{"id":194321,"date":"2026-05-18T16:41:32","date_gmt":"2026-05-18T19:41:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=194321"},"modified":"2026-05-18T18:21:09","modified_gmt":"2026-05-18T21:21:09","slug":"red-hat-ai-3-4-la-plataforma-que-quiere-llevar-los-agentes-de-ia-a-produccion-real","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/inteligencia-artificial\/red-hat-ai-3-4-la-plataforma-que-quiere-llevar-los-agentes-de-ia-a-produccion-real\/","title":{"rendered":"Red Hat AI 3.4: la plataforma que quiere llevar los agentes de IA a producci\u00f3n real"},"content":{"rendered":"

La carrera por la inteligencia artificial ya no se trata \u00fanicamente de desarrollar modelos m\u00e1s potentes. El verdadero desaf\u00edo para las empresas est\u00e1 en llevar esos sistemas a producci\u00f3n, operarlos de forma segura y escalarlos sin perder control sobre costos, gobernanza y rendimiento. Bajo ese contexto, Red Hat present\u00f3 Red Hat AI 3.4 durante el Red Hat Summit 2026<\/strong>, una plataforma que busca convertirse en el \u201csistema operativo\u201d para la nueva generaci\u00f3n de agentes aut\u00f3nomos en entornos h\u00edbridos.<\/p>\n

El anuncio llega en un momento donde las compa\u00f1\u00edas enfrentan una realidad compleja: la mayor\u00eda de sus proyectos de IA siguen atrapados en etapas piloto. De acuerdo con un estudio de IBM Institute for Business Value, m\u00e1s del 40% de las organizaciones a<\/strong>segura que todav\u00eda no logra escalar iniciativas de IA generativa debido a retos relacionados con infraestructura, seguridad y administraci\u00f3n de modelos. A esto se suma el crecimiento acelerado del mercado. Datos de IDC proyectan que el gasto mundial en soluciones de inteligencia artificial superar\u00e1 los 630 mil millones de d\u00f3lares para 2028, impulsado principalmente por implementaciones empresariales.<\/p>\n

Una plataforma para administrar agentes aut\u00f3nomos<\/span><\/h2>\n

La gran apuesta de Red Hat AI 3.4 es su enfoque \u201cmetal-to-agent\u201d<\/strong>, una arquitectura que conecta desde la infraestructura f\u00edsica hasta la operaci\u00f3n de agentes de IA capaces de ejecutar tareas aut\u00f3nomas dentro de las organizaciones.<\/p>\n

La nueva versi\u00f3n integra herramientas de AgentOps,<\/strong> una categor\u00eda emergente que funciona como una evoluci\u00f3n de las pr\u00e1cticas DevOps, pero enfocadas espec\u00edficamente en agentes de inteligencia artificial. El objetivo es permitir que las empresas monitoreen, auditen y controlen el comportamiento de estos sistemas en tiempo real.<\/p>\n

Joe Fernandes, vicepresidente y gerente general de la Unidad de Negocio de IA de Red Hat,<\/strong> asegur\u00f3 que la industria est\u00e1 entrando a una nueva etapa donde la infraestructura ser\u00e1 tan importante como los modelos mismos.<\/p>\n

\u201cLa era ag\u00e9ntica representa una evoluci\u00f3n de nuestra plataforma: de ejecutar aplicaciones tradicionales a potenciar sistemas inteligentes y aut\u00f3nomos. Estamos definiendo el est\u00e1ndar abierto sobre c\u00f3mo la empresa ejecuta la IA. Al proporcionar una base de metal-to-agent para la inferencia de IA, MaaS y AgentOps, Red Hat ofrece la garant\u00eda operativa que las organizaciones necesitan para innovar a escala manteniendo un control riguroso<\/em>\u201d, destac\u00f3 el directivo.<\/p>\n

Uno de los cambios m\u00e1s relevantes es la incorporaci\u00f3n de capacidades de rastreo y observabilidad que permiten seguir el comportamiento completo de un agente aut\u00f3nomo: desde las herramientas que utiliza hasta las decisiones que toma durante su proceso de razonamiento. La plataforma tambi\u00e9n a\u00f1ade gesti\u00f3n de identidad criptogr\u00e1fica mediante SPIFFE y SPIRE,<\/strong> tecnolog\u00edas que ayudan a validar qu\u00e9 sistema realiz\u00f3 cada acci\u00f3n y bajo qu\u00e9 permisos.<\/p>\n

El nuevo frente de batalla: la inferencia de IA<\/span><\/h2>\n

Si durante los \u00faltimos a\u00f1os la conversaci\u00f3n tecnol\u00f3gica gir\u00f3 alrededor del entrenamiento de modelos, ahora el foco se est\u00e1 moviendo hacia la inferencia, es decir, el proceso mediante el cual los modelos responden solicitudes en tiempo real.<\/p>\n

