El papel del código abierto en la IA
En 2026, el mercado de la región EMEA pasará decididamente de la experimentación con inteligencia artificial a una fase de industrialización estructurada.
Datos del último estudio de Red Hat muestran que solo el 7% de las organizaciones están "generando valor para el cliente" a partir de sus inversiones en IA. Después de años de proyectos piloto, las empresas se enfrentan ahora a la presión de demostrar el ROI y controlar la creciente carga financiera de las iniciativas de IA. Como resultado, estamos viendo un cambio hacia el acercamiento de la inferencia del modelo a los propios datos, tanto para gestionar costes como para satisfacer las crecientes expectativas en torno a la soberanía digital.
El rendimiento de la inferencia se está perfilando ahora como el principal obstáculo. A medida que las empresas escalan los casos de uso en tiempo real, la eficiencia se vuelve crítica. Los modelos más pequeños y altamente optimizados están ganando terreno para escenarios con recursos de computación limitados y de baja latencia, mientras que los modelos más grandes continúan soportando un razonamiento más exhaustivo. Al mismo tiempo, muchas industrias todavía dependen de enfoques establecidos de ML predictivo y ciencia de datos, combinándolos con capacidades generativas más recientes. Esta combinación está acelerando la demanda de una plataforma de nube híbrida abierta, una infraestructura robusta que pueda operacionalizar eficientemente ambos paradigmas mientras se integra con los sistemas existentes, garantizando el cumplimiento de los estándares de gobernanza y manteniéndose a prueba de futuro.
En este contexto, el papel del código abierto en la IA se está volviendo fundamental en Europa. A diferencia del software tradicional, la apertura en IA puede abarcar varias dimensiones: el código, los pesos del modelo y, aunque mucho menos común, los datos de entrenamiento. Cada aspecto proporciona un nivel diferente de transparencia e influye directamente en la capacidad de una organización para permitir la portabilidad entre entornos, extender las capacidades de un modelo, auditar riesgos y construir confianza. Para las empresas europeas, la adopción de prácticas abiertas alineadas con los principios de soberanía, interoperabilidad y cumplimiento normativo (incluida la Ley de IA de la UE) representará una ventaja estratégica significativa.
Mientras tanto, la pila tecnológica subyacente está evolucionando rápidamente. La ingeniería de prompts simple está dando paso a sistemas de IA agéntica más avanzados, capaces de gestionar flujos de trabajo de múltiples pasos y operar de forma autónoma en entornos empresariales. La adopción de estos sistemas eleva el listón no solo para la inferencia de alto rendimiento y la automatización de la orquestación, sino también para la transformación cultural y operativa. Para seguir el ritmo, las empresas tendrán que progresar del acceso básico a modelos a capacidades de plataforma maduras basadas en las mejores prácticas de MLOps, con observabilidad de extremo a extremo, gobernanza sólida y capacitación continua de la fuerza laboral.
El éxito en 2026 dependerá de tratar las cargas de trabajo de IA como componentes totalmente integrados de la pila empresarial más amplia. Construidos sobre proyectos de código abierto impulsados por la comunidad, los entornos modernos de IA dependerán cada vez más de bases estándar de la industria como vLLM, junto con innovaciones emergentes para la eficiencia a gran escala como llm-d. Los estándares abiertos y los ecosistemas colaborativos permitirán a las organizaciones transitar más fluidamente de la experimentación a la IA lista para producción a escala.
Pauline Truong, AI Specialist Solution Architect, Red Hat
