En busca de la productividad de la IA
Al entrar en 2026, las empresas están pasando de la experimentación con Inteligencia Artificial a exigir valor a escala de producción.
Datos recientes de una encuesta de Red Hat muestran que el 76% de las organizaciones aún no han superado la fase de exploración de casos de uso de IA, pero invertirán de media un 32% más en IA el próximo año. La mayoría de los proyectos piloto de IA generativa no han dado retornos medibles a pesar de una inversión significativa, lo que genera presión para demostrar el ROI a través de su despliegue operativo.
El cambio clave que estamos observando se dirige hacia sistemas autónomos de IA agéntica que pueden planificar y ejecutar flujos de trabajo de múltiples pasos con aplicaciones empresariales. La incorporación creciente de frameworks de agentes específicos para tareas, como MCP, está acelerando enormemente la adopción en este sentido. Pero aquí radica el desafío: los primeros datos de Gartner sugieren que muchos de estos proyectos agénticos fracasarán debido a una gobernanza inadecuada y un valor empresarial poco claro. El éxito requerirá tratar a los agentes de IA como colegas digitales con un ámbito de acción y una responsabilidad bien definidos, en lugar de como soluciones mágicas para problemas mal definidos.
La economía de la IA está forzando una reevaluación fundamental en torno a la inferencia eficiente y la gravedad de los datos. Ejecutar cada prompt a través de modelos premium es como fletar jets privados para desplazamientos locales, es decir técnicamente posible, pero económicamente insostenible. Estamos viendo a organizaciones innovadoras implementar estrategias multimodelo, dirigiendo tareas simples a modelos eficientes y de menor tamaño de parámetros, mientras que reservan los costosos modelos frontier para el razonamiento complejo.
Pero se está produciendo un cambio arquitectónico significativo. En lugar de mover los datos empresariales a clústeres de GPU centralizados, estamos llevando la inferencia de IA más cerca de donde residen los datos. RAG pipelines procesando en la fuente de datos, inferencia en el edge para plantas de fabricación, y despliegue de modelos distribuidos en centros de datos regionales. Este enfoque evita el costoso movimiento de datos al mismo tiempo que aborda los requisitos de soberanía y latencia. La combinación de enrutamiento inteligente de modelos con procesamiento distribuido puede reducir drásticamente tanto los costes de inferencia como la sobrecarga de transferencia de datos, mejorando a su vez la calidad de la respuesta.
Los desafíos de plataforma y operacionales de 2026 se centrarán en la orquestación y la observabilidad. La IA agéntica requiere capacidades sofisticadas de MLOps, monitorizando las interacciones de los agentes en sistemas distribuidos, gestionando el contexto persistente y la memoria a través de sesiones, e implementando mecanismos de control de la gobernanza que puedan intervenir cuando los sistemas autónomos excedan sus límites. Estamos viendo que las empresas demandan plataformas capaces de manejar todo el ciclo de vida, desde el control de versiones de modelos y las pruebas A/B hasta el seguimiento del cumplimiento y la atribución de costes. Las organizaciones exitosas construirán sobre plataformas unificadas que gestionen las cargas de trabajo de IA al mismo nivel que las aplicaciones tradicionales, permitiendo una integración perfecta con los sistemas empresariales existentes y manteniendo la flexibilidad para adoptar modelos y frameworks emergentes.
El mercado recompensa el pragmatismo sobre las promesas: carteras de modelos ligeras optimizadas para tareas específicas, decisiones de infraestructura basadas en dónde residen los datos y no en las preferencias de los proveedores, y marcos de medición que conectan los resultados de la IA con los objetivos de negocio. La pregunta no es si la IA transforma las empresas —la evidencia temprana demuestra que puede hacerlo— sino si las empresas pueden construir la madurez operativa necesaria para capturar valor a escala.
Robbie Jerrom, Senior Principal Technologist AI, AI BU, Red Hat