Red Hat AI 3.4<\/strong> introduce un esquema de Model-as-a-Service (MaaS) que busca simplificar ese proceso mediante una interfaz centralizada para acceder a modelos curados y gobernados. La capa de inferencia funciona sobre tecnolog\u00edas abiertas como vLLM y llm-d, dise\u00f1adas para distribuir cargas de trabajo de alto rendimiento.<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda tambi\u00e9n anunci\u00f3 mejoras enfocadas en eficiencia operativa. Una de las m\u00e1s importantes es la disponibilidad general de la decodificaci\u00f3n especulativa, una t\u00e9cnica que permite acelerar entre dos y tres veces la velocidad de respuesta de los modelos con un impacto m\u00ednimo en calidad. En un mercado donde el costo computacional de la IA sigue siendo uno de los principales obst\u00e1culos, estas optimizaciones pueden traducirse en reducciones importantes de gasto.<\/p>\n

De acuerdo con Deloitte, el costo energ\u00e9tico y de infraestructura asociado a modelos generativos podr\u00eda convertirse en uno de los factores que m\u00e1s presione los presupuestos de TI durante los pr\u00f3ximos cinco a\u00f1os, especialmente en implementaciones empresariales a gran escala.<\/p>\n

Seguridad, gobernanza y nube h\u00edbrida<\/strong><\/span><\/h2>\n

Otro de los ejes centrales de la actualizaci\u00f3n es la seguridad. Red Hat integr\u00f3 pruebas automatizadas de red-teaming y validaci\u00f3n de vulnerabilidades utilizando tecnolog\u00edas de Chatterbox Labs y el proyecto Garak. Estas herramientas est\u00e1n dise\u00f1adas para detectar amenazas como jailbreaks, inyecciones de prompts o manipulaci\u00f3n de agentes aut\u00f3nomos.<\/p>\n

A esto se suma la integraci\u00f3n con NVIDIA NeMo Guardrails<\/strong> para implementar mecanismos de protecci\u00f3n en tiempo de ejecuci\u00f3n.<\/p>\n

John Fanelli, vicepresidente de Software Empresarial de NVIDIA,<\/strong> se\u00f1al\u00f3 que el crecimiento de los agentes aut\u00f3nomos obligar\u00e1 a replantear los est\u00e1ndares de operaci\u00f3n en IA empresarial.<\/p>\n

\u201cLos agentes aut\u00f3nomos de larga ejecuci\u00f3n en la empresa exigen un nuevo nivel de control de infraestructura y seguridad para garantizar operaciones confiables a escala. Red Hat AI Factory with NVIDIA proporciona una base unificada impulsada por el c\u00f3digo abierto que otorga a los desarrolladores y operadores la gobernanza y la confianza necesarias para el futuro ag\u00e9ntico<\/em>\u201d, explic\u00f3.<\/p>\n

La plataforma tambi\u00e9n ampl\u00eda su compatibilidad de hardware con soporte para GPU NVIDIA Blackwell y AMD MI325X, adem\u00e1s de integrarse de manera nativa con servicios en la nube como Azure, IBM Cloud y CoreWeave.<\/p>\n

Precisamente CoreWeave se convirti\u00f3 en uno de los socios estrat\u00e9gicos del anuncio<\/strong>. La compa\u00f1\u00eda, especializada en infraestructura de IA de alto rendimiento, trabaj\u00f3 junto con Red Hat para desplegar entornos optimizados sobre Kubernetes.<\/p>\n

\u201cLa colaboraci\u00f3n de CoreWeave con Red Hat se basa en un compromiso compartido con la apertura y en ofrecer una base de inferencia de alto rendimiento que permita a las empresas escalar sus cargas de trabajo de IA m\u00e1s complejas\u201d<\/em>, afirm\u00f3 Urvashi Chowdhary, vicepresidenta de Gesti\u00f3n de Productos de Servicios de IA en CoreWeave.<\/p>\n

Preguntas frecuentes:\u00a0<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u00bfQu\u00e9 es Red Hat AI 3.4 y para qu\u00e9 sirve?<\/h3>\n

Red Hat AI 3.4 es una plataforma de inteligencia artificial empresarial dise\u00f1ada para ayudar a las compa\u00f1\u00edas a desplegar, administrar y escalar modelos y agentes aut\u00f3nomos en entornos de nube h\u00edbrida. Su enfoque busca facilitar el paso de proyectos piloto a operaciones de producci\u00f3n con herramientas de gobernanza, seguridad e inferencia de alto rendimiento.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son los agentes aut\u00f3nomos en inteligencia artificial?<\/h3>\n

Los agentes aut\u00f3nomos son sistemas de IA capaces de ejecutar tareas, tomar decisiones y utilizar herramientas digitales sin intervenci\u00f3n humana constante. Empresas tecnol\u00f3gicas est\u00e1n apostando por este modelo para automatizar procesos complejos dentro de \u00e1reas como atenci\u00f3n al cliente, an\u00e1lisis de datos y operaciones empresariales.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 la inferencia es clave en la nueva etapa de la IA?<\/h3>\n

La inferencia es el proceso mediante el cual un modelo de inteligencia artificial responde solicitudes en tiempo real. Actualmente se ha convertido en uno de los principales retos de la industria debido al alto consumo de recursos y costos operativos. Plataformas como Red Hat AI 3.4 buscan optimizar este proceso para reducir gastos y acelerar respuestas.<\/p>\n

Lee m\u00e1s:\u00a0<\/strong><\/span><\/h3>\n