{"id":178793,"date":"2026-03-13T08:56:03","date_gmt":"2026-03-13T11:56:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/?p=178793"},"modified":"2026-03-13T09:13:18","modified_gmt":"2026-03-13T12:13:18","slug":"la-ia-empresarial-necesita-mas-que-solo-ia-para-generar-un-retorno-de-la-inversion-afirma-red-hat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/inteligencia-artificial\/la-ia-empresarial-necesita-mas-que-solo-ia-para-generar-un-retorno-de-la-inversion-afirma-red-hat\/","title":{"rendered":"La IA empresarial necesita m\u00e1s que solo “IA” para generar un retorno de la inversi\u00f3n, afirma Red Hat"},"content":{"rendered":"

La adopci\u00f3n de la inteligencia artificial<\/a> entr\u00f3 en una nueva fase en 2026. Despu\u00e9s de a\u00f1os de promesas de aumentos de productividad, reducci\u00f3n de costos y nuevas fuentes de ingresos, el modelo basado en tests puntuales y las pruebas de concepto sin planes de aplicaci\u00f3n a gran escala est\u00e1n empezando a perder fuerza. Bajo la presi\u00f3n de obtener resultados concretos, las empresas han dejado de cuestionarse qu\u00e9 es posible hacer con la IA para centrarse en lo que es rentable lograr con la tecnolog\u00eda<\/strong>.<\/p>\n

El desfase entre demostraciones exitosas y aplicaciones escalables deja claro que un buen prototipo no es equivalente a una soluci\u00f3n lista para operar de forma segura, con gobernanza y continuidad. Datos del MIT<\/strong> muestran que solo el 5% de los proyectos piloto de IA integrada est\u00e1n generando valor<\/strong>, mientras que la gran mayor\u00eda (95%) permanece estancada, sin un impacto medible en el balance patrimonial.<\/p>\n

La realidad es que, si bien los modelos de IA<\/a> est\u00e1n convirti\u00e9ndose en commodities, la infraestructura subyacente representa un cuello de botella importante para la obtenci\u00f3n de retorno sobre la inversi\u00f3n. \u201cPara que la IA salga de la fase de experimentaci\u00f3n y se vuelva rentable, las empresas necesitan dejar de tratarla como un bloque monol\u00edtico y comenzar a aplicar los mismos est\u00e1ndares rigurosos de gobernanza, cumplimiento y privacidad que exigen para cualquier otra aplicaci\u00f3n de misi\u00f3n cr\u00edtica\u201d<\/em>, explica V\u00edctor Cornejo, Arquitecto en jefe para Latinoam\u00e9rica, de Red Hat<\/strong>. Esto implica crear las condiciones t\u00e9cnicas, operativas y organizacionales necesarias para llevar la IA de experimentos aislados a entornos de producci\u00f3n, con un impacto real en el negocio.<\/p>\n

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En 2026, las empresas dejan atr\u00e1s las pruebas de concepto aisladas y priorizan proyectos de IA con impacto real en el negocio.<\/figcaption><\/figure>\n

Madurez, estrategia e infraestructura<\/strong><\/span><\/h2>\n

Avanzar en esta direcci\u00f3n requiere, ante todo, un cambio de mentalidad. Los l\u00edderes deben reconocer que no basta con invertir en IA; necesitan estar preparados para ello con personas, procesos y, sobre todo, con un ecosistema tecnol\u00f3gico adecuado. Hoy en d\u00eda, las arquitecturas de chips, las capas de software, las herramientas de inferencia, los mecanismos de protecci\u00f3n y la capacidad de operar de forma consistente en centros de datos y nubes tienen mayor peso en el c\u00e1lculo del retorno de la inversi\u00f3n que la elecci\u00f3n de un modelo de lenguaje espec\u00edfico.<\/p>\n

Un estudio reciente de Gartner<\/strong> refuerza esta visi\u00f3n al se\u00f1alar que se espera que las inversiones globales en IA crezcan un 44% este a\u00f1o<\/strong>, alcanzando los 2,52 billones de d\u00f3lares<\/strong>. De este total, se prev\u00e9 que 401\u00a0mil millones se destinen a infraestructura<\/strong>, lo que indica que las empresas est\u00e1n empezando a reconocer que el \u00e9xito de la IA depende menos del modelo en s\u00ed y m\u00e1s de las bases que le permiten operar a escala y de forma segura. \u201cNo existe un \u00fanico enfoque de IA empresarial que funcione para todas las organizaciones, lo que hace que la elecci\u00f3n y la flexibilidad sean factores centrales en este recorrido\u201d<\/em>, enfatiza Cornejo.<\/p>\n

