En un escenario donde la inteligencia artificial (IA) avanza rápidamente, Red Hat resaltó el valor de implementar esta tecnología con un enfoque flexible, capaz de operar en nube, infraestructura local (on-premise) y entornos Edge, incluso en escenarios sin conectividad.
Durante un encuentro con especialistas de tecnología, la compañía explicó que una de las principales ventajas actuales de la IA es su capacidad de integrarse con diversas tecnologías y ejecutarse cerca del usuario final, permitiendo su aplicación directa en procesos de negocio.
“Hoy es posible llevar capacidades de inteligencia artificial al Edge, incluso en entornos desconectados. Esto permite, por ejemplo, validar fallas técnicas en equipos en tiempo real o implementar soluciones en industrias donde la conectividad es limitada”, explicó Carlos Estay, Senior Specialist Solution Architect de Red Hat.
Este enfoque cobra especial relevancia en sectores como la minería, donde las operaciones se desarrollan en zonas remotas. En estos casos, la IA permite predecir el desgaste de materiales, optimizar rutas y mejorar la eficiencia operativa, incluso habilitando tecnologías como camiones autónomos y sistemas que extienden la vida útil de los equipos a lo largo del tiempo.
En el ámbito comercial, la aplicación también es tangible. Modelos de IA pueden integrarse en kioscos o puntos de atención, interactuando directamente con los clientes sin depender de conexión permanente, lo que mejora la experiencia y continuidad del servicio.
Flexibilidad, soberanía de datos y eficiencia operativa
Desde la perspectiva tecnológica, Red Hat enfatiza el valor de la nube híbrida como habilitador de flexibilidad, robustez y optimización de costos. Su plataforma permite mover modelos de IA entre distintos entornos —CPU, GPU o aceleradores— según las necesidades de cada organización.
“La plataforma está diseñada para gestionar todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial dentro de una organización: desde la creación y personalización de modelos, hasta la medición de su rendimiento y comportamiento”, detalló Estay.
Además, el enfoque abierto de la compañía permite a las empresas entrenar modelos en entornos locales y luego escalarlos hacia la nube, o viceversa, manteniendo consistencia tecnológica en cualquier ecosistema.
Un elemento clave es la soberanía de datos, especialmente relevante tras el incremento del trabajo remoto en los últimos años. Las organizaciones buscan mantener el control de su información, y en ese sentido, las soluciones de Red Hat permiten que los datos permanezcan dentro de sus propios entornos.
“Cada empresa decide dónde mantener sus datos. Incluso pueden migrar entre entornos si identifican riesgos. Nuestra plataforma funciona de la misma manera tanto en un data center propio como en la nube, cumpliendo además con estándares internacionales de protección de datos”, afirmó Juan Naranjo, Gerente de Soluciones de Red Hat.
Adopción estratégica de la IA: más allá del FOMO
Durante el encuentro también se abordó uno de los principales retos en la adopción de inteligencia artificial: definir correctamente su propósito dentro del negocio.
Según Juan Naranjo, muchas empresas están incorporando IA impulsadas por el fenómeno del FOMO (miedo a quedarse fuera), sin una estrategia clara. En este contexto, Red Hat recomienda iniciar con casos de uso más concretos, como la analítica predictiva, antes de avanzar hacia modelos más complejos como la IA generativa.
“La inteligencia artificial no tiene una fórmula mágica. El reto está en entender para qué usarla, cómo medir su impacto y cómo integrar correctamente en los sistemas existentes”, señaló.
Actualmente, en América Latina, los sectores financiero y gubernamental lideran la adopción de estas tecnologías, enfocándose en mejorar la atención al cliente, optimizar procesos y reducir tiempos operativos.
Escalabilidad y eficiencia como pilares
Otro de los diferenciales destacados es la capacidad de escalar las soluciones según el tamaño y necesidades de cada organización. La arquitectura de Red Hat permite implementar las mismas tecnologías tanto en grandes corporaciones como en empresas más pequeñas, ajustando únicamente la capacidad de infraestructura.
Asimismo, la compañía incorpora herramientas avanzadas de inferencia que optimizan el uso de recursos al momento en que los modelos responden a consultas, reduciendo costos y mejorando la velocidad de respuesta.
Con este enfoque, Red Hat se posiciona como un socio estratégico para las organizaciones que buscan adoptar inteligencia artificial de manera eficiente, segura y alineada a sus objetivos de negocio.
