La adopción de la inteligencia artificial entró en una nueva fase en 2026. 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 es equivalente a una solución lista para operar de forma segura, con gobernanza y continuidad. Datos del MIT muestran que solo el 5% de los proyectos piloto de IA integrada están generando valor, mientras que la gran mayoría (95%) permanece estancada, sin un impacto medible en el balance patrimonial.

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 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.

Madurez, estrategia e infraestructura

Avanzar en esta dirección requiere un cambio de mentalidad. Los líderes necesitan estar preparados con personas, procesos y un ecosistema tecnológico adecuado. 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, hasta 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. “Las empresas que priorizan este camino tienden a avanzar con mayor seguridad y rapidez, lo que reduce el riesgo de una dependencia excesiva de proveedores o tecnologías propietarias”, señala.

Un ejemplo práctico viene de ARSAT, empresa estatal argentina de telecomunicaciones que sufría cuellos de botella operativos, altos costos y tiempos de respuesta lento. Por ello, inició una renovación de infraestructura basada en código abierto y logró avanzar desde la fase experimental a aplicaciones alineadas con sus necesidades operativas y los requisitos regulatorios del sector público.

Sin base, no hay futuro digital

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. “La IA no es el cimiento de la tecnología, es el acabado”, afirma Gilson Magalhães, vicepresidente y general manager para América Latina en Red Hat. “Ningún edificio puede sostenerse sin cimientos, materiales adecuados y procesos rigurosos. Lo mismo ocurre con la tecnología. Sin una infraestructura sólida, usar IA es como hacer funcionar un rascacielos construido sobre arenas movedizas”, añade.

En este contexto, Red Hat Enterprise Linux se posiciona como la base sobre la cual las aplicaciones modernas pueden escalar consistentemente, manteniendo el control operativo y reduciendo los riesgos. “Una estrategia de IA eficiente no admite entornos o soluciones fragmentadas; exige consistencia, velocidad y seguridad. Un sistema operativo robusto, preparado para satisfacer estas demandas, es fundamental para una implementación exitosa, escalable y sostenible a largo plazo”, enfatiza Victor Cornejo, Arquitecto en jefe para Latinoamérica, de Red Hat.

Para alinear las tecnologías empresariales de código abierto con la evolución de la IA a escala, Red Hat amplió su colaboración a través de Red Hat Enterprise Linux para NVIDIA. Diseñada para impulsar las futuras operaciones de producción, crea entornos preparados para diferentes modelos, arquitecturas y nubes, sin comprometer la gobernanza ni la eficiencia.

De lo básico a la IA a gran escala

Red Hat Enterprise Linux también integra Red Hat AI, una plataforma que acelera el desarrollo, la implementación y la operación de soluciones de IA en entornos de nube híbrida. Así, 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 entornos.

La propuesta de valor de Red Hat IA incluye inferencia rápida y eficiente, mejor uso de los recursos computacionales, una experiencia simplificada para conectar modelos y datos, y en desarrollo acelerado de aplicaciones de IA agéntica. Al mismo tiempo, ofrece consistencia operativa para escalar cargas de trabajo de IA en la nube híbrida, con control, seguridad y previsibilidad.

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.