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Mira Telecomunicaciones – Cisco Learning Partner. Facilitador de Tecnologías avanzadas de Cisco en España y México.

17/09/2026

Del piloto a producción: ahí empieza el verdadero reto 🚀

Hacer funcionar un caso de uso de IA es una cosa. Hacerlo funcionar para cientos o miles de usuarios es otra muy diferente. ⚡

En un piloto podemos controlar muchas variables, pero cuando escalamos aparecen las verdaderas preguntas: ¿Tenemos suficiente capacidad? ¿Qué ocurre con la latencia? ¿Dónde están los datos? ¿Cómo gestionamos las identidades de usuarios, aplicaciones y agentes? ¿Qué pasa cuando aumenta el tráfico? ¿Cómo observamos el comportamiento del sistema? ¿Cuánto cuesta cada operación? ¿Y qué ocurre cuando algo falla? 🔍

Por eso creemos que la gran conversación de los próximos meses no será únicamente sobre adopción de IA. Será sobre industrialización. Pasar del experimento a una arquitectura que pueda operar de manera segura, observable, escalable y económicamente sostenible. ⚙️

Y ahí vuelven a encontrarse prácticamente todas las disciplinas de infraestructura: Networking, Compute, Data Center, Seguridad, Observabilidad y Automatización. 🌐

La era de los agentes no será únicamente un reto para los equipos de IA. Será un reto de arquitectura. Y desde MIRA queremos ayudar a los equipos técnicos a prepararse precisamente para ese salto. 🤝

📅 Consulta nuestro calendario y prepárate para el siguiente nivel: https://miratelecomunicacions.com/calendario

16/09/2026

💡 La IA también tendrá que demostrar que es rentable 💡

Hasta ahora muchas conversaciones alrededor de la IA empiezan con: ¿Qué podemos hacer? 🤔

Cuando empecemos a escalar, probablemente la pregunta será otra: ¿Cuánto cuesta hacerlo? 📈💸

Porque una prueba de concepto y un sistema funcionando de forma continua no tienen la misma economía. Cada interacción consume recursos. Cada agente puede generar nuevas llamadas a modelos, APIs y aplicaciones. Necesitamos compute, almacenamiento, red y seguridad. Y a medida que aumentan el número de usuarios, agentes y operaciones, también aumenta la importancia de entender y controlar ese consumo.

Por eso conceptos como coste por inferencia, utilización de infraestructura, consumo de tokens, observabilidad y ROI empezarán a entrar cada vez más en la conversación. Y nos parece una evolución necesaria. 🔄

La IA empresarial no puede medirse únicamente por lo que es capaz de hacer. También tendremos que medir qué valor genera frente a lo que cuesta operarla.

Quizá la próxima etapa de madurez de la IA no sea tecnológica. Sea económica. 📊

Desde MIRA creemos que comprender la tecnología también significa entender las decisiones de infraestructura y capacitación que hay detrás de su coste. 🤝

👉 Descubre más en nuestro blog de MIRA OnTheGo: https://miratelecomunicacions.com/entrada/view/61

15/09/2026

¿Qué hay realmente detrás de una infraestructura para IA? 🤔

Cuando vemos una aplicación de IA funcionando, todo parece software, pero detrás existe una cadena tecnológica bastante más amplia. ⚙️

Compute para procesar las cargas. 💻
GPUs y aceleradores para determinadas operaciones. 🚀
Networking para mover grandes cantidades de datos. 🌐
Storage para almacenarlos y suministrarlos. 💾
Seguridad para proteger modelos, datos y accesos. 🔒
Observabilidad para entender qué está ocurriendo. 📊
Energía y refrigeración para mantener físicamente toda esa capacidad. 🔋

Y después necesitamos conseguir que todas esas piezas funcionen como una única arquitectura. Ese es uno de los cambios que más nos interesa de la era de los agentes: ya no basta con mirar cada tecnología de forma independiente.

La pregunta empieza a ser: ¿cómo diseñamos el sistema completo? ❓

Por eso estamos viendo cómo networking, Data Center, compute, seguridad y automatización empiezan a acercarse cada vez más. En MIRA estamos llevando también esa visión a la capacitación: mantener la especialización, pero enseñar a comprender qué ocurre alrededor de ella. 🎓✨

📩 ¿Quieres diseñar la arquitectura ideal para tu proyecto? Contacta con uno de nuestros expertos escribiendo a [email protected]

14/09/2026

Durante años parecía que todo avanzaba hacia lo intangible: Software, Cloud, SaaS, Virtualización ☁️

Y ahora llega la IA y nos recuerda algo bastante básico: al final, alguien tiene que poner las máquinas 🖥️⚡

Servidores, GPUs, Red, Almacenamiento, Energía, Refrigeración y Espacio. Cuanto más avanzamos desde la experimentación hacia cargas de trabajo reales y agentes capaces de ejecutar tareas continuamente, más importante se vuelve todo lo que hay debajo 🔗

