La industria de la impresión debe prepararse para los neoclouds y la nueva fase de la IA

La adopción de inteligencia artificial está pasando de la experimentación a la operación diaria, lo que ha disparado la demanda de computación acelerada por GPU. Este aumento ha puesto en evidencia las limitaciones de los modelos tradicionales de cloud y ha impulsado la aparición de los llamados neoclouds, proveedores especializados en infraestructura optimizada para cargas de trabajo de IA. A diferencia de los hiperescalares, estos actores se centran en ofrecer acceso rápido y predecible a GPU, precios más transparentes y entornos diseñados específicamente para entrenamiento e inferencia.

Quocirca explica que las organizaciones están moviendo la inferencia —la ejecución de modelos entrenados— hacia el edge, más cerca de donde se generan los datos. Esto reduce latencia, mejora la gobernanza y refuerza la resiliencia, especialmente en sectores regulados donde mantener documentos e imágenes en local es esencial. Sin embargo, este cambio no elimina la necesidad de la nube: simplemente redefine su papel dentro del ciclo de vida de la IA, que ahora se divide en entrenamiento a gran escala, despliegue y gestión, e inferencia en tiempo real en el edge.

 

Las impresoras como endpoints inteligentes

La relevancia de los neoclouds para la impresión surge de la evolución de impresoras y multifuncionales (MFP) hacia endpoints inteligentes dentro de flujos documentales digitales. Estos dispositivos ya no solo imprimen: autentican usuarios, procesan información sensible, se integran con plataformas de identidad y seguridad y participan en workflows automatizados.

Con la llegada de la IA, se espera que soporten funciones como clasificación documental en tiempo real, OCR local, análisis y traducción, detección de comportamientos anómalos o activación automática de procesos según el contenido. En muchos casos, realizar estas tareas en el propio dispositivo —sin enviar documentos a la nube— es preferible por privacidad, latencia y resiliencia.

Aunque más inteligencia se mueve hacia los dispositivos, la IA también incrementa la complejidad de la gestión. Modelos, políticas, telemetría y gobernanza deben administrarse de forma consistente en toda la flota, lo que refuerza la transición hacia plataformas de impresión cloud-managed y arquitecturas serverless. La nube actúa como plano de control, mientras que los dispositivos ejecutan inferencia local.

Los neoclouds no interactúan directamente con impresoras o MFP, pero sí desempeñan un papel clave en fases anteriores del ciclo de IA. Son entornos ideales para entrenar y optimizar modelos que posteriormente se despliegan en versiones más ligeras en endpoints empresariales, incluidos los dispositivos de impresión. Esto significa que la innovación en impresión inteligente dependerá cada vez más de la evolución de la infraestructura cloud especializada.

Quocirca recomienda a los actores del sector concebir los MFP como plataformas de edge AI, no como simples dispositivos de salida; invertir en capacidades de IA en el dispositivo, especialmente en seguridad y procesamiento documental; diseñar arquitecturas híbridas donde el entrenamiento ocurra en la nube y la inferencia en local; y alinear la impresión inteligente con las estrategias cloud y de seguridad de la empresa, situando la gestión cloud como capa fundamental.

La consultora concluye que la industria debe prepararse para ciclos de innovación más cortos y productos capaces de modificarse en pleno despliegue para adaptarse a nuevos casos de uso, regulaciones o amenazas emergentes. En este escenario, los proveedores de cloud print management se posicionan como el eje central para garantizar entornos de impresión dinámicos, coherentes y controlados.