Por: Claudia Contreras - Revistaeyn.com
Agentes IA que se comunican entre sí, resuelven tareas y anticipan riesgos al ser humano. La adopción masiva de la IA en las empresas no dependerá únicamente de modelos más avanzados, sino de infraestructuras capaces de operar estos entornos de forma fiable, segura y gobernada.
Esta semana, Red Hat, el proveedor líder mundial de soluciones de software de código abierto (open source) para empresas, propuso desde Atlanta una evolución de la infraestructura empresarial apoyada en la nube híbrida, la automatización y las plataformas abiertas.
Matt Hicks, CEO de la firma, planteó que los equipos de IT operan hoy entornos más complejos que hace dos años, pero sin presupuestos al mismo ritmo, y además deben sostener sistemas heredados mientras empujan iniciativas de IA.
Esa tensión, dijo, es el “villano” real de la IT empresarial porque obliga a modernizar, asegurar, operar e innovar al mismo tiempo, con los mismos recursos.
En 2026, esa lectura encaja con el consenso de la industria: el híbrido dejó de ser transición y se convirtió en modelo operativo, mientras la IA elevó la presión sobre infraestructura, gobierno y costos.
En esa línea, Stephen Watt, Distinguished Engineer & Vice President, Office of the CTO en Red Hat, planteó: “No es ningún secreto que la industria tecnológica está adoptando con rapidez el desarrollo de software agéntico para convertir procesos de negocio en flujos de trabajo completamente autónomos con agentes de IA”.
En otras palabras, a medida que los agentes IA asumen tareas dentro de la empresa, los humanos también se ven retados para analizar resultados hechos por IA. Encima, la adopción 24/7 de agentes IA implica gastar tokens por segundo que pueden erosionar los márgenes de las empresas.
“La mayoría de estas soluciones se ofrecen mediante un enfoque de modelo como servicio, lo que apunta a desencadenar una versión de la paradoja de la nube aplicada a la IA: la paradoja agéntica”, dijo Watt.
El experto de Red Hat subrayó que ni las empresas se pueden quedar sin humanos, ni el presupuesto IT debe gastarse en tokens.
“La conversación ya no debería centrarse en qué nube o qué proveedor usar, sino en sobre qué base construir para no romper lo crítico del negocio”, agregó el CEO de Red Hat. Su empresa se dedica al desarrollo, mantenimiento y soporte de tecnologías de nube híbrida, plataformas de sistemas operativos (como RHEL), middleware, almacenamiento y virtualización.
“Piensen en su realidad: sus costos de virtualización han subido significativamente; su entorno regulatorio se está expandiendo más allá de la capacidad de su equipo de cumplimiento; su junta directiva probablemente está presionando por un ROI en proyectos de IA que podría no coincidir con su realidad empresarial. Y, sin embargo, a su gente, -su gente talentosa y trabajadora- se le pide modernizar, asegurar, operar e innovar en esos mismos plazos, con el mismo presupuesto”, puntualizó Hicks.
Ante esta velocidad de respuesta, Hicks explicó que sus clientes preguntan: ¿cuál es el punto de partida? No hablan de qué modelo IA adoptar, sino qué base permite competir a la velocidad que su negocio necesita sin “romper lo que no puede romperse”.
Para Hicks, en la era de la Inteligencia Artificial, las empresas deben cuidar el modelo de IA que adopten, y exhortó a incorporar arquitecturas abiertas en el negocio: reduce encierros, facilita adaptación y soporta workloads que cambian rápido.
Hacia la nueva infraestructura empresarial inteligente
“Las organizaciones que tendrán más éxito en este entorno IA no serán necesariamente las que gasten más o las que se muevan más rápido; serán las que construyan sobre la base adecuada”, prospectó Hicks.
En otras palabras, Hicks habló de una convergencia entre agentes IA, máquinas virtuales y plataformas que sepan trabajar con sistemas legacy de las empresas con lo actual. Así funcionará el nuevo estándar de infraestructura empresarial.
Por ejemplo, Hicks detalló cómo crearon el asistente IA ‘Ask Red Hat’, un chatbot interactivo que recorre 20 años de información de soporte técnico. Red Hat se propuso construir un sistema de agentes que se comunican entre sí y dan soporte en tiempo real. Después de 10 agentes IA que trabajan entre sí, Red Hat optimizó.
“Fuimos capa por capa analizando cuáles de estos modelos podían ser reemplazados por modelos de código abierto (open-weight) corriendo en infraestructura que nosotros controlamos”, explicó Hicks. El resultado no solo fue más eficiente en costos, sino también mejor en desempeño, porque el control simultáneo del modelo y la infraestructura permite optimizaciones que los modelos de frontera generalistas no anticipan.
En la práctica, este tipo de casos muestra por qué la IA dejó de ser una demo y pasó a ser una herramienta de eficiencia, compliance y autoservicio, justo donde las empresas están buscando retorno medible en 2026.
Lo que cambia para las empresas
Hicks advirtió que la IA no reemplazará a los desarrolladores, pero sí cambiará de forma radical dónde invierten su tiempo.
En vez de escribir solo código de aplicación, pasarán más tiempo construyendo evaluaciones, pruebas, integración continua y marcos de estabilidad para sistemas con agentes.
Para los gerentes, el reto será delegar mejor: entender procesos, descomponer trabajo complejo y distribuirlo entre humanos y agentes sin perder control.
Ese diagnóstico coincide con la narrativa de 2026 sobre “agentic AI”: más autonomía, pero también más necesidad de gobernanza, trazabilidad y guardrails.
Hicks insistió en que la verdadera pregunta no es si la IA es hype o realidad, sino cómo prepararse para no avanzar demasiado lento ni demasiado rápido.
Esa advertencia es especialmente relevante en un año en que la mayoría de organizaciones ya opera en híbrido y busca estandarizar orquestación, seguridad y observabilidad entre entornos dispares.
