A mediados de 2025, un informe del MIT sorprendió a un mundo que estaba viviendo una gran euforia alrededor de la IA: a pesar de la amplia adopción de la inteligencia artificial en múltiples industrias, el estudio mostraba que el 95% de las organizaciones no estaba obteniendo todavía ningún retorno de ella. Aunque más del 80% de las compañías habían explorado herramientas de IA, solo el 20% de las organizaciones alcanzaron la etapa piloto y tan solo el 5% llegó a implementarlas en su producción. Pero este año el tablero parecería estar cambiando y una empresa argentina lo está demostrando.

“El año pasado los clientes hablaban de qué modelo iban a usar, tal vez qué nube. Ahora, los clientes se están volviendo más serios y sofisticados alrededor de su estrategia de IA”, explicó David Farrell, senior vice president, líder del negocio de Red Hat en América, a LA NACION. La empresa, líder mundial en software de open source y parte de IBM, está poniendo foco en un aspecto clave, justamente vinculado a lo que el MIT percibió: pasar de experimentar con IA, a operar a escala; cerrar la brecha entre los pilotos de inteligencia artificial y su despliegue en producción.

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Con el lanzamiento de Red Hat AI 3.4, que introduce capacidades agénticas de IA para automatizar flujos de trabajo complejos con gobernanza incorporada, Red Hat busca impulsar el salto de los pilotos a la producción a escala. “Personalmente, creo que vamos a vivir un momento en la historia de la humanidad jamás experimentado. Esto será un abismo y tenemos que estar listos para eso, que cambiará todo en dos años, algo para lo que nadie está preparado”, explicó Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general para Latinoamérica en Red Hat, y agregó: “Un agente de IA hará supervisión de otros agentes mejor que nosotros; despedirán a otros agentes, hay chances de que sean nuestros jefes”.

En medio de ese abismo, la compañía compartió algunos casos de aplicación de IA que están implementando junto a otras empresas y que están mostrando buenos resultados. Los ejemplos van desde la industria automotriz, a la espacial e incluye una empresa argentina que fue reconocida por su incorporación de esta tecnología.

Una empresa argentina de vanguardia

“Este año, ARSAT demostró una innovación sin precedentes al implementar inteligencia artificial para optimizar sus operaciones, maximizando la eficiencia y ofreciendo una mejor experiencia a sus clientes. Nos enorgullece contribuir a proyectos de esta magnitud y aún más que sean reconocidos a nivel mundial como un ejemplo de creatividad y del buen uso del open source”, afirmó Magalhães, al hablar del reconocimiento que recibió la empresa por parte de Red Hat.

La compañía argentina, proveedora de infraestructura de telecomunicaciones para más de 1500 clientes, destacó al implementar inteligencia artificial para optimizar sus operaciones, maximizando la eficiencia y ofreciendo una mejor experiencia a sus clientes. La empresa, que gestiona la red de fibra óptica más extensa del país y dos satélites que brindan conectividad en todo el continente americano, implementó inteligencia artificial de la mano de Red Hat. De esta forma, pasó de enfrentar cuellos de botella operativos, altos costos, desperdicio de recursos operativos y lentos tiempos de respuesta a reducir la obtención de resultados, que tardaba de 6 a 12 meses, a tan solo 10 días.

Gracias a la automatización de procesos, la empresa pudo reducir un 30% sus gastos operativos; además, se pasó de tiempos de planificación de 48 horas a solo 3 horas y se impulsó un aumento del 20% en satisfacción al cliente, gracias a entregas más rápidas y procesos simplificados.

La IA en el espacio

Los casos de incorporación de tecnología de Red Hat incluyen proyectos fuera de la estratósfera. En concreto, el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA, uno de los que estuvo atrás de la cocina del Artemis II, buscaba acelerar sus misiones espaciales de la mano de Red Hat. Parte de su misión es gestionar enormes flujos de datos científicos provenientes de operaciones espaciales, incluyendo soporte las 24 horas, los 7 días de la semana, para la integración y el mantenimiento de cargas científicas a bordo de la International Space Station.

