La inteligencia artificial está cambiando la manera en que operan las empresas, pero su implementación a gran escala plantea desafíos que van mucho más allá de incorporar nuevas herramientas.
La infraestructura tecnológica empresarial debe evolucionar para responder a exigencias de seguridad, escalabilidad, soberanía digital y control de costos. Este fue uno de los principales mensajes del Red Hat Summit: Connect Bogotá 2026, un encuentro que puso sobre la mesa las condiciones necesarias para convertir la innovación tecnológica en resultados concretos para los negocios.
Bajo el lema Unlock What’s Next, el evento reunió a líderes empresariales, especialistas técnicos y tomadores de decisiones para analizar cómo las tecnologías abiertas pueden ayudar a las organizaciones a prepararse para una nueva etapa de transformación digital.
El encuentro hizo parte de una gira regional de Red Hat que recorrió siete países de América Latina entre octubre y noviembre, con Bogotá como una de sus paradas principales.
La dimensión de este cambio es significativa. Según Gartner, el gasto mundial en inteligencia artificial alcanzaría los 3,64 billones de dólares en 2027. Sin embargo, el reto para las compañías ya no consiste únicamente en invertir en IA, sino en construir las capacidades necesarias para implementarla de manera segura, gobernada y sostenible.
Javier Cordero, vicepresidente y general manager para Red Hat Norte de Latinoamérica, señaló que las organizaciones necesitan innovar sin perder el control, especialmente ante la aceleración de la IA, las tensiones geopolíticas y las nuevas exigencias regulatorias.
Infraestructura tecnológica empresarial: simplificar para escalar la inteligencia artificial
Uno de los grandes desafíos que enfrentan las organizaciones es reducir la complejidad de sus arquitecturas tecnológicas. La expansión de la IA agéntica, capaz de ejecutar tareas y tomar decisiones dentro de parámetros establecidos, y el desarrollo de la IA física, presente en robots, drones y vehículos autónomos, están elevando las exigencias sobre los sistemas empresariales.
Para responder a este escenario, las compañías necesitan reducir redundancias, estandarizar sus entornos y establecer una base tecnológica común que conecte centros de datos, servicios en la nube y edge computing.
La intención es integrar los procesos de desarrollo de aplicaciones con las operaciones empresariales, evitando que cada avance tecnológico obligue a reconstruir toda la infraestructura.
Victoria Martínez, gerente de plataformas de IA de Red Hat América Latina, explicó que la complejidad puede convertirse en un obstáculo para obtener resultados. Cuando los sistemas trabajan con reglas diferentes, datos sin una definición común y procesos que requieren excepciones manuales, la inteligencia artificial pierde capacidad para escalar y generar el retorno esperado.
La IA agéntica, por tanto, no debe entenderse simplemente como una nueva capa de software. Su incorporación también exige organizar los datos, establecer mecanismos de gobernanza, optimizar procesos y preparar a los equipos para trabajar con agentes inteligentes.
Las proyecciones de Gartner muestran el alcance potencial de esta transformación:
- Para 2028, al menos el 15 % de las decisiones corporativas diarias se tomaría de manera autónoma mediante sistemas de inteligencia artificial.
- Para 2030, el número de agentes de IA superaría los 10.000 millones.
- Para 2035, la IA agéntica representaría cerca del 30 % de los ingresos del software de aplicaciones empresariales, con un volumen superior a los $450.000 millones de dólares.
Estas cifras anticipan un cambio importante en la forma de administrar las empresas y distribuir las responsabilidades entre personas y sistemas inteligentes.
IA física: cuando la inteligencia artificial sale del entorno digital
La transformación tecnológica también está llegando al mundo físico. La IA física amplía las posibilidades de automatización mediante dispositivos capaces de percibir, interpretar e interactuar con su entorno.
Robots industriales, drones y vehículos autónomos son algunos ejemplos de esta evolución, que encuentra oportunidades en sectores como manufactura y logística. Estas tecnologías permiten optimizar procesos, mejorar las condiciones de seguridad y obtener información operativa en tiempo real.
El siguiente paso será integrar estos dispositivos con agentes de inteligencia artificial, plataformas de datos y herramientas de automatización. De esta manera, los equipos conectados podrán interpretar información contextual y responder a situaciones cambiantes, siempre dentro de límites previamente establecidos.
Gartner estima que, para 2030, el 80 % de los trabajadores de primera línea en empresas internacionales contará con asistencia de sistemas de IA física.
Para que esta evolución llegue a gran escala, será indispensable disponer de arquitecturas que conecten aplicaciones, dispositivos y datos, además de mecanismos adecuados de seguridad y gobernanza.
Roberto Calva, líder de soluciones del ecosistema de Red Hat para el Norte de Latinoamérica, destacó que el enfoque tecnológico está pasando de herramientas desconectadas a entornos unificados, donde los datos, las plataformas, los controles y los sistemas puedan operar de manera integrada y segura.
