Tendencias Red Hat 2026: IA, soberanía digita, nube híbrida, virtualización y seguridad

Si los últimos años se definieron por una explosión de innovación fragmentada, 2026 será el año del gran reajuste. La presión por demostrar el valor real, gestionar el riesgo y controlar los costes está forzando a las organizaciones a una confrontación directa con su deuda técnica, que ya no es un coste operativo, sino la principal barrera para capitalizar la promesa de la IA. En este contexto, donde la soberanía digital se vuelve cada vez más relevante y hay una mayor preocupación por la ciberseguridad, la pregunta ya no es si innovar, sino cómo hacerlo sobre una base segura y gobernable.

La solución no reside en más herramientas aisladas, sino en una consolidación estratégica sobre una plataforma unificada. Una nube híbrida que sirva de puente entre el legado y el futuro, un ecosistema de socios construido sobre la transparencia y una estrategia de seguridad que anticipe las amenazas son los pilares de este nuevo ciclo. Para analizar estas claves, un grupo de expertos de Red Hat desglosa las tendencias que definirán 2026 en IA, virtualización, nube híbrida, seguridad y soberanía digital.

Red Hat desglosa las tendencias que definirán 2026 en IA, virtualización, nube híbrida, seguridad y soberanía digital

IA

Autor: Chris Wright, chief technology officer and senior vice president, Global Engineering, Red Hat

Estamos al comienzo de una nueva y caótica era tecnológica, donde el rápido ritmo de la innovación de la IA generativa está transformando el funcionamiento de cada empresa. La IA no puede ser una solución en busca de un problema; en cambio, la adopción de la IA debe estar ligada a casos de uso reales. Esto significa que los CIO deben asegurarse de que esos casos de IA pasen de la prueba de concepto a la producción. Dado que la IA avanza tan rápido, las empresas necesitan la capacidad de integrar rápidamente nuevas tecnologías en un entorno de producción, donde el valor se pueda obtener inmediatamente en una plataforma común, estable y de confianza. En 2026, esta flexibilidad debería ser un punto central para los CIO: Las plataformas abiertas que conecten sistemas heterogéneos, cargas de trabajo (desde aplicaciones tradicionales hasta agentes de IA) y requisitos serán cruciales. Se trata de la capacidad de construir para las demandas de producción actuales, mientras se está preparado para las cargas de trabajo de IA del mañana.

Autor: Robbie Jerrom, Senior Principal Technologist AI, AI BU, Red Hat

Al entrar en 2026, las empresas están pasando de la experimentación con IA a exigir valor a escala de producción. Datos recientes de una encuesta de Red Hat muestran que el 76% de las organizaciones aún no han superado la fase de exploración de casos de uso de IA, pero invertirán de media un 32% más en IA el próximo año. La mayoría de los proyectos piloto de IA generativa no han dado retornos medibles a pesar de una inversión significativa, lo que genera presión para demostrar el ROI a través de su despliegue operativo.

El cambio clave que estamos observando se dirige hacia sistemas autónomos de IA agéntica que pueden planificar y ejecutar flujos de trabajo de múltiples pasos con aplicaciones empresariales. La incorporación creciente de frameworks de agentes específicos para tareas, como MCP, está acelerando enormemente la adopción en este sentido. Pero aquí radica el desafío: los primeros datos de Gartner sugieren que muchos de estos proyectos agénticos fracasarán debido a una gobernanza inadecuada y un valor empresarial poco claro. El éxito requerirá tratar a los agentes de IA como colegas digitales con un ámbito de acción y una responsabilidad bien definidos, en lugar de como soluciones mágicas para problemas mal definidos.

La economía de la IA está forzando una reevaluación fundamental en torno a la inferencia eficiente y la gravedad de los datos. Ejecutar cada prompt a través de modelos premium es como fletar jets privados para desplazamientos locales, es decir técnicamente posible, pero económicamente insostenible. Estamos viendo a organizaciones innovadoras implementar estrategias multimodelo, dirigiendo tareas simples a modelos eficientes y de menor tamaño de parámetros, mientras que reservan los costosos modelos frontier para el razonamiento complejo.

