La inteligencia artificial está dejando de ser una herramienta experimental para convertirse en un componente estratégico de los negocios. Sin embargo, mientras las empresas aceleran su adopción, aparecen nuevos desafíos relacionados con los costos, la ciberseguridad, la gobernanza de los datos y, especialmente, la capacidad de implementar soluciones que generen resultados concretos.
La IA empresarial está entrando en una etapa decisiva: ya no basta con incorporar asistentes inteligentes o automatizar algunas tareas. El verdadero diferencial está en construir organizaciones más ágiles, seguras y preparadas para competir, sin perder el control sobre sus procesos ni depender de una única tecnología. Esta fue una de las principales reflexiones que dejó el Red Hat Summit: Connect Bogotá, donde directivos y especialistas de la multinacional de tecnología analizaron el presente y futuro de la innovación tecnológica para Latinoamérica.
IA empresarial: del entusiasmo a los resultados concretos
Para Javier Cordero, vicepresidente de Red Hat para el norte de Latinoamérica, la transformación digital ya está incorporada en prácticamente todas las industrias. Las organizaciones reconocen que sus nuevas capacidades competitivas son digitales y que necesitan apoyarse en tecnología para mejorar su eficiencia y diferenciarse.
Sin embargo, existe una brecha entre el interés por la innovación y la capacidad de ejecutarla.
“Yo veo que las empresas en términos generales y hablando de pequeñas, medianas y grandes tienen esta curiosidad, más no necesariamente saben por dónde empezar”, explica Cordero.
Las necesidades cambian dependiendo del mercado. Mientras el sector financiero tiene un peso importante en Colombia y Panamá, México presenta oportunidades relevantes en las industrias energética y financiera, y El Salvador tiene una presencia significativa del retail.
En este escenario, Red Hat apuesta por el código abierto como una alternativa para modernizar infraestructuras, desarrollar nuevas capacidades digitales y facilitar el acceso a la inteligencia artificial.
Su propuesta contempla tecnologías como Red Hat Enterprise Linux AI, el modelo de lenguaje Granite, InstructLab y Neural Magic, herramientas que buscan simplificar el desarrollo, la implementación y la optimización de modelos de inteligencia artificial.
Uno de los aspectos interesantes es que, según Cordero, es posible instalar inteligencia artificial en un notebook utilizando tecnologías de Red Hat, sin depender necesariamente de GPU u otras infraestructuras complejas.
“Lo que estamos haciendo es democratizar la inteligencia artificial”, afirma.
OpenShift: modernizar sin quedar atado a una infraestructura
Otro de los conceptos que más importancia tiene dentro de la estrategia tecnológica de Red Hat es OpenShift, una plataforma que permite abordar diferentes necesidades empresariales.
Cordero identifica tres grandes escenarios de aplicación:
- Virtualización: permite aprovechar mejor los servidores físicos, crear ambientes virtualizados y buscar costos más predecibles.
- Contenedores y Kubernetes: facilita trasladar cargas de trabajo entre diferentes entornos, como Azure, AWS, Google Cloud o centros de datos propios.
- Modernización de aplicaciones: permite desacoplar funcionalidades de sistemas monolíticos y convertirlas en microservicios, facilitando su evolución.
El ejemplo que plantea resulta bastante ilustrativo: un banco que permite depositar un cheque tomando una fotografía desde el celular ya ha desarrollado una competencia digital que mejora la experiencia del cliente. El desafío para otras entidades consiste en conseguir esa misma capacidad sin tener que reconstruir completamente sus sistemas tradicionales.
Allí entra OpenShift, facilitando la modernización progresiva de aplicaciones.
“Las empresas grandes se comían a las chicas, hoy te diría que a las empresas rápidas se comen a las ventas”, comenta Cordero, al explicar cómo la agilidad se ha convertido en un factor determinante para competir.
Ciberseguridad: anticiparse a los ataques agénticos
La evolución de la inteligencia artificial también está cambiando el panorama de la seguridad informática. Los agentes inteligentes pueden identificar vulnerabilidades, coordinar acciones y desarrollar mecanismos para aprovechar brechas de seguridad.
