En 2027, la expansión de los agentes y el avance de esta tecnología para el mundo físico exigirán infraestructuras más simples, seguras y flexibles para transformar la innovación en resultados de negocio

La inteligencia artificial seguirá entre las prioridades de la agenda tecnológica empresarial en 2027. Se prevé que el gasto mundial en IA alcance los US$ 3,64 billones el próximo año, según las proyecciones de Gartner. Sin embargo, el aumento de las inversiones viene acompañado de un cambio de enfoque. Además de explorar el potencial de la IA, las organizaciones necesitan encontrar formas de escalar su uso de manera segura, controlar los costos y generar resultados concretos para el negocio.

Entre las tendencias que cobrarán fuerza se encuentran la expansión de la IA agéntica, capaz de ejecutar tareas y tomar decisiones dentro de parámetros definidos, y el avance de la IA física, presente en robots, drones, vehículos autónomos y otros sistemas que interactúan con el entorno. Al mismo tiempo, crece la demanda de infraestructura especializada, mientras que la computación cuántica comienza a incorporarse a la planificación estratégica de algunas organizaciones.

Para acompañar estas transformaciones, las empresas tendrán que revisar sus arquitecturas tecnológicas y reducir la complejidad de sus entornos. “La IA está reescribiendo todo lo que conocíamos hasta ahora, desde la capa de computación hasta el organigrama de las empresas”, afirma Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general para América Latina de Red Hat.

Esto significa reducir redundancias, estandarizar entornos y establecer una base tecnológica común que conecte el centro de datos, la nube y el edge, además de acercar el desarrollo de aplicaciones a su operación. El objetivo es permitir que las organizaciones incorporen nuevas tecnologías sin tener que reconstruir la infraestructura con cada evolución.

“En la era de la IA, la complejidad se vuelve costosa porque los agentes necesitan operar en entornos comprensibles para tomar decisiones efectivas. Si cada sistema tiene una regla, cada dato tiene una definición y cada proceso exige una excepción manual, la IA no escala y no generará el retorno esperado por las organizaciones”, agrega el ejecutivo.

La IA agéntica se convierte en el tejido conectivo de las empresas

IDC prevé una transformación significativa de la arquitectura corporativa a medida que los agentes de IA comiencen a ejecutar tareas y procesos cada vez más complejos. El desafío consiste en definir dónde procesar las cargas de trabajo de IA, cómo gobernar los agentes, controlar los costos de inferencia e integrar estas tecnologías con los sistemas que ya sustentan las operaciones.

“Más que una nueva capa tecnológica, los agentes son catalizadores organizacionales. Escalar agentes inteligentes exige datos organizados y con un contexto claro, arquitecturas confiables y una gobernanza bien definida, pero también procesos optimizados y/o rediseñados y equipos preparados para trabajar con ellos. Sin estos elementos, en vez de convertirse en un activo estratégico, el agente pasa a ser un pasivo operativo”, explica Alexandre Duarte, vicepresidente de Servicios para América Latina de Red Hat.

Las estimaciones de Gartner indican que al menos el 15 % de las decisiones corporativas diarias se tomarán de forma autónoma mediante sistemas de IA para 2028, mientras que el número de agentes superará los 10.000 millones para 2030. La consultora también prevé que la IA agéntica representará alrededor del 30 % de los ingresos del software de aplicaciones empresariales para 2035, con un volumen superior a los US$ 450.000 millones.

La IA física amplía la inteligencia al mundo real

La inteligencia artificial también avanza en aplicaciones capaces de percibir e interactuar con el entorno físico. Los vehículos autónomos, los robots industriales y los drones ya se utilizan en diferentes actividades, desde la manufactura hasta la logística, con aplicaciones orientadas a la automatización de tareas, la seguridad y la obtención de información operativa.

La siguiente etapa implica ampliar la integración de estos sistemas con agentes de IA, plataformas de datos y herramientas de automatización. De esta manera, los equipos y las infraestructuras conectadas podrán responder a condiciones variables, interpretar información contextual y ejecutar acciones dentro de límites previamente definidos.

Gartner prevé que, para 2030, el 80 % de los trabajadores de primera línea en empresas internacionales contará con la asistencia de sistemas de IA física. Sin embargo, su adopción a escala exigirá mecanismos de seguridad y gobernanza acordes con los riesgos de cada operación.

“El enfoque tecnológico también evoluciona, pasando de herramientas desconectadas a un entorno unificado y gobernado sobre lo cual los datos, los controles, las plataformas y los sistemas pueden operar de forma integrada y segura en cualquier entorno”, afirma Thiago Araki, director sénior de Tecnología para América Latina de Red Hat.

