El Red Hat Summit 2026 en Atlanta marca un punto de inflexión para las organizaciones que buscan pasar de la experimentación con IA a su ejecución real a escala. Con el lanzamiento de Red Hat AI 3.4 y nuevas capacidades de agentic AI, la compañía apunta a cerrar la brecha entre los pilotos y el despliegue en producción, con plataformas abiertas que combinan automatización avanzada, gobernanza y seguridad en entornos híbridos.
El evento también refuerza un mensaje que gana urgencia en el contexto geopolítico actual: la soberanía digital. Red Hat incorpora controles soberanos, herramientas de auditoría y entornos preconfigurados que permiten a empresas y gobiernos gestionar sus datos con mayor granularidad, sin resignar capacidad de innovación.
Desde el Red Hat Summit en Atlanta, Víctor Cornejo, Senior Principal Chief Architect para América Latina en Red Hat, tiene una respuesta clara para las empresas que invirtieron en IA y aún no ven el retorno: el problema, en la mayoría de los casos, no es la tecnología. Es el orden en que se tomaron las decisiones.
“Hay que volver a lo básico y lo tradicional”, dice Cornejo. “Mirar dónde tengo ineficiencia como organización, qué proceso puedo mejorar, más que tratar de ser efectista.” La frase resume una tensión que atraviesa el mercado latinoamericano: la presión de subirse a la ola de la IA generativa sin haber identificado primero el problema que se quiere resolver.
Del piloto a la escala: la brecha que nadie planificó
El patrón que Cornejo observa en sus clientes de la región es recurrente. Muchas organizaciones implementaron pilotos rápidos, motivadas por la urgencia de “hacer algo con IA” antes que la competencia. El problema aparece después: cuando quieren escalar, descubren que construyeron sobre una base que no contempla seguridad, gobernanza ni administración de costos.
“Avanzaron muy rápido con algún piloto, cumplieron algún hito particular, pero no diseñaron la plataforma para resolver los futuros”, explica. “Ahora tienen que ir de adelante para atrás, recorrer ese camino que se saltearon.”
El otro grupo —más pequeño, según Cornejo— avanza pausadamente, con un roadmap claro y una evaluación real de capacidades existentes y faltantes. Para ellos, la escala es una consecuencia planificada, no una sorpresa.
El costo que nadie vio venir
Uno de los puntos más críticos que señala el arquitecto tiene que ver con el modelo financiero. Un piloto con diez usuarios puede parecer espectacular en términos de ahorro de tiempo y eficiencia. Pero cuando se intenta llevar esa solución a un millón de clientes que consumen servicios de inferencia de IA, la cuenta cambia radicalmente.
“Muchas organizaciones están presionadas por el directorio para avanzar rápido y no están poniendo sobre la mesa su estrategia, la soberanía de la información o cómo van a costear el escalado”, advierte. “Implementar un piloto rápido consumiendo servicios en la nube es fácil. Las preguntas llegan después.”
Esta dinámica explica, en gran medida, por qué varias empresas de la región reportan dificultades para demostrar retorno sobre la inversión en proyectos de IA.
Anteponer el problema a la solución
Cornejo usa un ejemplo que parece extremo pero que, según él, replica situaciones reales: pedirle a un LLM que resuelva una suma sencilla que se puede hacer con una calculadora. “Si uno lleva eso a la empresa, está agregando una complejidad innecesaria a algo que tiene una solución clara en el enfoque tradicional. Y cuando se agrega complejidad innecesaria, los costos se encarecen y no se ve el retorno.”
Su recomendación es sistemática: mapear la cadena de flujo de valor, identificar los puntos de ineficiencia y recién entonces elegir la tecnología —tradicional, actual o de IA— más adecuada para resolver ese problema. “Muchas veces, optimizar un proceso no va a requerir IA generativa. Puede ser un par de reglas o simplemente eliminar pasos innecesarios en el flujo.”
La apuesta de Red Hat: elección y gobernanza como base
El lanzamiento presentado en este Summit refuerza la posición de Red Hat en torno a dos conceptos que Cornejo considera inseparables: elección y gobernanza. La plataforma está diseñada para que las organizaciones puedan correr cargas de trabajo de IA sobre los aceleradores, entornos y modelos que decidan —abiertos o cerrados, on premises o en la nube— sin depender de un único proveedor.
“Los arquitectos tienen que tomar decisiones estratégicas. Una decisión hoy le va a impactar a la compañía cinco, diez años. No son decisiones de un minuto para los próximos diez minutos”, afirma. “Lo que les entregamos es la elección.”
Para América Latina, donde la conversación sobre soberanía de datos recién empieza a instalarse —a diferencia de Europa, donde es ya una prioridad regulatoria—, esa flexibilidad cobra una dimensión adicional. La región está en camino, según Cornejo, pero el punto de partida importa tanto como el destino.
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