Frente a este escenario, Juan Carlos Naranjo, líder del área de arquitectura para Red Hat Andino, que comprende Colombia, Ecuador y Venezuela, destacó tres líneas de trabajo de la compañía.
La primera es Red Hat AI, un conjunto de tecnologías para implementar modelos abiertos en entornos controlados, con segmentación de red, seguridad y mecanismos de gobierno. Una de sus características es permitir que las organizaciones trabajen con un modelo de costos fijos para el consumo de sus capacidades de inteligencia artificial.
La segunda es Lightwell, servicio desarrollado junto con IBM, orientado a proporcionar bibliotecas de software curadas y actualizadas para identificar y cerrar vulnerabilidades antes de que puedan ser aprovechadas por los
ciberdelincuentes.
Naranjo mencionó como referencia el trabajo con Citibank en Estados Unidos, donde, según explicó, se ha conseguido reducir entre un 80 % y un 85 % la probabilidad de sufrir determinados ciberataques agénticos mediante este enfoque preventivo.
La tercera línea es Red Hat Ansible Automation, que permite coordinar acciones sobre la infraestructura tecnológica a partir de diagnósticos y recomendaciones generadas por inteligencia artificial, manteniendo el control de la ejecución.
“Necesitamos mantener el control”, enfatiza Naranjo, al explicar que los agentes pueden monitorear, identificar comportamientos anómalos y establecer correlaciones, pero las acciones sobre la infraestructura deben permanecer gobernadas por la organización.
Colombia avanza, pero el talento sigue siendo un desafío
La adopción tecnológica en Latinoamérica no ocurre al mismo ritmo. Cordero identifica a México y Colombia como mercados con una importante disponibilidad de profesionales capacitados en tecnologías Red Hat.
De hecho, uno de los principales obstáculos para acelerar el crecimiento regional es precisamente la falta de talento especializado y la dificultad de mantener actualizados los conocimientos frente a tecnologías que evolucionan constantemente.
En el caso de la región andina, Naranjo describe tres realidades diferentes.
Colombia está liderando la adopción de inteligencia artificial, con empresas que experimentan nuevas capacidades y exploran aplicaciones para sus operaciones. Ecuador avanza en una etapa de desarrollo de estas iniciativas, mientras Venezuela comienza a mostrar una mayor apertura hacia tecnologías de punta y nuevas inversiones en los sectores financiero y gubernamental.
En cuanto a la presencia de Red Hat en el sector financiero, Naranjo señaló que su tecnología Ansible ya está presente en más de siete instituciones financieras en Colombia, alrededor de diez en Ecuador y entre tres y cuatro en Venezuela.
No obstante, el ejecutivo advierte que el costo de los modelos y el consumo de tokens pueden convertirse en una barrera para extender la inteligencia artificial a todas las áreas de una organización.
“Si rompemos el tema de la tokenización y lo llevamos a un modelo abierto, a un modelo donde nosotros podemos tener un costo fijo pero garantizando el máximo uso de la infraestructura, vamos a poder llegar a más usuarios dentro de nuestra organización y a dar mucho más valor”, explica.
AIOps: inteligencia artificial para anticipar fallas
Otra aplicación empresarial que está ganando relevancia es AIOps (AI for IT operations), un enfoque que combina inteligencia artificial, agentes y automatización para mejorar la administración de las operaciones tecnológicas.
Victoria Martínez Suárez, líder de Inteligencia Artificial para Latinoamérica en Red Hat, explicó que están trabajando en soluciones capaces de identificar fallas, analizar posibles causas y preparar a los equipos técnicos para responder antes de que los incidentes generen mayores afectaciones.
Uno de los escenarios es el trabajo en los centros de operaciones de red (NOC), donde los agentes pueden detectar comportamientos anómalos, realizar una primera evaluación de los incidentes y ayudar a reducir los tiempos de mitigación.
La ejecutiva también destacó que la adopción debe contemplar mecanismos de gobernanza, seguridad y control del comportamiento de los modelos.