Ciberseguridad y software open source: proteger toda la cadena de suministro
A medida que la inteligencia artificial se incorpora a más procesos empresariales, la ciberseguridad empresarial adquiere una importancia estratégica.
Las organizaciones deben proteger sus activos digitales frente a amenazas cada vez más sofisticadas y gestionar los riesgos asociados con las cadenas de suministro de software, incluidos los componentes de terceros y las soluciones de código abierto utilizadas en sus aplicaciones.
El desafío no termina cuando se identifica una vulnerabilidad. También es necesario corregirla oportunamente sin comprometer la disponibilidad, estabilidad y continuidad de los sistemas críticos.
En este contexto, uno de los anuncios destacados del Red Hat Summit: Connect Bogotá 2026 fue Lightwell, una iniciativa conjunta de Red Hat e IBM orientada a fortalecer la protección de la cadena de suministro de software open source.
La propuesta busca facilitar la corrección y mitigación de vulnerabilidades en determinadas dependencias de código abierto utilizadas en entornos de producción. Su propósito es responder a las necesidades de empresas que deben combinar agilidad tecnológica, estabilidad y confianza operativa.
Roberto Calva explicó que identificar una vulnerabilidad representa apenas el primer paso. La verdadera dificultad está en remediarla sin interrumpir los sistemas que mantienen en funcionamiento a las organizaciones.
Este planteamiento refleja una evolución importante: la seguridad informática no puede limitarse a reaccionar cuando ocurre un incidente. Debe incorporarse desde el diseño de las infraestructuras y acompañar todo el ciclo de vida de las aplicaciones y las soluciones de inteligencia artificial.
Soberanía digital: las empresas necesitan mantener el control de sus datos
Otro de los temas centrales del encuentro fue la soberanía digital, un concepto que gana relevancia ante las tensiones geopolíticas, los cambios regulatorios y la necesidad de proteger la información empresarial.
Las organizaciones deben decidir dónde ejecutar sus cargas de trabajo, cómo administrar los datos sensibles y qué plataformas tecnológicas responden mejor a sus necesidades.
Esta autonomía también implica evitar dependencias rígidas de proveedores o infraestructuras que puedan limitar la capacidad de adaptación de una compañía.
Según Gartner, para 2027 el 35 % de los países estará vinculado a plataformas regionales de inteligencia artificial que utilizan datos contextuales propietarios.
Para Javier Cordero, las decisiones sobre dónde ejecutar las cargas de trabajo, cómo gestionar la información y qué tecnologías utilizar serán determinantes para las empresas. Sin embargo, también será necesario evaluar los costos y la complejidad que puede generar la fragmentación tecnológica entre diferentes regiones y marcos regulatorios.
En este escenario, las tecnologías abiertas ofrecen alternativas para aumentar la transparencia de la cadena de software, reducir dependencias tecnológicas y conservar la posibilidad de adaptar, integrar o sustituir soluciones según las necesidades de cada organización.
Por eso, la soberanía digital no se limita a decidir dónde se almacenan los datos. También significa conservar la capacidad de elegir cómo se utilizan, qué tecnologías los procesan y bajo qué condiciones opera la infraestructura empresarial.
Open source: una apuesta por la libertad tecnológica y la innovación
La convergencia entre inteligencia artificial, seguridad y soberanía digital evidencia que las empresas necesitan plataformas capaces de evolucionar sin comprometer el control operativo.
Esta fue una de las principales conclusiones del Red Hat Summit: Connect Bogotá 2026, que además de paneles de discusión y sesiones interactivas incluyó demostraciones en vivo de soluciones open source y casos de éxito de organizaciones que ya utilizan estas tecnologías para transformar sus operaciones y desarrollar nuevas oportunidades de negocio.
El encuentro permitió poner en perspectiva una realidad: la transformación digital no depende exclusivamente de adoptar las herramientas más recientes. También requiere construir una base tecnológica que permita integrarlas, administrarlas y aprovecharlas de manera sostenible.
Las infraestructuras abiertas, flexibles y seguras adquieren así un papel relevante para las organizaciones que buscan avanzar en inteligencia artificial sin perder autonomía ni comprometer sus operaciones.
La innovación empresarial necesita algo más que inteligencia artificial
La inteligencia artificial puede transformar industrias completas, automatizar procesos y abrir nuevas oportunidades de negocio. Pero su verdadero potencial no depende únicamente de la capacidad de sus algoritmos.
El desafío está en construir organizaciones preparadas para convivir con estas tecnologías: empresas con datos organizados, infraestructuras interoperables, procesos eficientes, talento capacitado y mecanismos de seguridad y gobernanza.
En otras palabras, el futuro de la transformación empresarial no estará definido solamente por quién adopte primero la inteligencia artificial, sino por quién consiga integrarla mejor, mantener el control y convertirla en resultados reales.
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