La expansión de la inteligencia artificial avanza a una velocidad inédita y 2026 aparece como un año bisagra: dejará de ser un terreno de experimentación para transformarse en una herramienta central de productividad. Según proyecciones de IDC, será el momento en que las organizaciones pasarán de las pruebas piloto a la adopción masiva. Aun así, no todas las compañías están preparadas para aprovechar esta transición.

Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general de Red Hat para Latinoamérica, plantea un mensaje claro: sin datos confiables, completos y gobernados de manera responsable, no existe una IA capaz de impulsar valor real. La premisa es simple: los modelos son tan buenos como la calidad de la información que se les proporciona. Y en un escenario de mayor regulación, la soberanía digital emerge como un pilar determinante.

Soberanía digital y fin de la “falacia” de los datos incompletos

La aceleración de normativas sobre privacidad y seguridad convierte al control de datos en una prioridad estratégica. Magalhães sostiene que las organizaciones que dominen su información —dónde está, cómo se procesa y con quién se comparte— tendrán una ventaja competitiva decisiva. La mala calidad de los datos no solo compromete modelos de IA: puede institucionalizar errores a gran escala.

Esta advertencia se vincula con lo que denomina “falacia digital”: la ilusión de certeza que se produce cuando la IA se alimenta con información sesgada o incompleta. Para evitarlo, Red Hat subraya la importancia de tres pilares: selección rigurosa de datos, transparencia y pensamiento crítico. IDC estima que para 2026, más del 30% de las organizaciones que utilicen IA avanzada revelarán las fuentes con las que entrenan sus modelos.

Infraestructura moderna, inferencia y plataformas abiertas

La evolución tecnológica también exige infraestructura robusta. Las plataformas abiertas e híbridas ganan terreno al combinar IA, gobernanza de datos y automatización. Durante los encuentros Red Hat Summit: Connect, realizados en varias ciudades de la región, la compañía presentó Red Hat AI 3, una arquitectura pensada para potenciar implementaciones de IA eficientes, escalables y seguras.

Uno de los focos centrales es la inferencia, el paso en el que los modelos aplican sus conocimientos al mundo real. En salud, finanzas o industria, esta instancia ya permite decisiones más rápidas y precisas. Según Gartner, para 2028 más del 80% del poder de cómputo acelerado se destinará a inferencia, reforzando la relevancia operativa del ecosistema de IA.

Agentes inteligentes y automatización: la nueva arquitectura empresarial

El despliegue de agentes inteligentes será otro cambio estructural. Para 2026, el 40% del software empresarial tendrá integración con estos sistemas capaces de aprender y actuar de manera autónoma. De acuerdo con las estimaciones, para 2035 podrían generar el 30% de los ingresos globales del software empresarial.

La automatización también escala. McKinsey asegura que las empresas que integran IA en sus flujos logran mejoras del 35% en productividad y reducciones del 20% en costos. Para este proceso, Red Hat destaca herramientas como Ansible Platform, clave para orquestar operaciones en TI, fortalecer la ciberseguridad y sostener la modernización tecnológica.

El mensaje final: IA con propósito y dominio de datos

Para Magalhães, el futuro inmediato exige una arquitectura empresarial basada en tres ejes: control de datos, inferencia y modernización integral. La inteligencia artificial, remarca, solo generará impacto real cuando actúe en consonancia con el conocimiento humano y con información sólida como base.