Si comparamos un centro de datos moderno con una fábrica de coches, las diferencias son abismales. En una planta de automoción, los procesos están milimétricamente orquestados: robots ensamblan piezas con precisión quirúrgica, las cadenas de montaje siguen rutinas predecibles y los operarios supervisan más que ejecutan. La automatización no es una promesa, es una realidad desde hace décadas.

Y, sin embargo, en la industria del data center, donde también se manejan procesos críticos, grandes volúmenes y necesidades constantes de eficiencia… seguimos dependiendo de hojas de cálculo, tickets manuales y procedimientos que pasan de boca en boca. ¿Qué está fallando?

Más de 100 años de ventaja

La industria automotriz lleva más de un siglo explorando, refinando y consolidando sus procesos. En 1913, Henry Ford revolucionó la producción con la introducción de la primera cadena de montaje en la fábrica de Highland Park, Michigan. Esta innovación redujo drásticamente los tiempos de ensamblaje, estandarizó las tareas y sentó las bases de la automatización industrial.

Desde entonces, el sector ha avanzado imparable hacia una automatización cada vez más compleja e inteligente. La fabricación de vehículos se ha convertido en una sinfonía de precisión, donde cada pieza y cada acción están perfectamente coordinadas. La cultura del “hacer mejor, más rápido y con menos errores” está en su ADN.

En contraste, el término “data center” no se popularizó hasta los años 90, cuando la informática empresarial comenzó a consolidarse y centralizar sus recursos tecnológicos. Es decir, la industria del automóvil lleva casi 80 años de ventaja en automatización frente a la de los centros de datos. Y esa diferencia pesa.

Una industria que aprendió a repetir (y a automatizar)

La automoción logró automatizar porque entendió algo fundamental: repetir lo mismo, muchas veces, permite optimizar. La estandarización de componentes, la cadena de montaje y una mentalidad de mejora continua impulsaron un ecosistema donde cada paso podía medirse, ajustarse y automatizarse.

No es solo tecnología. Es una cultura industrial. La idea de que todo puede ser sistematizado si se repite lo suficiente, si se entiende bien el proceso, y si hay una visión clara de eficiencia.

En los data centers, sin embargo, esta visión aún no se ha consolidado. Aunque existen esfuerzos por estandarizar el diseño físico —desde la distribución del cableado hasta las normativas de eficiencia energética—, la operación diaria sigue siendo un territorio poco estructurado. No existen estándares claros sobre cómo gestionar un cambio, ejecutar una intervención o modelar la capacidad. Cada organización interpreta a su manera qué significa “operar un centro de datos”, y eso hace que incluso tareas simples se vuelvan complejas.

Esta falta de estandarización tiene un efecto directo sobre la tecnología: sin bases comunes, resulta mucho más difícil construir herramientas automatizadas que funcionen de forma transversal. Cada software acaba adaptándose a la casuística específica de cada cliente, lo que incrementa la complejidad y reduce el impacto real.

¿Qué pasa en los data centers?

En los centros de datos, cada infraestructura parece una excepción. Uno con servidores legacy, otro con despliegues híbridos, el siguiente en cloud pero con procesos heredados del on-premise. No hay dos iguales. Y si cada entorno es único, ¿cómo repetir? ¿Cómo automatizar?

A eso se suma la fragmentación de responsabilidades. Las áreas de facilities, IT y operaciones muchas veces trabajan en silos, utilizando herramientas diferentes y sin una visión compartida del entorno. En algunos centros de datos, tareas tan cotidianas como comprobar la capacidad eléctrica o coordinar un cambio de rack aún requieren correos, llamadas y validaciones manuales. Mientras tanto, las empresas que han logrado integrar plataformas de gestión y operación pueden reducir estos flujos a minutos, gracias a automatismos basados en datos en tiempo real.

Y es que el precio de no automatizar no siempre se mide en euros, pero se paga en tiempo, errores y frustración. Turnos saturados, alertas ignoradas, decisiones lentas. Talento técnico valioso gastando horas en tareas repetitivas que podrían estar resueltas por una lógica básica bien implementada. No es solo ineficiencia; es una oportunidad de innovación perdida.

Automatización no es magia, es diseño

Automatizar no significa “poner un script” o “usar una herramienta de moda”. Significa diseñar procesos que puedan ser replicables, escalables y observables. Y eso requiere entender el dato, definir flujos claros y romper con la idea de que cada tarea es artesanal.

Lo curioso es que los datos están ahí. Los sensores, las plataformas de monitorización, los logs, los sistemas de gestión… todo genera información. Lo que falta es conectar los puntos, ver el flujo completo y actuar en consecuencia.

Hay otra forma de hacer las cosas

En BJumper creemos que esta industria puede dar el salto. Que no estamos condenados a la fragmentación ni al trabajo manual perpetuo, impulsamos una visión diferente: la automatización basada en el dato, en el entendimiento profundo del entorno, y en la capacidad de generar acciones inteligentes y contextualizadas.

¿Es fácil? No. ¿Es posible? Absolutamente.

Y cuanto antes dejemos de aceptar como “normal” que los procedimientos operativos se gestionen en Excel, antes podremos hablar en serio de eficiencia, escalabilidad y resiliencia real.

¿El futuro? Decidir si queremos seguir montando coches a mano

La pregunta no es si podemos automatizar los data centers. Es si estamos dispuestos a hacerlo. Si vamos a aceptar que esta industria puede ser tan precisa, confiable y ágil como cualquier fábrica moderna. O si vamos a seguir tratando cada operación como si fuera la primera vez.

Porque automatizar no es solo una cuestión de tecnología. Es una decisión de diseño. Y está en nuestras manos.