Pero se está produciendo un cambio arquitectónico significativo. En lugar de mover los datos empresariales a clústeres de GPU centralizados, estamos llevando la inferencia de IA más cerca de donde residen los datos. RAG pipelines procesando en la fuente de datos, inferencia en el edge para plantas de fabricación, y despliegue de modelos distribuidos en centros de datos regionales. Este enfoque evita el costoso movimiento de datos al mismo tiempo que aborda los requisitos de soberanía y latencia. La combinación de enrutamiento inteligente de modelos con procesamiento distribuido puede reducir drásticamente tanto los costes de inferencia como la sobrecarga de transferencia de datos, mejorando a su vez la calidad de la respuesta.

Los desafíos de plataforma y operacionales de 2026 se centrarán en la orquestación y la observabilidad. La IA agéntica requiere capacidades sofisticadas de MLOps, monitorizando las interacciones de los agentes en sistemas distribuidos, gestionando el contexto persistente y la memoria a través de sesiones, e implementando mecanismos de control de la gobernanza que puedan intervenir cuando los sistemas autónomos excedan sus límites. Estamos viendo que las empresas demandan plataformas capaces de manejar todo el ciclo de vida, desde el control de versiones de modelos y las pruebas A/B hasta el seguimiento del cumplimiento y la atribución de costes. Las organizaciones exitosas construirán sobre plataformas unificadas que gestionen las cargas de trabajo de IA al mismo nivel que las aplicaciones tradicionales, permitiendo una integración perfecta con los sistemas empresariales existentes y manteniendo la flexibilidad para adoptar modelos y frameworks emergentes.

El mercado recompensa el pragmatismo sobre las promesas: carteras de modelos ligeras optimizadas para tareas específicas, decisiones de infraestructura basadas en dónde residen los datos y no en las preferencias de los proveedores, y marcos de medición que conectan los resultados de la IA con los objetivos de negocio. La pregunta no es si la IA transforma las empresas —la evidencia temprana demuestra que puede hacerlo— sino si las empresas pueden construir la madurez operativa necesaria para capturar valor a escala.

 Autora: Pauline Truong – AI Specialist Solution Architect, Red Hat

En 2026, el mercado de la región EMEA pasará decididamente de la experimentación con IA a una fase de industrialización estructurada. Datos del último estudio de Red Hat muestran que solo el 7% de las organizaciones están «generando valor para el cliente» a partir de sus inversiones en IA. Después de años de proyectos piloto, las empresas se enfrentan  ahora a la presión de demostrar el ROI y controlar la creciente carga financiera de las iniciativas de IA. Como resultado, estamos viendo un cambio hacia el acercamiento de la inferencia del modelo a los propios datos, tanto para gestionar costes como para satisfacer las crecientes expectativas en torno a la soberanía digital.

El rendimiento de la inferencia se está perfilando ahora como el principal obstáculo. A medida que las empresas escalan los casos de uso en tiempo real, la eficiencia se vuelve crítica. Los modelos más pequeños y altamente optimizados están ganando terreno para escenarios con recursos de computación limitados y de baja latencia, mientras que los modelos más grandes continúan soportando un razonamiento más exhaustivo. Al mismo tiempo, muchas industrias todavía dependen de enfoques establecidos de ML predictivo y ciencia de datos, combinándolos con capacidades generativas más recientes. Esta combinación está acelerando la demanda de una plataforma de nube híbrida abierta, una infraestructura robusta que pueda operacionalizar eficientemente ambos paradigmas mientras se integra con los sistemas existentes, garantizando el cumplimiento de los estándares de gobernanza y manteniéndose a prueba de futuro.

En este contexto, el papel del código abierto en la IA se está volviendo fundamental en Europa. A diferencia del software tradicional, la apertura en IA puede abarcar varias dimensiones: el código, los pesos del modelo y, aunque mucho menos común, los datos de entrenamiento. Cada aspecto proporciona un nivel diferente de transparencia e influye directamente en la capacidad de una organización para permitir la portabilidad entre entornos, extender las capacidades de un modelo, auditar riesgos y construir confianza. Para las empresas europeas, la adopción de prácticas abiertas alineadas con los principios de soberanía, interoperabilidad y cumplimiento normativo (incluida la Ley de IA de la UE) representará una ventaja estratégica significativa.

Mientras tanto, la pila tecnológica subyacente está evolucionando rápidamente. La ingeniería de prompts simple está dando paso a sistemas de IA agéntica más avanzados, capaces de gestionar flujos de trabajo de múltiples pasos y operar de forma autónoma en entornos empresariales. La adopción de estos sistemas eleva el listón no solo para la inferencia de alto rendimiento y la automatización de la orquestación, sino también para la transformación cultural y operativa. Para seguir el ritmo, las empresas tendrán que progresar del acceso básico a modelos a capacidades de plataforma maduras basadas en las mejores prácticas de MLOps, con observabilidad de extremo a extremo, gobernanza sólida y capacitación continua de la fuerza laboral.

