El año 2026 se presenta como un punto de inflexión para la inteligencia artificial (IA) en el ámbito empresarial.
Luego de una etapa marcada por la experimentación y el entusiasmo inicial, las organizaciones enfrentan el reto de transformar la innovación en resultados concretos.
El debate ya no gira en torno a qué tecnologías adoptar, sino a cómo integrarlas de manera sostenible y segura.
La estrategia de IA se convierte en una decisión de negocio, más que en una apuesta tecnológica.
En este contexto, los líderes de Red Hat identificaron cuatro ejes centrales que marcarán el rumbo de las compañías.
Estos pilares buscan garantizar impacto real y alineación con los objetivos estratégicos.
El avance de los agentes inteligentes redefine la operación empresarial.
Integrados en aplicaciones e infraestructuras, ejecutan tareas de forma autónoma, coordinan flujos de trabajo y apoyan la toma de decisiones en tiempo real.
Según Gartner, para fines de 2026 el 40% del software empresarial contará con integración directa de agentes de IA.
Este cambio marca el paso de entornos reactivos hacia modelos adaptativos.
La automatización de procesos complejos acelera la eficiencia y la capacidad de respuesta.
Sin embargo, también plantea desafíos de integración y seguridad.
Las empresas deberán equilibrar innovación con control operativo.
La autonomía de la IA depende de la calidad de los datos.
En un escenario de mayor regulación y soberanía digital, la gobernanza de la información se convierte en un activo estratégico.
Gilson Magalhães, vicepresidente de Red Hat para Latinoamérica, advierte que "sin datos de calidad y bien gestionados, no hay IA inteligente para las empresas".
Las compañías que dominen sus datos estarán mejor posicionadas para competir.
Comprender dónde están, cómo se procesan y con quién se comparten será clave.
La transparencia y la trazabilidad se consolidan como factores de confianza.
La gestión de datos se transforma en el motor de la innovación.
Tras años de inversión en el entrenamiento de modelos de IA generativa, el foco se desplaza hacia la ejecución en escenarios productivos.
La inferencia, es decir, la capacidad de aplicar modelos en tiempo real, se vuelve esencial para garantizar eficiencia y retorno de inversión.
Según Gartner, para 2028 más de 80% de los recursos de computación acelerada se destinarán a tareas de inferencia.
Chris Wright, CTO de Red Hat, resaltó que "la IA no puede ser una solución que busca un problema; debe estar conectada con casos de uso reales".
La transición del laboratorio al entorno operativo marcará la diferencia.
La ejecución práctica será el verdadero termómetro del valor empresarial.
Las arquitecturas híbridas se consolidan como el puente entre sistemas tradicionales y nuevas cargas de trabajo de IA.
Según Gartner, el 40% de las empresas adoptará este modelo para 2028, frente al 8% actual.
La velocidad de evolución tecnológica exige plataformas abiertas y confiables.
Estas arquitecturas permiten integrar rápidamente nuevas soluciones en producción.
Además, conectan sistemas heterogéneos y soportan desde aplicaciones clásicas hasta agentes de IA.
"Las plataformas abiertas serán esenciales para los CIO", resalta Wright.
La flexibilidad y la estabilidad se convierten en requisitos inseparables.
En 2026, la inteligencia artificial deja de ser promesa para convertirse en decisión estratégica.
Las organizaciones que logren alinear datos, plataformas e IA con sus objetivos de negocio estarán mejor preparadas para generar valor real.
La confianza y el crecimiento dependerán de esta integración.
Pasar de la experimentación a la ejecución será el gran desafío.
Jorge Payró, Country Manager de Red Hat en Argentina destacó que "no es solo una cuestión tecnológica, sino una definición estratégica sobre el futuro del negocio".
La IA se convierte en el eje de competitividad y sostenibilidad empresarial.