La inteligencia artificial dejó de ser una promesa experimental para convertirse en una prioridad de negocio. Sin embargo, lograr un retorno de inversión concreto requiere mucho más que incorporar modelos avanzados: demanda bases tecnológicas sólidas, gobernanza y una estrategia clara de escalabilidad.
La adopción de la inteligencia artificial entró en una nueva fase en 2026. Tras años de pruebas de concepto y experimentos aislados, las empresas enfrentan hoy una presión creciente por demostrar resultados tangibles. El foco ya no está en qué se puede hacer con IA, sino en cómo integrarla al negocio de manera estratégica y eficiente. No obstante, el camino continua presentando desafíos: según datos del MIT, solo el 5% de los proyectos piloto de IA integrada genera valor real, mientras que el 95% restante queda estancado, sin impacto medible.
Desde Red Hat, comparten tres claves para que las organizaciones puedan pasar de la prueba de concepto a generar valor real con inteligencia artificial.
Invertir en infraestructura antes que en modelos
Un estudio de Gartner confirma este cambio de enfoque: se espera que la inversión global en IA crezca un 44% este año, hasta alcanzar los 2,52 billones de dólares, con 401 mil millones destinados a infraestructura. El dato refleja que las empresas empiezan a entender que el verdadero valor de la IA no está solo en los modelos, sino en las bases que permiten operar de forma segura, escalable y sostenible.
Para Victoria Martínez Suárez, Gerente de Desarrollo de Negocios de Inteligencia Artificial en Red Hat, “Hoy en día, 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”.
Esta visión se refleja en casos concretos como ARSAT, la empresa estatal argentina de telecomunicaciones, que tras enfrentar cuellos de botella operativos y altos costos, impulsó una modernización de infraestructura basada en tecnologías de código abierto. Este enfoque le permitió pasar de pruebas experimentales a aplicaciones de IA alineadas con sus necesidades operativas y los requerimientos regulatorios, consolidando un proceso de transformación tecnológica real.
Priorizar la integración y la libertad de elección
“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.
Incorporar gobernanza, seguridad y cumplimiento desde el inicio
La falta de estándares y de control operativo es uno de los principales frenos para escalar la IA en entornos empresariales. Para que la IA salga de la fase de experimentación y 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. “Cuando la infraestructura y la gobernanza no acompañan, el valor potencial de la IA simplemente no se materializa”.
Preparar a la organización, no solo a la tecnología
Avanzar en esta dirección requiere, ante todo, un cambio de mentalidad. “Los líderes deben reconocer que no basta con invertir en IA; necesitan estar preparados para ello con personas, procesos y, sobre todo, con un ecosistema tecnológico adecuado”, señala Victoria Martínez Suárez. “Cuando la infraestructura está preparada, la IA deja de ser un costo experimental y se convierte en una palanca real de eficiencia y crecimiento”, agrega.
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, es una condición mínima de competitividad.
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