La adopción de la inteligencia artificial entró en una nueva fase en 2026. Después de años de promesas de aumentos de productividad, reducción de costos y nuevas fuentes de ingresos, el modelo basado en tests puntuales y las pruebas de concepto sin planes de aplicación a gran escala están empezando a perder fuerza. Bajo la presión de obtener resultados concretos, las empresas han dejado de cuestionarse qué es posible hacer con la IA para centrarse en lo que es rentable lograr con la tecnología.
Un buen prototipo no garantiza operar de forma segura, con gobernanza y continuidad. Por eso no es sorpresa que la mayoría de los pilotos de IA permanezcan estancados sin un impacto real o medible. La realidad es que, si bien los modelos de IA están convirtiéndose en commodities, la infraestructura subyacente representa un cuello de botella importante para la obtención de retorno sobre la inversión.
“Para que la IA salga de la fase de experimentación y se vuelva rentable, las empresas necesitan dejar de tratarla como un bloque monolítico y comenzar a aplicar los mismos estándares rigurosos de gobernanza, cumplimiento y privacidad que exigen para cualquier otra aplicación de misión crítica”, explica Thiago Araki, director senior de tecnología para América Latina en Red Hat. Esto implica crear las condiciones técnicas, operativas y organizacionales necesarias para llevar la IA de experimentos aislados a entornos de producción, con un impacto real en el negocio.
Mentalidad y estrategia
Los líderes deben reconocer que no basta con invertir en IA; necesitan estar preparados con personas, procesos y, sobre todo, con un ecosistema tecnológico adecuado. Todo esto implica un cambio de mentalidad.
Las arquitecturas de chips, las capas de software, las herramientas de inferencia, los mecanismos de protección y la capacidad de operar de forma consistente en centros de datos y nubes tienen mayor peso en el cálculo del retorno de la inversión que la elección de un modelo de lenguaje específico.
Un estudio de Gartner refuerza esta visión al señalar que se espera que las inversiones globales en IA crezcan un 44% este año, alcanzando los 2,52 billones de dólares. De este total, se prevé que 401 mil millones se destinen a infraestructura, lo que indica que las empresas están empezando a reconocer que el éxito de la IA depende menos del modelo en sí y más de las bases que le permiten operar a escala y de forma segura.
“No existe un único enfoque de IA empresarial que funcione para todas las organizaciones, lo que hace que la elección y la flexibilidad sean factores centrales en este recorrido”, enfatiza Alejandro Raffaele, Director senior de ventas Enterprise para Latinoamérica en Red Hat.
Según el ejecutivo, las plataformas y estándares de código abierto contribuyen a preservar la libertad de elección al garantizar la interoperabilidad entre diferentes entornos, reduciendo el riesgo de una dependencia excesiva de proveedores o tecnologías propietarias.
Una solución confiable
La importancia de una base tecnológica sólida es señalada por Harvard Business Review, que identificó la falta de integración entre innovación y operación como uno de los principales obstáculos para la captura de valor con la IA. Sin una infraestructura sólida, usar IA es como hacer funcionar un rascacielos construido sobre arenas movedizas.
En este contexto, Red Hat Enterprise Linux se posiciona como la base sobre la cual las aplicaciones modernas, ya sean basadas en IA o no, pueden escalar consistentemente, manteniendo el control operativo y reduciendo los riesgos.
Red Hat Enterprise Linux también integra Red Hat AI, una plataforma diseñada para acelerar el desarrollo, la implementación y la operación de soluciones de inteligencia artificial en entornos de nube híbrida. Basada en tecnologías de código abierto, la solución permite a las empresas avanzar desde experimentos iniciales de IA hasta arquitecturas empresariales completas, con la flexibilidad de operar con diferentes modelos, en distintos aceleradores de hardware y en distintos entornos.
En esta nueva etapa, queda claro que la IA empresarial no falla por falta de modelos, sino por la ausencia de fundamentos. Invertir en el ecosistema tecnológico ya no es elección estratégica, pero sí una condición mínima de competitividad.
Equipo Prensa
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