Gilson Magalhães, VP de Red Hat Latinoamérica: “Sin datos de calidad no hay IA inteligente”

Para el líder regional, las empresas tendrán que repensar sus modelos de negocio, ante el riesgo de una inteligencia artificial sin valor real. Agentes, inferencia y soberanía digital serán los pilares de esta transformación en 2026.

La carrera por adoptar e implementar la inteligencia artificial (IA) se acelera. International Data Corporation (IDC) predice que 2026 será el año en que el mercado pase de la experimentación a la adopción generalizada, pero no todas las organizaciones están listas para convertir la tecnología en una ventaja competitiva.

De acuerdo con Forrester, aunque los CIO contarán con mayor presupuesto para hacer realidad la IA, también enfrentarán más volatilidad y presión por resultados concretos. Crece el entusiasmo, pero también la percepción de que el verdadero diferenciador no es la IA en sí, sino los datos que la entrenan.

“Si un jugador en el campo no puede controlar el balón, le costará marcar un gol. Lo mismo ocurre con la IA. Sin datos de calidad y bien gestionados, no hay IA inteligente para las empresas“, afirma Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general de Red Hat para Latinoamérica.

En su opinión, 2026 será un punto de inflexión. Los líderes de TI deberán redefinir el éxito de los proyectos, pasando de la eficiencia operativa al impacto estratégico y medible. Esto implica gobernanza y selección de datos para crear experiencias de usuario precisas y evitar errores costosos.

“No basta con adoptar herramientas; será necesario reestructurar los recorridos, personalizar las interacciones en tiempo real y rediseñar las operaciones con IA integrada. Y todo comienza con un buen dominio de los datos y una estrategia clara”, asegura.

Datos bajo control: la era de la soberanía digital

La creciente regulación sobre privacidad y seguridad impulsa una tendencia que se consolidará en 2026: la IA soberana, que busca garantizar que los datos y modelos permanezcan bajo jurisdicción nacional o regional.

“La soberanía digital será decisiva en la próxima década. Las empresas que dominen sus datos, comprendiendo dónde están, cómo se procesan y con quién se comparten, tendrán una enorme ventaja competitiva”, señala Magalhães.

“La IA depende del contexto, y el contexto depende de que los datos estén completos y se utilicen con un propósito”, agrega.

El primer paso, advierte, es reconocer que no todo lo que entra en un modelo es cierto. La falacia digital —la falsa sensación de certeza que surge al alimentar la IA con datos incompletos o sesgados— puede tener consecuencias graves.

“Esa falacia no es solo un riesgo técnico, sino estratégico. Si las decisiones cruciales se basan en modelos con datos contaminados, estaremos institucionalizando el error. O aún peor: escalándolo con el poder de la automatización”, advierte.

Combatir ese riesgo requiere tres pilares: rigurosa selección de datos, transparencia y pensamiento crítico. En resumen, la IA solo tiene sentido con una sólida gobernanza de datos.

Infraestructura moderna e inferencia inteligente

En este contexto, las plataformas abiertas e híbridas cobran protagonismo al combinar IA, automatización y gobernanza. Un ejemplo es Red Hat AI 3, presentado durante Red Hat Summit: Connect, una serie de eventos en más de 60 países —incluido Chile— que reunieron a expertos para debatir sobre IA desde la perspectiva del código abierto y la interoperabilidad.

Uno de los temas centrales fue la inferencia, fase en la que los modelos aplican conocimientos a situaciones reales. En salud, ayuda a detectar patrones en historiales médicos; en finanzas, previene fraudes y agiliza la atención. Desde multinacionales hasta pymes, la inferencia define eficiencia y precisión.

Una nueva arquitectura empresarial

El próximo año marcará la consolidación de agentes de IA como parte del software empresarial. Gartner proyecta que, para 2026, el 40% del software incluirá integración directa con estos agentes. “La ventaja competitiva residirá en qué tan bien su IA comprende y respeta el comportamiento humano”, explica el ejecutivo.

También crece la llamada IA física, que integra robótica, vehículos autónomos, IoT y gemelos digitales. Según Deloitte, su expansión aumentará la eficiencia y seguridad en sectores antes limitados por los costos de automatización.

La automatización inteligente no se rezagará: Gartner estima que el 30% de las empresas automatizará más de la mitad de sus actividades de red con IA para 2026, y McKinsey proyecta que quienes integren IA podrán aumentar su productividad en un 35% y reducir costos en un 20%

Soluciones de código abierto como Red Hat Ansible Platform permiten expandir la automatización y fortalecer la ciberseguridad, detectando y respondiendo más rápido a amenazas.

“El avance de la IA requerirá una nueva arquitectura empresarial basada en tres pilares: control de datos, inferencia y modernización tecnológica. La inteligencia artificial sólo aportará valor cuando se aplique con un propósito y en consonancia con el conocimiento humano”, concluye Magalhães.