Por: Alejandro Dirgan, líder de la plataforma RHEL para Latinoamérica en Red Hat
La carrera empresarial por incorporar Inteligencia Artificial está dejando en segundo plano un componente fundamental: la infraestructura sobre la que funcionan los modelos. Servidores, plataformas y sistemas operativos constituyen la base de estas tecnologías y, si presentan vulnerabilidades o inconsistencias, pueden convertir una estrategia de IA en un punto adicional de exposición.
En los últimos años, Alejandro Dirgan, líder de la plataforma RHEL para Latinoamérica en Red Hat, ha identificado este comportamiento como “FOMO AI”, expresión derivada de Fear of Missing Out o miedo a quedarse fuera. La presión por adoptar Inteligencia Artificial antes que los competidores puede llevar a las organizaciones a priorizar la velocidad sobre la planificación.
Ese fenómeno aparece cuando empresas incorporan modelos generativos, automatización inteligente o agentes autónomos sin revisar previamente las condiciones de la infraestructura tecnológica. Sistemas operativos administrados manualmente, configuraciones que no son uniformes y procedimientos concebidos para escenarios tecnológicos anteriores pueden permanecer detrás de nuevas implementaciones de IA.
El problema es que la Inteligencia Artificial puede intensificar esas deficiencias. Una infraestructura fragmentada o vulnerable no solo tiene que soportar una mayor capacidad de procesamiento; también puede ampliar la superficie de ataque y facilitar riesgos como la manipulación de datos de entrenamiento, la exposición de información confidencial o el ingreso no autorizado a sistemas críticos.
La urgencia tiene además una segunda dimensión. Los actores maliciosos ya utilizan Inteligencia Artificial para automatizar ataques, localizar vulnerabilidades y acelerar campañas de cibercrimen. Frente a esta evolución, las estrategias que se limitan a responder después de que aparece una vulnerabilidad resultan cada vez menos eficaces.
A esa amenaza se suma la computación cuántica. Aunque todavía pueda percibirse como una tecnología distante, su desarrollo plantea un desafío para los mecanismos criptográficos actuales. Los futuros computadores cuánticos podrían resolver problemas matemáticos complejos capaces de comprometer algoritmos utilizados para proteger información financiera, datos gubernamentales, propiedad intelectual y comunicaciones empresariales.
Existe, además, una práctica conocida entre expertos como “harvest now, decrypt later”. Bajo este esquema, actores maliciosos recopilan información cifrada en el presente con la expectativa de descifrarla cuando exista suficiente capacidad cuántica. De esta manera, datos que actualmente parecen protegidos podrían representar un riesgo en el futuro.
Ante este escenario, el sistema operativo moderno debe incorporar la seguridad como una característica fundamental de su funcionamiento. La protección no puede depender únicamente de actualizaciones posteriores o medidas incorporadas de manera ocasional.
La evolución de estas plataformas contempla la incorporación progresiva de criptografía post-cuántica, automatización avanzada, modelos operativos consistentes y mecanismos destinados a reducir el margen de error humano. El objetivo es que la seguridad forme parte de la arquitectura de la plataforma desde su diseño.
Esta transformación también obliga a mirar de otra manera la infraestructura tecnológica. La conversación sobre innovación empresarial se ha concentrado sucesivamente en la nube, los contenedores, los microservicios y, ahora, la Inteligencia Artificial. Sin embargo, buena parte de las operaciones continúa dependiendo de sistemas que sostienen servicios esenciales como identidad digital, facturación, logística, operaciones financieras y procesos regulatorios.
Esas plataformas constituyen lo que Dirgan denomina infraestructura invisible. Su carácter “invisible” no significa que carezcan de importancia, sino que deberían operar con suficiente confiabilidad y automatización para no convertirse en una preocupación permanente de los equipos.
Bajo esa lógica, una infraestructura adecuada permitiría que desarrolladores, científicos de datos y responsables de negocio concentren sus esfuerzos en la innovación, mientras la plataforma mantiene de manera continua condiciones de estabilidad, cumplimiento y seguridad.
Los sistemas operativos también deben adaptarse a esa necesidad. La estandarización, la automatización y la inmutabilidad ofrecen modelos de gestión capaces de reducir riesgos y hacer más sencillas las operaciones. A esto se suman herramientas impulsadas por IA que pueden funcionar como copilotos para los equipos encargados de administrar configuraciones, detectar vulnerabilidades y aplicar correcciones con mayor eficiencia.
La necesidad de automatizar adquiere mayor importancia en un escenario de escasez de talento especializado. La tecnología puede asumir parte de las tareas de gestión y permitir que los profesionales concentren su trabajo en actividades que requieren mayor intervención.
Para Dirgan, el aporte de la Inteligencia Artificial tampoco debería medirse únicamente por su capacidad para generar respuestas rápidas o automatizar labores repetitivas. Su valor está relacionado con la posibilidad de liberar a las personas para que dediquen más tiempo a actividades de mayor impacto.
Esa promesa depende, sin embargo, de contar con plataformas que proporcionen confianza, consistencia y seguridad desde sus fundamentos. La IA no funciona como una entidad independiente alojada simplemente en la nube: necesita una infraestructura física y tecnológica que, entre otros elementos, depende de un sistema operativo.
Fortalecer esa base no implica frenar la innovación. Por el contrario, una infraestructura segura puede convertirse en el soporte para avanzar con mayor confianza, resiliencia y perspectiva de largo plazo.
En un escenario marcado simultáneamente por la expansión de la Inteligencia Artificial, el aumento de las amenazas digitales y la futura evolución de la computación cuántica, la capacidad de sostener la innovación dependerá también de la solidez de las plataformas que permanecen detrás de ella.
