La actividad alrededor de Red Hat en inteligencia artificial (IA) acelera el paso: la compañía refuerza su plataforma OpenShift AI, suma integraciones clave y consolida estándares para desplegar modelos de forma segura y a escala. Al mismo tiempo, cultiva un ecosistema que va desde partners tecnológicos hasta herramientas para su canal, con la vista puesta en casos de uso reales y medibles.

En este contexto, destaca la colaboración con F5 para llevar la entrega y protección de aplicaciones al corazón de OpenShift AI, el impulso de agentes inteligentes basados en arquitectura modular y el soporte a entornos híbridos con nubes como AWS. Todo ello se alinea con una demanda creciente: según referencias del propio sector, la adopción de modelos de IA ya es mayoritaria y se orienta a rendimiento, seguridad y control de costes.

F5 y Red Hat: IA más segura y con mejor rendimiento

La integración de la Application Delivery & Security Platform de F5 con Red Hat OpenShift AI permite a las organizaciones acelerar proyectos de alto valor, como la generación aumentada por recuperación (RAG), el servicio de modelos y la ingesta masiva de datos. El objetivo: simplificar la adopción de IA sin renunciar a la observabilidad, la seguridad y la eficiencia.

Desde F5 insisten en que las soluciones conjuntas buscan dar respuesta a las necesidades de rendimiento y protección, reduciendo fricciones en la puesta en producción. Voces de Red Hat coinciden en la importancia de ofrecer flexibilidad sin ataduras a una única nube o stack, integrando pasarelas de API y controles de seguridad compatibles con entornos híbridos.

Las áreas clave de trabajo incluyen la orquestación de flujos de datos y la optimización de la inferencia. En despliegues con MinIO sobre OpenShift AI, las empresas pueden acelerar la ingesta de grandes volúmenes para entrenamiento e inferencia, mientras que la seguridad API-first de F5 aporta barreras frente a amenazas como la inyección de prompts, el robo de modelos o la fuga de datos mediante F5 Distributed Cloud WAAP y F5 BIG-IP.

• Casos de uso priorizados: RAG, servicio de modelos y pipelines de datos.
• Optimización de recursos: alta utilización de GPU y latencias reducidas.
• Defensa en profundidad: controles frente a amenazas emergentes y datos sensibles.

El interés empresarial por la IA sigue al alza: informes del sector citados por F5 señalan que una amplia mayoría de organizaciones ya ejecutan modelos de IA, con foco en mejorar el rendimiento de las aplicaciones y en el ahorro de costes sin descuidar la seguridad.

Agentes inteligentes: arquitectura modular, MCP y despliegue híbrido

Red Hat está impulsando una nueva generación de agentes inteligentes pensados para la empresa, más allá del chatbot genérico. La propuesta se basa en una arquitectura modular capaz de combinar LLM, herramientas externas y conectores estandarizados para ejecutar tareas complejas, con seguridad y escalabilidad desde el diseño.

Entre los componentes clave sobresalen los MCP Servers (Modern Context Protocol), que actúan como interfaz común hacia sistemas corporativos (CRM, bases de datos, mensajería, y APIs internas o de terceros). Este enfoque busca que las piezas encajen como un “conector universal”, evitando la fragmentación y facilitando integraciones sin reescribir código.

• LLM para razonamiento y generación.
• Acceso a APIs y datos empresariales como parte del flujo.
• MCP para estandarizar la comunicación entre agentes y sistemas.
• Plataformas como Lamastar para desarrollo, despliegue y monitoreo.

La seguridad y la privacidad son pilares del enfoque: se incorporan filtros de entrada y salida, protecciones frente a inyecciones maliciosas y mecanismos para mitigar sesgos. Además, el modelo de despliegue híbrido permite ejecutar en nube pública, on‑premise o entornos multi-nube, preservando la soberanía del dato cuando es necesario.

Estándares en movimiento: MCP gana tracción y la pila técnica madura

El estándar MCP no se queda en el papel: distintos proveedores han comenzado a implementar sus propios servidores MCP para integrarse con herramientas de uso masivo, lo que refuerza su papel como lenguaje común entre aplicaciones empresariales y agentes.

