Red Hat redefine la carrera por la IA: la ventaja ya no está en el modelo, sino en la elección
La capacidad de combinar modelos, agentes e infraestructuras en arquitecturas abiertas y multimodelo será el principal diferencial competitivo de las empresas
Previsiones de Gartner indican que el gasto global en inteligencia artificial alcanzará los US$ 2,52 billones en 2026, lo que representa un crecimiento del 44% respecto al año anterior.
Si antes las inversiones estaban concentradas principalmente en los modelos, ahora avanzan hacia la construcción de bases e infraestructuras capaces de sostener la IA a escala.
En busca de resultados concretos, las empresas están mucho menos centradas en modelos aislados y más orientadas a la capacidad de elección.
El giro estratégico de la IA: de los modelos a la arquitectura que los conecta
“En lugar de apostar por una única tecnología o proveedor, las organizaciones están estructurando entornos flexibles, capaces de combinar diferentes modelos, agentes y herramientas según las necesidades de cada caso de uso”, explica Thiago Araki, director sénior de tecnología para América Latina en Red Hat.
Este cambio comienza a definir lo que la compañía denomina la “próxima plataforma de IA”, poniendo énfasis en que la elección de la tecnología, el modelo y el agente, así como las distintas formas de abordar la implementación y la resolución de problemas, es una pieza clave en el engranaje de una IA exitosa.
Del modelo a la orquestación
El punto de partida se basa en una observación clave: en un contexto cada vez más híbrido, la diversidad de modelos, entornos, aceleradores y enfoques ha dejado de ser una excepción para convertirse en la norma.
Datos de IDC indican que, para 2028, el 70% de las empresas líderes en IA utilizará arquitecturas avanzadas con múltiples herramientas para gestionar dinámicamente distintos modelos.
Esto significa que, si antes la discusión giraba en torno a qué modelo adoptar, ahora se centra en cómo orquestar diferentes tecnologías de forma eficiente, segura y escalable.
“La próxima gran plataforma de IA no será un único modelo dominante, sino la capacidad de elegir e integrar el mejor modelo para cada contexto de negocio”, afirma Gilson Magalhães, vicepresidente y general manager para América Latina en Red Hat.
Para las empresas, entender este nuevo escenario es esencial para extraer valor de la IA sin perderse en el ruido y el hype del mercado. “Esto exige un cambio de mentalidad: dejar atrás la elección de una única plataforma y priorizar la orquestación, evitando nuevos silos”, añade.
Arquitecturas de elección inteligente
Este movimiento también se conecta con el concepto de “arquitecturas de elección inteligente”, que ha ganado protagonismo en debates globales como el Foro Económico Mundial.
La idea central es que el éxito de la IA no depende únicamente de la calidad de los modelos, sino de la capacidad de decidir, de forma contextual, qué tecnología utilizar en cada momento. Esto incluye desde la selección de modelos hasta el uso de distintos aceleradores de hardware y frameworks de desarrollo.
En este nuevo contexto, las plataformas abiertas ganan protagonismo al permitir una mayor interoperabilidad y evitar el llamado lock-in tecnológico.
Al mismo tiempo, crece la importancia de herramientas de orquestación capaces de gestionar múltiples modelos y agentes de forma integrada, garantizando gobernanza y eficiencia operativa.
La lógica detrás de este enfoque radica en la diversidad de los desafíos corporativos. Aplicaciones de atención al cliente, automatización de procesos, análisis predictivo o desarrollo de software presentan demandas distintas que difícilmente serán cubiertas por una única arquitectura o plataforma.
La posibilidad de alternar modelos, ejecutar cargas de trabajo en distintos entornos y combinar agentes especializados se convierte así en un diferencial competitivo.
“Las empresas que logren estructurar arquitecturas abiertas y orientadas a la elección tendrán mayor control sobre costos, rendimiento y gobernanza. Esto es esencial para que la IA salga de la fase piloto y genere valor real en producción”, afirma Andrea Castellanos, Gerente de arquitectura de soluciones, región SOLA en Red Hat.
La elección como ventaja competitiva
El desafío, por lo tanto, no está solo en adoptar la IA, sino en cómo implementarla. Las estrategias fragmentadas tienden a aumentar la complejidad y a crear nuevos silos. En cambio, los enfoques basados en plataformas abiertas y flexibles permiten transformar la diversidad en eficiencia.
A medida que la IA se consolida como infraestructura crítica, la capacidad de elegir y de gestionar esas elecciones se convertirá en el principal factor de diferenciación.
Más que el modelo utilizado, la ventaja competitiva residirá en los datos propios y en la forma en que estos se integran en los flujos de trabajo. Al final, será la arquitectura y no solo el algoritmo la que definirá el éxito de la IA en las empresas.