Por Michael Ferris, vicepresidente sénior, director de operaciones y director de estrategia de Red Hat.
Durante el año pasado, la inteligencia artificial experimentó una gran evolución y pasó de los pilotos aislados a los experimentos con herramientas independientes. Para los líderes, el desafío radica en diseñar una empresa totalmente habilitada para la inteligencia artificial, creando un marco escalable en el que se impulse tanto el crecimiento de atención al cliente como la eficiencia de los servicios internos.
En Red Hat, abordamos esta transformación con un doble objetivo, en primer lugar, nos centramos en diseñar productos y plataformas de inteligencia artificial de nivel empresarial para nuestros clientes. En segundo lugar, operamos como nuestro propio “cliente cero”, implementando estas mismas plataformas internamente para rediseñar la forma en que gestionamos nuestra empresa.
Aplicamos una estrategia de IA integral que empodera al personal y utiliza el conocimiento institucional mediante la filosofía Business as Code. Este enfoque aplica diseños de ingeniería de software a las operaciones comerciales, tratando a procesos como una base de código, para convertirlos en sistemas automatizados y repetibles.
Empoderamiento del empleado habilitado por la inteligencia artificial a través de la comunidad
La transformación empresarial real ocurre al capacitar a todo el personal con las herramientas adecuadas. En Red Hat, fomentamos que nuestros equipos dominen tecnologías avanzadas como asistentes de código, LLM locales y GPUs. Mediante formación y comunidades de práctica, facilitamos el aprendizaje y el intercambio de estrategias de prompts, democratizando así el uso de la IA en toda la compañía.
Hoy, gran parte de nuestras iniciativas de IA corporativas nacieron de la resolución creativa en áreas como finanzas, legal y RR. HH., no solo en ingeniería. Al rediseñar flujos de trabajo, logramos reducir costos y acelerar la generación de ingresos. La IA no debe limitarse sólo a la eficiencia operativa, sino también desbloquear nuevas oportunidades de negocio.
Desde agentes personalizados hasta información conectada en toda la empresa
Al mejorar las capacidades de nuestros equipos, desarrollamos agentes personalizados para resolver problemas complejos. Para generar ingresos, implementamos herramientas como Sales Assistant y RFP Agent, optimizando la atención al cliente con datos en tiempo real, en administración, usamos LLM y agentes de IA para automatizar tareas repetitivas y optimizar flujos de trabajo, permitiendo que el personal se enfoque en el crecimiento del negocio.
Esta estrategia culmina en agentes de información conectados por área que ofrecen análisis integrales basados en la identidad del usuario para una visión empresarial completa. Entrenados con datos estructurados y no estructurados mediante LLM autoalojados, estos agentes colaboran entre departamentos para sintetizar datos complejos. Esto permite a los ejecutivos obtener información operativa precisa en tiempo real, sin depender de informes manuales.
La base: la filosofía “Business as Code”
Si bien los agentes personalizados y la información inteligente representan la capa visible de nuestra estrategia de inteligencia artificial, el motor que la hace escalable es Business as Code.
Durante décadas, las operaciones empresariales se han basado en marcos de eficiencia heredados con un sistema compuesto de datos, políticas y procesos y controlar estos elementos ha sido históricamente una ardua tarea gestionada por personas. Si bien la lógica de convertir estos procesos en formatos legibles para las máquinas funcionaba en teoría, la realidad era diferente ya que depender de las personas para mantener la documentación actualizada simplemente no era escalable.
La inteligencia artificial generativa cambia por completo este paradigma
Para poder comprender, gestionar y desarrollar de manera segura nuestros datos a través de inteligencia artificial generativa, debemos aplicar los principios de la ingeniería de software a los procesos empresariales. Debemos traducir nuestro conocimiento institucional a formatos estándar legibles por las máquinas, tratamos nuestra lógica empresarial como si fuera un código de software. Esto nos permite aplicar exactamente los mismos rigores de ingeniería por los que Red Hat es reconocido internacionalmente:
- Control de versiones: todos los procesos y las políticas empresariales se registran en un repositorio, lo cual proporciona un historial transparente y auditable de la empresa.
- Pull requests y revisión del código: cualquier cambio en las políticas debe proponerse, revisarse y aprobarse antes de aplicarse. Esto asegura la separación de funciones y genera un registro documentado, aplicando a los procesos el mismo rigor de revisión por pares que al software de producción.
- Branching y promoción del entorno (desarrollo, preparación de pruebas y producción): permite testear cambios de políticas de forma aislada (por ejemplo, en un departamento o región) antes de su implementación global. Esto equivale a los entornos de staging y producción en desarrollo de software.
- Pruebas automatizadas y de regresión: las normativas se vuelven verificables: ante cambios, las pruebas automáticas detectan errores antes de que los agentes actúen.
- Restauración y reversión: ante fallos en producción por nuevos procesos, se restaura la última versión válida de inmediato, evitando reversiones manuales y garantizando puntos de control seguros.
Con la IA y los agentes de información, nuestras políticas comerciales se transforman en datos confiables para una comprensión empresarial integral y siendo claves para la gestión histórica y la planificación estratégica.
Creación conjunta del futuro sistema de gestión
Así como el funcionamiento de una tienda de software de CI/CD requiere un ciclo de vida de desarrollo de software empresarial (SDLC), la ejecución de Business as Code requiere una base similar. A medida que el sector madura con la inteligencia artificial, vemos que los ciclos de vida de ingeniería tradicionales evolucionan naturalmente hacia un ciclo de vida de desarrollo de agentes (ADLC).
Dado que los agentes de IA son impredecibles por naturaleza, este nuevo modelo de ciclo de vida va más allá con evaluaciones automatizadas continuas, control de versiones de prompts y medidas de seguridad para garantizar la confiabilidad empresarial.
Ejecutamos toda esta arquitectura a escala en nuestra propia infraestructura de nube híbrida, con la tecnología de Red Hat Enterprise Linux (RHEL), Red Hat OpenShift y Red Hat AI.
Pasar de un entorno fragmentado de experimentos de inteligencia artificial a una capacidad empresarial unificada e impulsada por el código ofrece una ventaja competitiva innegable
El futuro de la gestión empresarial será abierto, colaborativo y se basará en el código. Red Hat siempre ha creído que la mejor manera de resolver un desafío es compartirlo. Al compartir estos marcos abiertamente, esperamos crear de forma conjunta la próxima generación de empresas habilitadas por la inteligencia artificial.
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