En la pila técnica, Red Hat señala el encaje de Llama Stack como capa de API sobre Red Hat OpenShift, conectando modelos como Granite (IBM) o Llama (Meta) y múltiples servidores MCP por debajo. La promesa es mantener control y personalización completos, con seguridad de datos y despliegue en multinube híbrida.

De acuerdo con experiencias compartidas por la compañía, los clientes están viendo reducciones notables en escalaciones (hasta un 90%) y un impulso en la creación de nuevas aplicaciones (en torno al 83%), aunque persisten retos como la orquestación de flujos complejos, la fiabilidad extremo a extremo y la escalabilidad operativa.

Impulso en la nube con AWS y un canal más preparado

La alianza entre Red Hat y Amazon Web Services combina infraestructura en la nube con el sistema operativo y las plataformas de automatización y contenedores de Red Hat. Soluciones como Red Hat Enterprise Linux, Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA) y Red Hat Ansible Automation Platform están disponibles en AWS Marketplace, lo que agiliza el arranque de cargas de trabajo en pocos pasos.

Para el canal, esta dupla se traduce en tiempos de puesta en marcha más cortos, soporte conjunto y herramientas de seguridad, control y monitoreo unificadas. Muchas organizaciones comienzan con RHEL en AWS y evolucionan hacia OpenShift y automatización, pasando del licenciamiento tradicional a modelos de pago por uso más flexibles.

En paralelo, Red Hat ha renovado su experiencia global de partners con un programa unificado, incentivos simplificados y una plataforma de marketing: el Red Hat Partner Demand Center. Esta herramienta permite ejecutar campañas autónomas, personalizar contenidos y medir resultados con paneles analíticos, facilitando la generación de demanda.

El nuevo Red Hat Specialized Partner Program reconoce habilidades avanzadas en áreas como Ansible Automation Platform, OpenShift, RHEL y RHEL AI, e introduce especializaciones enfocadas en virtualización, contenedores y desarrollo de aplicaciones, así como acreditaciones específicas para plataformas de IA y automatización crítica.

Sector financiero: automatización, modelos específicos y virtualización moderna

La banca y los seguros figuran entre las industrias más activas en IA. Fuentes del sector indican que un porcentaje muy elevado de entidades ya trabaja con IA, con foco en eficiencia, nuevas líneas de ingreso y mejora de la experiencia del cliente. Los casos de uso abarcan interacción con el cliente, riesgo y cumplimiento, seguridad, RR. HH. y operaciones de TI.

Red Hat impulsa una aproximación basada en agentes integrados con datos corporativos, capaces de automatizar procesos como evaluaciones crediticias, verificaciones de compliance u onboarding digital. La combinación de modelos de ML, generativos y de lenguaje, junto con agentes orquestados, habilita un salto en productividad y personalización.

El enfoque técnico subraya la convergencia de automoción y nube con la virtualización moderna. Con OpenShift Virtualization, los equipos gestionan de forma unificada máquinas virtuales y cargas en contenedores, avanzando hacia arquitecturas de microservicios y un control más automatizado de los entornos.

De cara a la calidad y al coste, gana peso la idea de combinar SLM (Small Language Models) y modelos “de engranaje” especializados, entrenados para tareas concretas con bajas tasas de error. En ámbitos regulados, este planteamiento refuerza la fiabilidad y reduce la necesidad de supervisión continua.

El discurso de Red Hat para FSI se completa con una ampliación del ecosistema de partners especializados (agentes, computer vision, procesamiento de datos) y con la premisa de cocrear soluciones junto a integradores y proveedores certificados, alineados con la plataforma OpenShift y las necesidades de híbrido y multinube.

Con alianzas tecnológicas, estándares abiertos y una plataforma que combina OpenShift AI, MCP y automatización, Red Hat se posiciona para llevar la IA de la idea a producción en entornos complejos. La combinación de seguridad, rendimiento, ecosistema y casos de uso maduros está marcando la diferencia para quienes buscan escalar IA con control y sin dependencias.