Por eso nos parece interesante que Cisco esté hablando cada vez más de arquitecturas completas para IA: no únicamente de networking o compute, sino de cómo integrar las distintas capas necesarias para construir y operar estas infraestructuras 🚀

Quizá una de las grandes paradojas de esta nueva etapa sea esta: cuanto más inteligente se vuelve el software, más estratégica vuelve a ser la infraestructura física. Y eso cambia también las decisiones que tendrán que tomar muchas organizaciones 📊

En MIRA creemos que antes de hablar de qué IA queremos desplegar, merece la pena entender qué infraestructura necesitaremos para sostenerla 💡

🔗 Descubre más artículos sobre este tema y profundiza en nuestro blog:

https://miratelecomunicacions.com/blog

11/09/2026

🤔 ¿Qué tiene que aprender ahora un ingeniero de Data Center?

Después de todo lo que hemos compartido esta semana, esta pregunta tiene cada vez más sentido. Porque preparar infraestructura para nuevas cargas de trabajo exige ampliar conocimientos. 💡

🌐 Networking sigue siendo networking.
💻 Compute sigue siendo compute.
💾 Storage sigue siendo storage.

Pero ahora necesitamos entender cómo trabajan juntos. 🤝

Precisamente por eso nos parece especialmente interesante DCAIE – AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials. Una formación de Cisco orientada a profesionales de infraestructura que aborda, entre otros: AI/ML clusters y modelos, diseño de infraestructura para IA, compute y storage, redes para cargas AI/ML, RDMA y RoCE, fabrics de alto rendimiento y lossless, congestión y visibilidad, Nexus Dashboard Insights, NDFC, despliegue de clusters, además de modelos GPT locales y RAG. 🚀

Y esto es lo que más nos gusta del enfoque: no pretende convertir a un ingeniero de Data Center en científico de datos 🧑‍🔬❌. Le ayuda a entender qué necesita la infraestructura para soportar las nuevas cargas de trabajo 🏗️✅.

⚙️ DCAIE tiene una duración de 4 días e incluye laboratorios prácticos ⏱️.

En MIRA ya lo hemos incorporado a nuestra propuesta de capacitación en infraestructura para IA.

Porque para nosotros el siguiente paso no es enseñar IA a todo el mundo. Es ayudar a cada profesional a entender qué cambia la IA dentro de su especialidad. 🎯

👇 Descubre más novedades y profundiza sobre la certificaciones Cisco Data Center en la web de MIRA:
👉 https://miratelecomunicacions.com/curso

10/09/2026

🧩 Compute + Network + Storage: volvemos a unir las piezas

Durante años hemos desarrollado especializaciones muy profundas:
🌐 Networking por un lado
💻 Servidores por otro
💾 Storage por otro
☁️ Cloud
🔒 Seguridad
🤖 Automatización

Pero las nuevas cargas de trabajo están haciendo que todas esas conversaciones vuelvan a encontrarse 🔄

🧠 Un cluster de IA necesita capacidad de cómputo.
📊 Ese cómputo necesita datos.
🗄️ Los datos necesitan almacenamiento.
⚡ Y compute y storage necesitan una red capaz de moverlos con el rendimiento adecuado.

🛡️ Después habrá que protegerlo, observarlo, automatizarlo y operarlo.

💡 Por eso quizá uno de los cambios más interesantes no sea una nueva tecnología concreta: es que estamos volviendo a mirar la infraestructura como un sistema completo 🏗️

🎯 Y esto también plantea un reto para los equipos: no significa que un ingeniero tenga que convertirse en especialista en todo, pero sí que tendrá que comprender cada vez mejor cómo su especialidad afecta al resto de la arquitectura 📐

✨ Compute + Network + Storage. Las piezas no son nuevas, la forma de conectarlas sí está cambiando 🔗

🤝 Desde MIRA queremos ayudar a construir precisamente esa visión transversal.

📅 Consulta nuestro calendario de formaciones para preparar a tu equipo y liderar este cambio:

https://miratelecomunicacions.com/calendario

09/09/2026

No todo debería ejecutarse en el mismo sitio 🧭

Durante años hemos discutido si el futuro sería cloud u on-premise. Quizá esa ya no sea la pregunta correcta. 🤔

Las nuevas cargas de trabajo vuelven a poner sobre la mesa una cuestión mucho más interesante: ¿Dónde tiene sentido ejecutar cada cosa? ⚙️

Rendimiento. Latencia. Coste. Seguridad. Soberanía del dato. Capacidad de cómputo. Almacenamiento. Conectividad. 📊

Cada caso puede tener necesidades diferentes. Por eso el workload placement empieza a ser una decisión cada vez más estratégica. 🎯

No se trata de defender una infraestructura frente a otra. Se trata de entender suficientemente bien la carga de trabajo para decidir qué arquitectura necesita. 💡

Y quizá esa sea una de las capacidades que más tendremos que desarrollar en los próximos años: dejar de empezar por la tecnología y empezar por la necesidad. 🔄

En MIRA creemos que formar buenos especialistas también significa desarrollar esa capacidad de criterio. 🎓

📩 ¿Necesitas ayuda para definir la mejor arquitectura para tus cargas de trabajo? Pide asesoramiento experto a través de nuestro email: [email protected]

08/09/2026

¿Por qué volvemos a hablar de redes “lossless”? 🌐

Una red tradicional puede tolerar determinadas pérdidas de paquetes y recuperarlas mediante los mecanismos habituales de los protocolos.

