En lo que respecta a desarrollod de la inteligencia artificial (IA) todavía hay mucho por andar. Y mucho de lo que falta lo presentamos en el Red Hat Summit Connect 2025 de Buenos Aires.
Evidentemente, hay muchas empresas que iniciaron, o sea hace uno o dos años, todo un proceso de experimentación. Finalmente, por ahí, los casos de uso, algunos, llegan a estar en producción.
Para nosotros, es un hito el hecho que nuestras tecnologías, y las soluciones que corren sobre estas tecnologías, puedan llegar a tener un caso de uso en producción. Esa es nuestra bandera de llegada.
Hubo mucho trabajo en exploración y experimentación y lo que nosotros venimos promoviendo es pasar a la acción. Y, de alguna manera, empezar a poner esos procesos en producción.
Hay muchos clientes que están en esa etapa de prueba de concepto o de piloto; algunos tienen casos de uso, algunos han recibido ya alguna mención o premiación al respecto, y hasta lo han divulgado.
Pero hay mucho por andar porque es fundamental elegir una estrategia sólida que nos permita, sobre esto, construir a su vez toda mi estrategia de inteligencia artificial y en donde es la tecnología, pero también la gobernanza de los datos y definir claramente dónde voy a guardar y mantener esos datos.
Por eso promovemos una arquitectura de nube híbrida abierta para darle la libertad al cliente de elegir dónde quiere esos datos:
- on premise
- si quiere en una nube privada
- en una Cloud pública
- si los quiere el Edge, y poder definir esto con eficiencia operativa.
En las organizaciones que aún no se han sumado a este desarrollo creo que hay una combinación de factores. Hay dos aspectos que son bien fundamentales. Uno tiene que ver con esto que mencionábamos en el evento que es el FOMO a la IA ¿no? El miedo a quedar fuera de la tendencia, perderme de algo. Y entonces me subo a la ola sin estar muy preparado.
Entonces, por ahí arranco un proyecto y termina siendo un fracaso, generando frustración porque el objetivo que buscaba no lo encuentro definitivamente, pasa a ser una inversión de tiempo, hubo una inversión inicial y no veo que tenga resultados -indicadores de gestión-, o sea de calidad de servicio o económico financiero.
En definitiva, algo que me permita decir 'hice todo este movimiento y finalmente no pude optimizar', no pude mover a la gente de tarea para hacer cosas de más valor y sigue haciendo lo mismo y, por ahí, tiene que invertir más tiempo porque tiene que hacer otras tareas asociadas al proyecto de inteligencia artificial. Eso es subirse a la ola sin estar preparado. Por eso decimos que hay que tener una buena estrategia y fundamentalmente una plataforma solo en la cual armar esto.
Y después, otros factores diría que vienen desde lo cultural o de liderazgo de las organizaciones: un punto que es fundamental que es poder definir cuál es el reto o el caso de uso, qué problema o desafío de mi organización voy a resolver y en donde no necesariamente la inteligencia artificial que es el camino para resolver.
Entonces, ahí es donde nos parece muy importante que, tanto nosotros como Red Hat como así tambien nuestro ecosistema de partners, estar cerca de ese cliente u organización, poder asesorarlo, y acompañarlos en ese proceso gracias a la experiencia que hemos tenido hasta acá y el foco que estamos teniendo en el desarrollo de los productos que promovemos para construir esas plataformas.
Gracias a los servicios que brindamos, los entrenamientos, podemos dar asesoriamiento y decir, bueno, "paremos la pelota, pensemos qué partido queremos jugar y a partir de ahí sí salgamos a jugar ese partido".
Entonces, estas cosas a veces llevan a que no sea necesariamente bueno todo lo rápido: nosotros contemplamos el error como parte del proceso. Lo que pasa es que hay distintos tipos de errores. Hay algunos que se pueden prevenir, anticipar. Y eso tiene que ver con la planificación que nosotros hacemos.