Seg\u00fan el ejecutivo, las plataformas y est\u00e1ndares de c\u00f3digo abierto contribuyen a preservar la libertad de elecci\u00f3n al garantizar la interoperabilidad entre diferentes entornos. \u201cLas 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 tecnolog\u00edas propietarias\u201d, se\u00f1ala.<\/p>\n

Un ejemplo pr\u00e1ctico viene de ARSAT<\/a>, empresa estatal argentina de telecomunicaciones. Ante cuellos de botella operativos, altos costos y tiempos de respuesta lentos, la empresa inici\u00f3 una renovaci\u00f3n de infraestructura basada en c\u00f3digo abierto, que se convirti\u00f3 en un claro ejemplo de innovaci\u00f3n y transformaci\u00f3n tecnol\u00f3gica. Al estructurar su estrategia de IA en una plataforma abierta y estandarizada, preparada para entornos h\u00edbridos, la empresa logr\u00f3 avanzar desde la fase experimental a aplicaciones alineadas con sus necesidades operativas y los requisitos regulatorios del sector p\u00fablico.<\/p>\n

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Un informe de Gartner proyecta que la inversi\u00f3n global en IA crecer\u00e1 44%, con una porci\u00f3n significativa destinada a infraestructura.<\/figcaption><\/figure>\n

Sin base, no hay futuro digital<\/strong><\/span><\/h2>\n

La importancia de una base tecnol\u00f3gica s\u00f3lida es se\u00f1alada por Harvard Business Review<\/a>, que identific\u00f3 la falta de integraci\u00f3n entre innovaci\u00f3n y operaci\u00f3n<\/strong> como uno de los principales obst\u00e1culos para la captura de valor con la IA<\/strong>. \u201cLa inteligencia artificial no es el cimiento de la tecnolog\u00eda, es el acabado\u201d<\/em>, Gilson Magalh\u00e3es, vicepresidente y general manager para Am\u00e9rica Latina en Red Hat.<\/strong><\/p>\n

Para ilustrar este punto, el ejecutivo utiliza una met\u00e1fora de la industria de la construcci\u00f3n: \u201cNing\u00fan edificio puede sostenerse sin cimientos, materiales adecuados y procesos rigurosos. Lo mismo ocurre con la tecnolog\u00eda. Sin una infraestructura s\u00f3lida, usar IA es como hacer funcionar un rascacielos construido sobre arenas movedizas\u201d<\/em>.<\/p>\n

En este contexto, Red Hat Enterprise Linux<\/a> 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. \u201cUna 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 implementaci\u00f3n exitosa, escalable y sostenible a largo plazo\u201d<\/em>, enfatiza Victor Cornejo.<\/p>\n

Para ilustrar el papel fundamental del sistema operativo para una IA rentable, Red Hat ampli\u00f3 su colaboraci\u00f3n con NVIDIA para alinear las tecnolog\u00edas empresariales de c\u00f3digo abierto con la evoluci\u00f3n de la IA a escala. Red Hat Enterprise Linux<\/strong> para NVIDIA<\/strong>, una edici\u00f3n optimizada para la plataforma NVIDIA Rubin<\/strong>, est\u00e1 dise\u00f1ada para impulsar las futuras operaciones de producci\u00f3n, creando entornos preparados para diferentes modelos, arquitecturas y nubes, sin comprometer la gobernanza ni la eficiencia.<\/p>\n

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IA en nube h\u00edbrida. Red Hat AI integra desarrollo, despliegue e inferencia en distintos entornos, acelerando el paso de la experimentaci\u00f3n a la escala empresarial.<\/figcaption><\/figure>\n

De lo b\u00e1sico a la IA a gran escala<\/strong><\/span><\/h2>\n

Red Hat Enterprise Linux tambi\u00e9n integra Red Hat AI, una plataforma dise\u00f1ada para acelerar el desarrollo, la implementaci\u00f3n y la operaci\u00f3n de soluciones de inteligencia artificial en entornos de nube h\u00edbrida. Basada en tecnolog\u00edas de c\u00f3digo abierto, la soluci\u00f3n 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.<\/p>\n

La propuesta de valor de Red Hat IA incluye inferencia r\u00e1pida y eficiente, mejor uso de los recursos computacionales, una experiencia simplificada para conectar modelos y datos, y en desarrollo acelerado de aplicaciones de IA ag\u00e9ntica. Al mismo tiempo, ofrece consistencia operativa para escalar cargas de trabajo de IA en la nube h\u00edbrida, con control, seguridad y previsibilidad.<\/p>\n

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 tecnol\u00f3gico ya no es elecci\u00f3n estrat\u00e9gica, pero s\u00ed una condici\u00f3n m\u00ednima de competitividad.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n