Pero algunas cargas de trabajo son mucho más sensibles. ⚡

En entornos de alto rendimiento para IA/ML, múltiples recursos de cómputo pueden necesitar intercambiar enormes cantidades de información de manera constante. 🤖

Y cuando aparece congestión, el impacto puede terminar afectando al rendimiento de todo el proceso. 📉

Por eso encontramos cada vez más conceptos como RoCE, ECN, PFC o lossless Ethernet asociados a estas arquitecturas. 🔗

No se trata simplemente de construir una red “más rápida”. Se trata de conseguir que la red sea capaz de transportar grandes volúmenes de datos con muy baja pérdida y gestionar correctamente la congestión. 🚀

Y hay otro elemento que nos parece especialmente importante: no basta con evitar la congestión. Hay que poder verla. 👀

Ahí herramientas como Cisco Nexus Dashboard Insights adquieren un papel especialmente interesante para observar el comportamiento del tráfico AI/ML. 📊

Cuanto más exigentes sean las cargas de trabajo, más importante será entender qué está ocurriendo dentro de la infraestructura. 💡

Y esa capacidad de observación también se aprende. 🎓

📩 ¿Quieres saber más?

Escríbenos para pedir más información a [email protected]

07/09/2026

🤖 La IA también necesita una buena red

Podemos hablar de modelos, GPUs y capacidad de cómputo. Pero hay algo que a veces queda en segundo plano: los datos tienen que moverse.

⚡ En determinadas cargas de trabajo de IA/ML, grandes volúmenes de información deben viajar continuamente entre servidores, almacenamiento y recursos de cómputo. Y ahí la red vuelve a ser protagonista.

🚀 Ya no hablamos únicamente de tener más ancho de banda. Hablamos de latencia, pérdida de paquetes, congestión, rendimiento y capacidad para mantener un comportamiento predecible cuando la infraestructura está sometida a cargas muy exigentes.

💡 Por eso conceptos como RDMA, RoCE, QoS o fabrics Ethernet de alto rendimiento empiezan a aparecer cada vez más cuando hablamos de infraestructura para IA.

⚙️ La IA puede cambiar las aplicaciones. Pero debajo sigue existiendo algo que conocemos muy bien: una infraestructura que tiene que transportar los datos de forma eficiente.

📚 Durante estos días iremos explicando algunos de estos conceptos y por qué vuelven a cobrar tanta importancia.

🤝 En MIRA creemos que preparar a los profesionales para IA también significa ayudarles a entender cómo evolucionan las tecnologías que ya conocen.

🎓 DCAIE dedica precisamente parte del contenido a los retos de red para cargas AI/ML, RDMA/RoCE, conectividad y fabrics Ethernet de alto rendimiento.

📩 Te asesoramos, escribe a [email protected]

04/09/2026

¿Qué tiene que saber un ingeniero para construir infraestructura para IA? 🤔💭

Cuando hablamos de Inteligencia Artificial solemos pensar en modelos, aplicaciones o agentes. Pero alguien tiene que conseguir que todo eso funcione. Y ahí empieza otra conversación... ⚙️💡

¿Qué red necesita una carga de trabajo de IA? ¿Qué papel juegan compute y almacenamiento? ¿Por qué empezamos a hablar cada vez más de RDMA, RoCE, fabrics de alto rendimiento o redes lossless? ¿Cómo gestionamos la congestión? ¿Dónde colocamos las cargas de trabajo? ¿Y cómo conseguimos visibilidad sobre todo ese tráfico? 🌐📊

Precisamente por eso nos parece especialmente interesante DCAIE – AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials. No porque sea “otro curso de IA”, sino porque aborda la IA desde el lugar donde muchos profesionales Cisco ya están: la infraestructura. 🏗️

Networking, Nexus, UCS, compute, storage, AI/ML clusters, Nexus Dashboard, NDFC… y cómo todas estas piezas tienen que trabajar juntas para soportar las nuevas cargas de trabajo. 🧩⚙️

Para nosotros representa muy bien uno de los grandes cambios que estamos viendo: No todos los ingenieros tendrán que convertirse en especialistas en IA. Pero muchos tendrán que aprender a construir la infraestructura que la IA necesita. 🚀

Y ese es precisamente uno de los caminos que queremos ayudar a recorrer desde MIRA. 🤝

👉 Visita el calendario de certificaciones de la web de MIRA para descubrir todas las fechas y convocatorias disponibles:

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