A su vez también decimos empecemos pequeños, pensemos en grande, mostremos resultados rápidos, entendamos que el error es parte del circuito, que tiene que haber siempre sesiones de feedback de encontrar qué puntos son memorables, entonces evolucionar permanentemente.
Siempre hablamos de un estado de beta continuo, no solo para el aprendizaje, sino para todos estos procesos y el ciclo del proyecto. Esta primera versión que estamos corriendo ahora no necesariamente es la última. casi les aseguraría que no será la última, porque mañana vamos a encontrar que algo es mejorable y vamos a hablar con nuestros clientes, con nuestros partners, y vamos a detectar que algo podría ser mejor. Y ahí vamos a buscar evolucionarlo. Y eso en código abierto se hace con bastante simpleza. Es parte del proceso.
Hay un desafío que tiene que ver con las habilidades que necesitamos y que se necesitan para acompañar estos procesos y que no solamente tienen que ver con la tecnología; toda transformación debe tener en cuenta los procesos:
- internos
- externos
- y el aspecto cultural
Hace algún tiempo hablábamos de agilidad, que una empresa tenía que trabajar con el proceso, la tecnología y la gente para ser ágil. Hay un montón de bibliografía y de experiencia al respecto y es una etapa.
Ahora estamos en una nueva etapa en donde lo que necesitamos más bien es la habilidad de adaptarnos rápidamente a distintas circunstancias. Y ahí es donde entra el juego, si tengo el talento suficiente, si está entrenado o capacitado. Obviamente, ahí ofrecemos un montón de posibilidades de entrenamiento en distintas modalidades para compañeros.
A veces hay que hacer un reskilling de habilidades, a veces es que la persona tiene que tomar otro rol. Todo eso hay que trabajarlo en las organizaciones. Por eso también todo este tema de acompañamiento y transformación cultural dentro de la organización es necesario.
Hoy es el tema de la adaptación, es hasta incluso más importante que el de la agilidad, porque puede ser una barrera para este desarrollo evolutivo.
En 2026, creo que en Red Hat vamos a seguir buscando evolucionar, siempre fieles a nuestra forma de código abierto, desde lo cultural y desde lo tecnológico.
Siempre decimos que la potencia que da la unión de una cultura abierta con una tecnología abierta -no importa si es el hardware o el software- permite acelerar una flexibilidad para adaptarse a este cambio, o sea, estas plataformas y tecnologías que siempre mencionamos: cómo me adapto rápidamente a una necesidad.
Soy un banco, mañana hay que aplicar una regulación. Ya tengo la plataforma, tengo entrenado a los equipos; puedo aplicar conceptos de inteligencia artificial que me asisten para la escritura del código de una aplicación, una modificación que tengo que hacer en minutos, horas, puedo estar saliendo cumpliendo una regulación.
Si no estoy preparado para eso, tengo que ir a aguas arriba y empezar con el pico y la pala para ver cómo me acomodo rápido a esas necesidades.
Tenemos un liderazgo en lo que es software de código abierto empresarial. Somos una muy buena empresa que sigue enfocada en tener hoy cuatro líneas de producto que tiene que ver con:
- la infraestructura a través del sistema operativo
- todo lo que es automatización Ansible
- una plataforma que sirve para el ciclo de vida de las aplicaciones y de microservicios, un trabajo en The box, como es OpenShift
- y ahora, este agregado de OpenShift AI que me permite digamos manejar el ciclo de vida integrando a mi organización en modelos abiertos, cerrados, algoritmos de inteligencia artificial, entrenarlos, ponerlos en producción y hacerlo un ciclo virtuoso.
Por ejemplo, en el mercado hay una necesidad por el cambio de alguna regla de juego en la parte de virtualización; Red Hat puede levantar la mano y decir, 'tenés OpenShift'. OpenShift tiene Open Shift Virtualalization: vos podés elegir si querés tener una máquina virtual ahí arriba o hacer la virtualización a través de un contenedor, que es como un paso evolutivo en términos de virtualización y listo. Ya lo tenés resuelto. Entonces, por eso veo un futuro muy positivo para el próximo año.