El éxito en 2026 dependerá de tratar las cargas de trabajo de IA como componentes totalmente integrados de la pila empresarial más amplia. Construidos sobre proyectos de código abierto impulsados por la comunidad, los entornos modernos de IA dependerán cada vez más de bases estándar de la industria como vLLM, junto con innovaciones emergentes para la eficiencia a gran escala como llm-d. Los estándares abiertos y los ecosistemas colaborativos permitirán a las organizaciones transitar más fluidamente de la experimentación a la IA lista para producción a escala

Autor: Brian Stevens, senior vice president and chief technology officer for AI, Red Hat

En los últimos tres años, la industria ha sido testigo de inversiones masivas en el entrenamiento de LLM generativos en laboratorios de vanguardia de todo el mundo. El resultado ha sido una amplia gama de potentes modelos de razonamiento, que ahora están disponibles tanto como código abierto como propietarios. El año pasado, hemos visto la aparición de agentes, impulsados por estos modelos de razonamiento avanzados e integrados en un amplio ecosistema de herramientas, datos y sistemas. Lo que esto significa para 2026 es que el énfasis ahora se está desplazando hacia las plataformas de inferencia, lo que implica las plataformas de producción para ejecutar estos agentes de manera escalable, eficiente, fiable y segura. Así como lo hicimos hace dos décadas con Red Hat Enterprise Linux, a través de Red Hat AI, estamos proporcionando la plataforma de inferencia unificada que no solo ofrece producción a escala, sino que también habilita cualquier modelo, cualquier acelerador, cualquier nube.

Virtualization

Autor: Ed Hoppitt, EMEA Director – Business Value Practice, Red Hat

Presión migratoria desde plataformas de virtualización tradicionales

En 2025 se expuso la fragilidad de muchas estrategias de virtualización y cómo las organizaciones se encuentran atadas a algo que ahora no les funciona. La acumulación progresiva de tecnologías a lo largo de los años ha provocado que los ejecutivos se enfrenten a sistemas que, hoy en día, son caros de gestionar, complejos de reemplazar y están crecientemente desalineados con la velocidad de transformación que demanda la IA y la modernización digital, debido a que su origen y naturaleza están anclados en el pasado. De cara a 2026, la presión para desvincular las cargas de trabajo críticas de los hipervisores legados se intensificará, impulsada por la escalada de los costes de renovación, las preocupaciones sobre el riesgo de concentración y un mayor enfoque en la resiliencia operativa. La oportunidad ya no es solo modernizar máquinas virtuales para la eficiencia, sino tratar la migración de máquinas virtuales como un mecanismo estratégico para reducir la deuda técnica, recuperar el control arquitectónico y crear una plataforma capaz de soportar tanto las cargas de trabajo actuales como las que están por venir. Aquellos que esperen a que las renovaciones fuercen el cambio descubrirán que el modelo operativo, y no la tecnología, es el principal obstáculo.

Coexistencia de cargas de trabajo de IA y máquinas virtuales tradicionales

En 2025, la mayoría de las empresas trataron la virtualización y la IA como dominios separados, operativa y arquitectónicamente. Al entrar en 2026, esa separación se vuelve insostenible. Las organizaciones buscan ejecutar cargas de trabajo de misión crítica e inferencia de IA que consumen muchos datos, una al lado de la otra, sin duplicar la infraestructura ni crear estructuras operativas paralelas. Esto requiere un enfoque de la virtualización que reconozca las máquinas virtuales tanto como un objetivo de consolidación como parte de una capa de ejecución más amplia para la IA, lo que exige a los equipos de plataforma establecer una gestión de ciclo de vida, observabilidad y gobernanza unificada para ambos tipos de aplicaciones. El cambio aquí no es técnico sino cultural. Las empresas tendrán que integrar las disciplinas operativas de la IA directamente en las plataformas de cargas de trabajo existentes, en lugar de construir nuevos silos para acomodarlas.

