2026 se perfila como un año decisivo para la tecnología empresarial. Tras una etapa marcada por la experimentación acelerada y el hype en torno a la inteligencia artificial, las organizaciones enfrentan hoy un desafío más profundo: transformar la innovación en impacto concreto para el negocio. El debate ya no pasa por qué tecnologías adoptar, sino por cómo integrarlas de manera sostenible, segura y alineada con los objetivos estratégicos.
En este contexto, los líderes de Red Hat identifican cuatro ejes clave que deberían concentrar la atención de las organizaciones durante este año.
1. Agentes de IA integrados en aplicaciones e infraestructura
Entre las tendencias que consolidan este cambio se destaca el avance de los agentes inteligentes. Integrados en aplicaciones e infraestructuras, estos sistemas comienzan a ejecutar tareas de forma autónoma, coordinar flujos de trabajo y apoyar la toma de decisiones en tiempo real, marcando el paso de entornos reactivos a modelos más adaptativos. Según Gartner, para finales de 2026 el 40% del software empresarial contará con integración directa de agentes de IA.
Este avance redefine la forma en que las organizaciones operan, automatizando flujos complejos y acelerando la toma de decisiones, pero también plantea nuevos desafíos de integración.
2. Datos de calidad como condición para la innovación
La autonomía de la IA depende de un factor estructural: los datos. En un escenario de mayor regulación, soberanía digital y exigencias de transparencia, el control y la gobernanza de la información se consolidan como una ventaja competitiva. ‘Sin datos de calidad y bien gestionados, no hay IA inteligente para las empresas’, advierte Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general de Red Hat para Latinoamérica.
‘Las empresas que dominen sus datos —comprendiendo dónde están, cómo se procesan, qué representan, cómo impactan en el negocio y con quién se comparten— estarán mejor posicionadas’, agrega.
3. Del entrenamiento a la ejecución real
Tras años de inversión en el entrenamiento de modelos de IA generativa, el foco se desplaza hacia la ejecución en escenarios reales. La inferencia —la capacidad de aplicar modelos en entornos productivos y en tiempo real— se vuelve clave para garantizar eficiencia operativa, precisión en los resultados y retorno de la inversión.
De acuerdo con Gartner, para 2028 más del 80% de los recursos de computación acelerada se destinarán a tareas de inferencia, desplazando al entrenamiento como principal carga de trabajo. ‘La IA no puede ser una solución que busca un problema; debe estar conectada con casos de uso reales’, sostiene Chris Wright, director de tecnología y vicepresidente sénior de ingeniería global de Red Hat.
4. Arquitecturas híbridas como puente hacia la innovación
Las arquitecturas híbridas se consolidan como el ‘puente’ entre la estabilidad de los sistemas existentes y la flexibilidad que requieren las nuevas cargas de trabajo de IA. Según Gartner, el 40% de las empresas adoptará arquitecturas híbridas para 2028, frente al 8% actual.
‘Con la velocidad a la que evoluciona la IA, las empresas necesitan la capacidad de integrar rápidamente nuevas tecnologías en entornos de producción, donde el valor pueda obtenerse de inmediato sobre una plataforma común, estable y confiable. Las plataformas abiertas que conectan sistemas heterogéneos, diferentes cargas de trabajo —desde aplicaciones tradicionales hasta agentes de IA— y múltiples requisitos serán esenciales para los CIO’, señala Wright.
Más allá de la tecnología
En 2026, la inteligencia artificial dejará de ser una promesa para convertirse en una decisión estratégica. ‘Las organizaciones que logren alinear datos, plataformas e IA con sus objetivos de negocio estarán mejor preparadas para generar valor real, sostener la confianza y acelerar su crecimiento. Pasar de la experimentación a la ejecución no es solo una cuestión tecnológica, sino una definición estratégica sobre el futuro del negocio’, concluye Jorge Payró, Country Manager, Argentina y Senior Director, SOLA Región.