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¿El resultado? “Alcanzamos aproximadamente un 40% de eficiencia en la reducción de costos de la infraestructura operativa”, explicó Josiah Johnson, arquitecto de Sistemas del Centro de Soporte de Operaciones (HOSC) de la NASA, y agregó: “También evitamos un aumento proyectado de costos de entre el 200% y el 300% de nuestro anterior proveedor de virtualización. Estamos intentando aumentar la agilidad de nuestras misiones, reduciendo el despliegue de cargas de trabajo de días a minutos. Esto proporcionó a los investigadores los datos en tiempo real necesarios para las misiones críticas de la International Space Station y Artemis program”.

Esta colaboración permite al JPL optimizar las operaciones, mejorar la seguridad mediante la automatización y modernizar su infraestructura de IT para misiones críticas. Su próximo paso será incorporar inteligencia artificial en el espacio: “Vemos a los modelos de IA como una herramienta poderosa en el espacio. No como un reemplazo del juicio humano, sino como un multiplicador de fuerza. Al filtrar, correlacionar y priorizar datos en tiempo real, la IA puede ayudar a garantizar que la información más relevante esté siempre en primer plano. Esto permite que los operadores se concentren en la toma de decisiones en lugar de en clasificar datos, mejorando en última instancia tanto la velocidad como la confianza en las operaciones de misión”.

Tecnología sobre ruedas

La modernización tecnológica no se limita al mundo espacial, sino que en la misma tierra hay otras industrias impulsando la incorporación de nuevas tecnologías. La compañía de autos Nissan está trabajando con Red Hat para desacoplar el software del hardware y habilitar actualizaciones de vehículos similar a la de los smartphones.

A medida que Nissan construye su plataforma de software, requiere de un sistema operativo capaz de soportar las actualizaciones tecnológicas de un vehículo durante toda su vida útil. En otras palabras, si antes muchas funciones del auto —como motor, navegación, seguridad, entretenimiento, asistencia al conductor, etc.— dependían más del hardware (de piezas mecánicas) que del software o tenían un software muy específico y difícil de modificar, ahora buscan que el software sea más independiente del hardware, como ocurre en un smartphone o una computadora. Eso permite actualizar funciones sin cambiar piezas físicas, agregar mejoras a distancia, corregir errores más rápido y desarrollar nuevas aplicaciones para el vehículo.

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“Las cargas de trabajo de IA seguirán evolucionando, por lo que nos enfocamos en la capacidad de adaptar el procesamiento —a bordo, fuera del vehículo o híbrido— sin atar el software a una generación específica de chips", explicó Kazuma Sugimoto, general manager del Departamento de Desarrollo de Plataforma de Software para Vehículos Definidos por Software de Nissan.

De esta forma, al igual que un celular recibe nuevas funciones mediante una actualización, el auto podría mejorar sistemas de asistencia, optimizar consumo de energía, actualizar mapas y sumar funciones nuevas, sin ir al concesionario. Además, al aprovechar un sistema operativo basado de Red Hat, Nissan evita tener que desarrollar todo desde cero para cada modelo; también facilita integrar software de distintos proveedores.

Nvidia

Los agentes de inteligencia artificial también empiezan a tomar protagonismo, ya que, a diferencia de un bot tradicional, no tienen una respuesta predefinida escrita, sino que pueden ejecutar tareas de forma autónoma; usan la IA, pero se conectan a aplicaciones e incluso realizan tareas en nuestro nombre. Por ejemplo, pueden enviar mails, programar citas, comprar productos online o gestionar un calendario, sin necesidad de hacer cada paso manualmente y entrecruzando información de otras plataformas. Es similar a un asistente que no solo aconseja, sino que también ejecuta las tareas.

En ese contexto, la compañía Nvidia, empresa especializada en fabricar chips que impulsan sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT, Claude y otros, está impulsando la adopción empresarial de la IA y de agentes autónomos de larga ejecución. ¿Qué necesidad detectaron, que veían importante solucionar? Desde Nvidia explican que los agentes pueden ejecutar tareas, tener acceso irrestricto a archivos locales, credenciales y redes externas, funciones que simplifican la vida, pero que pueden generar riesgos importantes.

De esta forma, la compañía de chips creó Nvidia s autónomos de IA en entornos aislados: se conservan las capacidades del agente mientras que se aplican controles explícitos sobre a qué se puede acceder.