Consolidación de plataformas e impulso para reducir la deuda técnica

La tendencia que vimos a lo largo de 2025, de plataformas multiplicándose más rápido de lo que los equipos pueden absorber, corre el riesgo de llegar a un límite insostenible en 2026. El análisis exhaustivo del presupuesto, las expectativas de soberanía y la escasez de ingenieros cualificados son factores confluyen para establecer una directriz clara, o se racionaliza lo existente, o la empresa se enfrentará a una fragilidad sistémica. La virtualización y la modernización de aplicaciones se verán cada vez más como herramientas para unificar en lugar de solo migrar. Las organizaciones están buscando activamente consolidar entornos de ejecución, reducir las transferencias de responsabilidad y alinear los modelos operativos en aplicaciones legadas y nativas de la nube. Aquellos que tengan éxito tratarán el diseño de plataformas como una transformación organizacional en lugar de una simple actualización de infraestructura, invirtiendo en habilidades, ingeniería de plataformas y gobernanza tanto como en tecnología. No hacerlo, corre el riesgo de aumentar la complejidad exactamente en el punto en que el coste de operarla se vuelve insostenible.

Habilidades, modelos operativos y modernización para la resiliencia

En 2026, las organizaciones exitosas serán aquellas que reconozcan que la modernización tiene tanto que ver con las personas, la responsabilidad y los derechos de decisión como con el código y la computación. Los programas de virtualización comenzaron centrándose en el ahorro de gastos de capital a través de ejercicios de consolidación de servidores, y ahora han pasado a ser programas impulsados por gastos operativos, mucho más centrados en ofrecer resiliencia operativa y plataformas fiables. Ese cambio requiere que los equipos operen de manera más autónoma, más cerca de las cargas de trabajo que soportan, con una propiedad del ciclo de vida que se extiende mucho más allá del despliegue inicial. Las organizaciones que creen las estructuras de gobernanza adecuadas, capaciten a los equipos para manejar cargas de trabajo integradas de virtualización e IA, e integren la planificación de salida en la estrategia de la plataforma, no solo soportarán las presiones de costes y resiliencia, sino que las utilizarán para recuperar agilidad estratégica.

Qué debería ejecutar dónde, cómo y por qué

A lo largo de 2025, la pregunta más común a la que se enfrentaron los equipos de plataforma fue engañosamente simple: «¿qué debería ejecutar dónde, cómo y por qué?». En realidad, se está convirtiendo en la decisión estratégica definitoria para 2026. A medida que las cargas de trabajo escalan, las expectativas de resiliencia se endurecen y los costes aumentan, las organizaciones ya no tratan las elecciones de infraestructura como una planificación táctica de despliegue; están alineando la ubicación de las cargas de trabajo con la intención del negocio, la tolerancia al riesgo y la gravedad de los datos (data gravity). Se espera un cambio de las estrategias de «cloud first» o «on-prem por defecto» hacia modelos de despliegue situacionales que sopesan la latencia, la soberanía, la flexibilidad de salida y la madurez operativa para cada carga de trabajo. El «cómo» se vuelve tan importante como el «dónde»: las organizaciones estandarizarán cada vez más la orquestación y la gestión del ciclo de vida en todos los entornos para evitar silos operativos o cargas de trabajo «estancadas» (stranded workloads). Y, fundamentalmente, el «por qué» se centrará en la realización de valor y la resiliencia: los asesores ya están cuestionando si las cargas de trabajo justifican el costo de la infraestructura premium, si necesitan proximidad a GPU (GPU adjacency) o simplemente una disponibilidad predecible, y si fortalecen o erosionan la autonomía operativa a largo plazo. Aquellos que integren esta toma de decisiones en la estrategia de la plataforma, y no en la planificación de proyectos, avanzarán más rápido y evitarán la deuda arquitectónica que, de otro modo, podría tardar años en resolverse.

Nube híbrida

Autor: Michael Ferris, senior vice president, chief operating officer and chief strategy officer, Red Hat

Estamos llegando a un punto de inflexión en el que la modernización de TI ya no es solo un objetivo de eficiencia. Se está convirtiendo rápidamente en una cuestión de supervivencia. Las empresas se encuentran entre la espada y la pared con la volatilidad del mercado de la virtualización y el imperativo absoluto de adoptar la IA. Estas dos presiones están exponiendo la deuda técnica como nunca antes, transformándola de un molesto coste operativo en un muro infranqueable que puede ahogar la innovación. Todo esto mientras las demandas del negocio continúan acelerándose.