Para las empresas, este cambio aumenta la importancia de contar con una arquitectura capaz de conectar aplicaciones, equipos y datos sin crear nuevos silos tecnológicos. La integración también permite monitorear el rendimiento de los sistemas y establecer límites para las decisiones ejecutadas de forma autónoma.

La seguridad deja de ser reactiva para volverse resiliente

El avance de la IA en distintos frentes también aumenta la preocupación por la seguridad, un mercado que, según Gartner, alcanzará casi los US$ 4.800 miles de millones en 2027. La necesidad de proteger los activos digitales de las empresas frente a los ciberataques potenciados por la IA se suma a un desafío conocido por los equipos de tecnología: identificar y corregir vulnerabilidades en las cadenas de software de las que dependen estos sistemas.

Gran parte de las aplicaciones empresariales utiliza componentes de terceros y de código abierto que deben monitorearse y actualizarse continuamente. Con una infraestructura más compleja y modelos de IA especializados en descubrir y explotar vulnerabilidades a un costo muy bajo, corregir fallas sin comprometer la disponibilidad de los sistemas pasa a ser una parte importante de la estrategia de seguridad.

“El código abierto está en el corazón del software moderno, pero protegerlo a escala empresarial es un desafío. Identificar una vulnerabilidad es apenas el primer paso. Remediarla sin interrumpir sistemas críticos es la verdadera clave para un proyecto de seguridad exitoso”, explica Andrea Cavallari, Field CTO para América Latina de Red Hat.

En este contexto, soluciones como Lightwell, desarrollada por IBM y Red Hat, buscan facilitar la remediación de vulnerabilidades en determinadas dependencias de código abierto utilizadas en producción. “Proteger estos sistemas y su entorno se ha convertido en la brecha más crítica en la preparación en materia de ciberseguridad, principalmente porque una protección efectiva hoy exige pasar de la remediación al ritmo humano a una capacidad de defensa a la velocidad de las máquinas”, destaca la ejecutiva.

La soberanía digital pasa a significar poder de decisión

La expansión de la IA también intensifica el debate sobre la soberanía digital. Las presiones regulatorias, las tensiones geopolíticas y las preocupaciones por la seguridad de los datos llevan a gobiernos y empresas a evaluar dónde ejecutar sus cargas de trabajo, cómo administrar información sensible y qué infraestructuras y modelos utilizar.

Las inversiones en soberanía abarcan capacidad de cómputo, centros de datos, infraestructura y modelos alineados con las leyes, los idiomas y las características de cada región. Según Gartner, para 2027, el 35 % de los países estará vinculado a plataformas regionales de IA que utilizan datos contextuales propietarios.

“Decidir dónde ejecutar las cargas de trabajo, cómo gestionar los datos y qué tecnologías utilizar, incluso ante cambios regulatorios o geopolíticos, será fundamental para las empresas. Sin embargo, es necesario evaluar los costos y la complejidad que pueden surgir de la fragmentación tecnológica entre diferentes regiones y entornos regulatorios”, advierte Martha Ardila,  Country Manager Centro América y Caribe de Red Hat.

En este escenario, las tecnologías abiertas pueden contribuir a aumentar la transparencia en la cadena de software, reducir dependencias rígidas y preservar la posibilidad de adaptar o sustituir soluciones según las necesidades de cada organización.

Simplificar con libertad de elección

La sinergia entre el código abierto, la soberanía digital y la inteligencia artificial fue uno de los principales temas de Red Hat Summit: Connect, una serie de eventos que recorrió siete países de América Latina entre octubre y noviembre. Los encuentros analizaron cómo las organizaciones pueden preparar sus infraestructuras para la expansión de la IA, conciliando innovación, seguridad y libertad de elección.

“En medio de todos los desafíos y las previsiones para los próximos años, hay un punto en común: no existe una única receta para que las organizaciones puedan avanzar. Lo importante es comprender qué es lo que realmente aporta retorno y valor a cada negocio”, afirma Mike Ferris, vicepresidente sénior, COO y CSO de Red Hat.

Autor del ebook The Adaptable Enterprise, Ferris sostiene que la capacidad de elegir y adaptar la infraestructura a las necesidades de cada organización será determinante para acompañar la evolución de la IA. “Esta ‘caja de cristal’, posibilitada por la transparencia del código abierto, es el camino hacia un futuro tecnológico seguro, autónomo y basado en un enfoque abierto y flexible”, concluye.