“Para confiar no se trata solo de confiar, son muchos mecanismos de control y mitigación de riesgos a través de diferentes procesos los que se deben tener en cuenta”, señala Martínez.
Su reflexión apunta a un principio importante: otorgar autonomía a la inteligencia artificial no significa renunciar a la supervisión humana.
El reto de la inteligencia artificial también es humano
Más allá de las plataformas, los modelos y la infraestructura, una de las reflexiones más interesantes de Javier Cordero tiene que ver con el impacto de la automatización sobre la formación del talento.
El ejecutivo considera que los agentes inteligentes pueden asumir muchas tareas operativas que tradicionalmente realizaban los profesionales que comenzaban su carrera en una organización.
Antes, un becario podía ingresar a una empresa realizando actividades repetitivas, conocer sus procesos, adquirir experiencia y, con el tiempo, convertirse en un profesional con capacidad para asumir responsabilidades mayores.
Si esas tareas desaparecen por efecto de la automatización, las compañías podrían perder parte de su semillero de futuros líderes y mandos medios.
“El problema es que ese semillero para contratar estos mandos medios ya no existe”, advierte Cordero.
Su preocupación no está centrada en que la tecnología elimine todos los empleos, sino en que las empresas necesitan replantear cómo desarrollan el conocimiento, la experiencia y la cultura organizacional de sus colaboradores.
Por su parte, Victoria Martínez considera que el verdadero desafío está en identificar dónde, cómo y para qué utilizar los agentes autónomos, de manera que su capacidad genere eficiencia y nuevas oportunidades de ingresos.
En sus palabras: “No porque construir rápido sea fácil, sino realmente entender qué estoy exponiendo a cambio de una implementación rápida”.
Código abierto y gobernanza: una oportunidad para las empresas
La conversación también permitió identificar una preocupación transversal: el futuro de la inteligencia artificial en general y la necesidad de preparar las organizaciones para tecnologías cada vez más autónomas.
Para Red Hat, la respuesta pasa por construir entornos controlados, establecer límites de acceso, definir políticas de seguridad y garantizar que las organizaciones conserven la capacidad de decidir cómo se utilizan sus modelos.
Paola Martínez, Field Marketing para Comunicaciones de Red Hat NOLA, agregó que la educación tecnológica también es fundamental. Muchas personas utilizan herramientas de inteligencia artificial sin comprender suficientemente cómo funcionan, qué riesgos tienen o cuáles son sus implicaciones económicas y ambientales.
Por eso, considera que es necesario fortalecer el conocimiento sobre modelos de lenguaje, código abierto, ética y seguridad.
“Tenemos que guiar y educar a toda la gente para que utilice estas tecnologías de una forma buena”, señala.
Esta visión conecta con el mensaje central de Cordero para empresarios, emprendedores y distribuidores de tecnología: dejar de considerar la innovación como una acumulación de herramientas y comenzar a verla como una respuesta a necesidades concretas.
“El verdadero problema tiene que ver con pensar exponencialmente, ver la tecnología con propósito, es decir, ¿qué problema quiero resolver y con qué lo resuelvo?”, concluye.
La tecnología debe ser un habilitador, no un ancla
La evolución de la inteligencia artificial está abriendo oportunidades extraordinarias para las empresas latinoamericanas, pero también exige decisiones más inteligentes. No se trata de implementar agentes porque están de moda, adoptar modelos sin evaluar sus costos o automatizar procesos sin considerar las consecuencias sobre las personas y la seguridad.
La verdadera transformación ocurre cuando la tecnología responde a un propósito, permite aprovechar mejor los recursos, protege la información y desarrolla nuevas capacidades competitivas.
El código abierto, la modernización de aplicaciones, la automatización y la gobernanza de la inteligencia artificial forman parte de ese camino. Pero hay un elemento que ninguna plataforma puede reemplazar: la capacidad de las organizaciones para aprender, adaptarse y tomar decisiones con visión de futuro.
Porque en esta nueva carrera tecnológica no necesariamente ganará quien implemente más inteligencia artificial, sino quien sepa utilizarla mejor.
