La inteligencia artificial seguirá siendo una prioridad tecnológica empresarial en 2027. Gartner proyecta que el gasto mundial en IA alcanzará los US$ 3,64 billones ese año. Además de explorar el potencial de la IA, las organizaciones necesitan escalar su uso de forma segura, controlar costos y generar resultados concretos.

Entre las tendencias destacan la expansión de la IA agéntica, que ejecuta tareas y toma decisiones bajo parámetros definidos, y de la IA física, integrada en robots, drones y vehículos autónomos. Crece también la demanda de infraestructura especializada y la computación cuántica entra en la planificación estratégica de algunas organizaciones.

Ante este escenario, las empresas tendrán que revisar sus arquitecturas tecnológicas y reducir la complejidad de sus entornos. “La IA está reescribiendo todo lo que conocíamos hasta ahora, desde la capa de computación hasta el organigrama de las empresas”, afirma Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general para América Latina de Red Hat.

Esto significa reducir redundancias, estandarizar entornos y establecer una base tecnológica común que conecte el centro de datos, la nube y el edge, además de acercar el desarrollo de aplicaciones a su operación para incorporar nuevas tecnologías sin reconstruir su infraestructura.

“En la era de la IA, la complejidad se vuelve costosa porque los agentes necesitan operar en entornos comprensibles para tomar decisiones efectivas. Si cada sistema tiene una regla, cada dato tiene una definición y cada proceso exige una excepción manual, la IA no escala y no generará el retorno esperado por las organizaciones”, agrega el ejecutivo.

La IA agéntica se convierte en el tejido conectivo de las empresas
IDC prevé una transformación significativa de la arquitectura corporativa a medida que los agentes de IA comiencen a ejecutar tareas y procesos cada vez más complejos. El reto: gobernar los agentes, controlar los costos de inferencia e integrarlos con los sistemas existentes.

“Más que una nueva capa tecnológica, los agentes son catalizadores organizacionales. Escalar agentes inteligentes exige datos organizados y con un contexto claro, arquitecturas confiables y una gobernanza bien definida, pero también procesos optimizados y/o rediseñados y equipos preparados para trabajar con ellos. Sin estos elementos, en vez de convertirse en un activo estratégico, el agente pasa a ser un pasivo operativo”, explica Alexandre Duarte, vicepresidente de Servicios para América Latina de Red Hat.

Gartner estima que, para 2028, el 15% de las decisiones empresariales diarias serán autónomas gracias a la IA. Para 2030, los agentes de IA superarán los 10.000 millones. Para 2035, la IA agéntica representaría cerca del 30% de los ingresos del software empresarial (más de US$ 450.000 millones).

La IA física amplía la inteligencia al mundo real

La IA avanza hacia aplicaciones que interactúan con el entorno físico, integrándose cada vez más con agentes inteligentes, plataformas de datos y herramientas de automatización. Gartner prevé que, para 2030, el 80% de los trabajadores de primera línea en empresas internacionales contará con la asistencia de IA física. Sin embargo, su adopción a escala exigirá mecanismos de seguridad y gobernanza acordes con los riesgos de cada operación.

“El enfoque tecnológico también evoluciona, pasando de herramientas desconectadas a un entorno unificado y gobernado sobre lo cual los datos, los controles, las plataformas y los sistemas pueden operar de forma integrada y segura en cualquier entorno”, afirma Thiago Araki, director sénior de Tecnología para América Latina de Red Hat.

La seguridad deja de ser reactiva para volverse resiliente

El avance de la IA en distintos frentes también aumenta la preocupación por la seguridad, un mercado que, según Gartner, alcanzará casi los US$ 4.800 miles de millones en 2027. A los ciberataques potenciados por la IA se suma la corrección de vulnerabilidades en las cadenas de software.

Gran parte de las aplicaciones empresariales utiliza componentes de terceros y de código abierto que deben monitorearse y actualizarse continuamente. Con modelos de IA que explotan vulnerabilidades a bajo costo, corregir fallas sin afectar la disponibilidad de los sistemas es clave para la seguridad.

“El código abierto está en el corazón del software moderno, pero protegerlo a escala empresarial es un desafío. Identificar una vulnerabilidad es apenas el primer paso. Remediarla sin interrumpir sistemas críticos es la verdadera clave para un proyecto de seguridad exitoso”, explica Andrea Cavallari, Field CTO para América Latina de Red Hat.

En este contexto, soluciones como Lightwell, desarrollada por IBM y Red Hat, facilitan la remediación de vulnerabilidades en determinadas dependencias de código abierto utilizadas en producción. “Proteger estos sistemas y su entorno se ha convertido en la brecha más crítica en la preparación en materia de ciberseguridad, principalmente porque una protección efectiva hoy exige pasar de la remediación al ritmo humano a una capacidad de defensa a la velocidad de las máquinas”, destaca la ejecutiva.

La soberanía digital pasa a significar poder de decisión

La expansión de la IA refuerza el debate sobre la soberanía digital. Las presiones regulatorias y geopolíticas impulsan a gobiernos y empresas a decidir dónde procesar sus cargas de trabajo y cómo proteger los datos sensibles. Según Gartner, para 2027, el 35 % de los países utilizará plataformas regionales de IA basadas en datos contextuales propios.

“Decidir dónde ejecutar las cargas de trabajo, cómo gestionar los datos y qué tecnologías utilizar, incluso ante cambios regulatorios o geopolíticos, será fundamental para las empresas. Sin embargo, es necesario evaluar los costos y la complejidad que pueden surgir de la fragmentación tecnológica entre diferentes regiones y entornos regulatorios”, advierte Diego Francia, Account Director de Red Hat Perú y Bolivia.

En este escenario, las tecnologías abiertas pueden contribuir a aumentar la transparencia en la cadena de software, reducir dependencias rígidas y preservar la posibilidad de adaptar o sustituir soluciones según las necesidades de cada organización.

Simplificar con libertad de elección

La sinergia entre el código abierto, la soberanía digital y la inteligencia artificial fue uno de los principales temas de Red Hat Summit: Connect, que recorrió siete países de América Latina entre octubre y noviembre. Los encuentros analizaron cómo preparar la infraestructura para la IA con seguridad y libertad de elección.

“En medio de todos los desafíos y las previsiones para los próximos años, hay un punto en común: no existe una única receta para que las organizaciones puedan avanzar. Lo importante es comprender qué es lo que realmente aporta retorno y valor a cada negocio”, afirma Mike Ferris, vicepresidente sénior, COO y CSO de Red Hat.

Autor del ebook The Adaptable Enterprise, Ferris sostiene que la capacidad de elegir y adaptar la infraestructura a las necesidades de cada organización será determinante para acompañar la evolución de la IA. “Esta ‘caja de cristal’, posibilitada por la transparencia del código abierto, es el camino hacia un futuro tecnológico seguro, autónomo y basado en un enfoque abierto y flexible”, concluye.