Cientos de sombreros rojos inundaron uno de los hoteles más reconocidos de la Ciudad de México, anunciando el Red Hat Summit: Connect México 2025, una de las paradas del circuito mundial que la compañía organiza en distintos continentes para acercar su filosofía open source (código abierto) a los ecosistemas tecnológicos locales.
“¿Por qué usan sombrero rojo?, ¿Qué significa?”, pregunta una mujer en un elevador a un hombre que viste formal con un llamativo sombrero rojo en el que se leen en un cintillo negro las palabras ‘Red Hat’. “Es de un evento de una empresa que busca innovar promoviendo el código abierto”, responde el hombre.
Esta persona quizá no lo sepa, pero con su respuesta dejó claro que aterrizó bien una de las ideas fundamentales de este evento y que representa la filosofía de Red Hat: más allá de hablar de servidores o líneas de código, se trata de una idea: el futuro de la tecnología será colaborativo o no será.
Y esta idea se está llevando al mundo. México forma parte de un recorrido que este año también pasó por Madrid, Lima, São Paulo, Bogotá y Buenos Aires, reuniendo a las comunidades que sostienen el tejido de la innovación digital, personas que creen que compartir el conocimiento puede transformar el mundo.
El código abierto es la antítesis del miedo a la IA
Javier Cordero, vicepresidente y director general de Red Hat NOLA, explicó uno de los conceptos centrales del evento: el FOMO AI (Fear of Missing Out on AI), o el “miedo a quedarse fuera de la conversación sobre inteligencia artificial”.
“Ocho de cada diez personas lo han sentido. Las grandes compañías nos han hecho creer que la IA es un territorio reservado, lleno de GPU, millones de variables y precios astronómicos”, advirtió.
“Nos invitan a un juego donde las reglas las ponen ellos. Pero la buena noticia es que hay otro camino: el de los pequeños pasos que se convierten en grandes pasos cuando miramos hacia atrás”.
Una de las ideas centrales que Red Hat ha promovido recientemente es que la IA debe construirse sobre principios de colaboración, intercambio abierto, comunidad e inclusividad. Ante ello, “el tamaño del modelo no determina el éxito de la IA, sino la inteligencia aplicada”.
De acuerdo con Javier Cordero, el 90 % de la inversión actual se destina al entrenamiento de modelos —la fase en la que los sistemas aprenden con trillones de datos—, pero el verdadero valor está en la inferencia, “el momento en que la IA deja de ser estudiante y se convierte en experta”.
La inteligencia aplicada: del laboratorio a la acción
En el Summit 2025 se presentaron contribuciones como el proyecto open-source llm-d para inferencia de modelos de IA a escala, así como tecnologías enfocadas en hacer viable el despliegue de IA en entornos híbridos y de nube.
Este enfoque significa que las organizaciones ya no deben ver la IA como una “caja negra exclusiva” de grandes proveedores, sino como un ecosistema abierto en el que pueden participar, aportar y beneficiarse.
“La IA necesita de la automatización para expandir su alcance y migrar de la generación de contenido a la acción. La IA es el cerebro; la automatización, el sistema nervioso que ejecuta las decisiones. Sin automatización, la IA se quedaría como un demo de laboratorio”, dijo Cordero.
Esta visión marca la ruta hacia la autonomía inteligente o Agentic AI, un concepto que Red Hat impulsa como la siguiente evolución de la IA generativa. “La inteligencia artificial generativa es un creador de contenido; la agentic AI es un hacedor de contenido”, es decir, crea acciones: planea, ejecuta, analiza y retroalimenta.
Para lograrlo, dijo, se necesita interoperabilidad entre modelos, plataformas y sistemas, y eso solo se logra con el código abierto.
Democratización de la IA
Victoria Martínez, líder de Plataforma de Inteligencia Artificial para Latinoamérica en Red Hat, señala que parte de la misión de la empresa es mostrar cómo se pueden construir agentes que ya tengan la base de la confiabilidad, en la que pueda observar cuánto se está consumiendo, y que pueda tomar decisiones en el camino.
“Eso hace que yo puedo manejar soluciones más chicas, y también hace que en lugar de consumir verticalmente, estoy consumiendo horizontalmente en muchos nodos”. La estrategia también permite que los partners puedan entender mejor la realidad y con base en eso determinar qué modelo utilizar.
Para ello, Victoria Martínez habló de Red Hat 3.0 IA, que integra un cambio de enfoque, de simplificar un mensaje y orientarlo a tres patrones:
- Mejor gestión de infraestructura
- Empoderar las áreas de tecnología.
- Cómo empezar a empoderar la parte de agentes.
Open source: la ruta hacia la IA ética y accesible
En palabras de Javier Cordero, “el código abierto es la antítesis del FOMO AI”, porque representa un modelo de transparencia y colaboración, donde múltiples actores pueden contribuir sin barreras de propiedad o costo.
El open source permite construir IA más ética, eficiente y accesible. Permite usar modelos más pequeños, especializados y conectados entre sí, en lugar de perseguir los gigantescos modelos cerrados.
Esa interoperabilidad no es solo técnica, sino cultural: “La interoperabilidad es importantísima. Y esta solo se logra con el concepto de código abierto. No solo desde la perspectiva tecnológica, sino desde la perspectiva cultural y cómo se ponen las piezas juntas. Aquí es donde comienza la filosofía de RedHat”.
“Cuando logramos democratizar la IA, la ponemos al servicio de todos. Y cuando eso ocurre, la colectividad produce cosas verdaderamente disruptivas”.
Leer más
- Bitso redefine su identidad y democratiza la inversión ahora los mexicanos pueden comprar fracciones de acciones globales
- SAP presenta su visión AI-native en Connect Las Vegas 2025 hacia empresas más inteligentes y humanas
- Octavio Camarena, CEO de KIO, es reconocido como Líder del Año en los DCD LATAM Awards 2025