Para tener éxito, las empresas necesitarán tecnología que construya un puente, conectando la estabilidad de confianza de los sistemas existentes con sistemas flexibles e inteligentes –piensen en los agentes de IA, por ejemplo– donde sabemos que la innovación se producirá en el futuro. Las plataformas que aprovechen la inversión existente en personas y procesos y que sean capaces de adaptarse a futuras capacidades, impulsarán a las industrias. Retrasar este trabajo siempre ha conllevado riesgos, pero en 2026 lo que está en juego es aún mayor. Es, sin duda, ahora o nunca para sentar las bases tecnológicas que garanticen el futuro.

Soberanía digital

Autor: Fevzi Konduk, EMEA Director Software & ISV Ecosystem, Red Hat

La soberanía digital seguirá dando forma al mercado de software europeo, como consecuencia de la búsqueda de una mayor autonomía digital y resiliencia operativa. Esto representa un cambio fundamental en el mercado, que va más allá del cumplimiento normativo, como se había visto en años anteriores. Este cambio está siendo impulsado por importantes factores macroeconómicos y por las necesidades regulatorias.

Las nuevas normas y regulaciones, como la Ley de Resiliencia Operativa Digital (DORA), la Directiva de Seguridad de Redes y los Sistemas de Información 2 (NIS2) y la Ley de Datos, están redefiniendo las expectativas del mercado en cuanto a seguridad y manejo de datos. Los clientes exigen un mayor control sobre sus datos y una comprensión más clara de sus cadenas de suministro digitales. Por lo tanto, hay un enfoque creciente en la reducción de dependencias tecnológicas y la mitigación de riesgos operativos asociados con proveedores externos.

La pregunta clave ya no es solo dónde se almacenan los datos, sino quién tiene, en última instancia, el control y el acceso a ellos.

Esto cambia el panorama competitivo para los proveedores de software. Construir una confianza verificable es ahora un objetivo comercial clave, lo que lleva a un enfoque de «soberanía por diseño». Esto se ha convertido en una ventaja comercial competitiva.

Sin embargo, la mayor evolución es a nivel organizacional. El éxito exige un cambio cultural de una tarea de cumplimiento legal tradicional a una mentalidad de capacidad de producto. Esto requiere que la soberanía sea parte de la característica general del producto, parte de la arquitectura del software, y no algo que funcione en paralelo o se añade al final.

En 2026, la conversación pasará de la concienciación regulatoria a la ejecución probada. Los líderes del mercado serán aquellos que hayan logrado este salto organizativo, aprovechando el código abierto empresarial no solo como una elección tecnológica, sino como la base estratégica para ofrecer autonomía, control y resiliencia verificables que nuestros clientes ahora exigen.

Seguridad

Autor: Chris Jenkins, senior principal chief architect, Red Hat

El panorama de la ciberseguridad de TI y la soberanía digital en 2026 pondrá el foco en las amenazas impulsadas por la IA, tanto reales como potenciales, y en la necesidad de un control regional y demostrable sobre los datos. Los desafíos para los clientes se desplazarán del simple cumplimiento regulatorio a la gestión del riesgo de gobernanza de la IA, a medida que se predice que ocurrirán los primeros grandes incidentes de seguridad atribuibles a sistemas de IA autónomos y agénticos. Esto obligará a las empresas a hacer un cambio de enfoque práctico, reorientándolo de la experimentación entusiasta con IA (como se vio en años anteriores) a establecer una ‘infraestructura de confianza’ y pruebas tangibles de un uso responsable de la IA.

Las presiones del mercado también se intensificarán debido a regulaciones globales más estrictas y específicas, como las leyes de la UE en evolución (NIS2, DORA, Ley de IA, Ley de Resiliencia Cibernética, etc.) que priorizan la resiliencia digital y operativa. Los objetivos empresariales se centrarán en transformar esta obligación regulatoria en una ventaja competitiva, adoptando una estrategia de defensa de ‘IA contra IA’: utilizando enfoques de ciberseguridad preventiva y plataformas de seguridad basadas en IA para combatir ataques hiperautomatizados. Para las personas y los procesos, esto exige un cambio cultural significativo de la seguridad reactiva a estrategias de ‘Seguridad desde el Diseño’ y ‘Seguridad por Defecto’, integrando la soberanía, incluyendo la localización de datos, directamente en las decisiones arquitectónicas. El concepto de procedencia digital y la Computación Confidencial se convertirán en enfoques tecnológicos críticos, permitiendo a las organizaciones verificar el origen y la integridad de los datos y mantener el control incluso en entornos multinube, mitigando así el riesgo geopolítico y fortaleciendo su autonomía digital.

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