La evolución hacia los agentes autónomos exige algo más que mejores modelos; requiere una reingeniería en la forma de procesar la inferencia.
El salto de los chatbots pasivos a los agentes de inteligencia artificial autónomos representa el mayor desafío técnico para la infraestructura empresarial actual.
Mientras que el 95% de las organizaciones lucha por obtener retorno de inversión de sus pruebas de concepto, la complejidad computacional crece exponencialmente.
Red Hat AI 3 se presenta no solo como una actualización de software, sino como una respuesta arquitectónica diseñada para resolver los cuellos de botella de la inferencia a gran escala y habilitar flujos de trabajo agénticos reales.
Inferencia distribuida y el rol de llm-d
El principal obstáculo en la puesta en producción de modelos masivos ha sido la eficiencia del hardware.
Los motores de inferencia tradicionales, como vLLM estándar, suelen ejecutar todas las fases del procesamiento en un solo nodo, lo que genera latencia cuando se mezclan solicitudes de entrada largas con la generación de respuestas.
Para solucionar esto, Red Hat ha integrado llm-d, una evolución del motor vLLM desarrollada en colaboración con gigantes tecnológicos, que introduce la desagregación de la inferencia.
Según la documentación técnica de Google Cloud y Apidog sobre esta tecnología, llm-d permite separar el proceso en dos fases distintas: el prefill (procesamiento del prompt inicial) y el decode (generación de tokens).
Esto significa que las cargas de trabajo pesadas de entrada no bloquean la generación de texto, optimizando drásticamente el uso de las GPU.
Para que esta separación funcione sin latencia, la plataforma utiliza «fontanería» de alto nivel como la librería NIXL de NVIDIA y DeepEP.
Estas herramientas permiten mover la memoria caché (KV cache) entre diferentes aceleradores de hardware casi instantáneamente, facilitando que un modelo Mixture-of-Experts (MoE) distribuya sus tareas entre múltiples chips sin perder rendimiento.
Estandarización y construcción de agentes
La potencia de cálculo no sirve de nada si el agente no puede interactuar con el mundo real. Red Hat AI 3 incorpora una capa de API unificadas basada en Llama Stack, un proyecto que busca estandarizar las interfaces de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM).
El uso de Llama Stack es crucial para evitar el bloqueo con un solo proveedor.
Como detalla Red Hat en su documentación sobre aplicaciones generativas, esta pila proporciona una estructura común para gestionar la memoria del agente, la seguridad y la invocación de herramientas.
Esto permite a los desarrolladores centrarse en la lógica del agente en lugar de reescribir el código base cada vez que cambian de modelo subyacente.
Adicionalmente, la adopción del Model Context Protocol (MCP) resuelve el problema de la conectividad.
Un agente útil necesita «hacer cosas», no solo «decir cosas».
MCP actúa como un estándar universal —similar a un puerto USB-C para aplicaciones de IA— que permite a los modelos conectarse de forma segura a repositorios de datos y herramientas empresariales sin necesidad de integraciones personalizadas complejas y frágiles.
Soberanía de datos y flexibilidad de hardware
La realidad de la infraestructura empresarial es híbrida y heterogénea.
La nueva plataforma asegura la compatibilidad multiplataforma, permitiendo ejecutar inferencia optimizada tanto en hardware de NVIDIA como de AMD. Esta flexibilidad es vital para controlar los costos y evitar la dependencia de un único fabricante de chips.
«A medida que Red Hat lleva la inferencia de IA distribuida a producción, AMD se enorgullece de proporcionar la base de alto rendimiento que lo respalda», señala el vicepresidente senior y gerente general, servidores e IA empresarial de AMD, Dan McNamara.
Un ejemplo claro de la aplicación práctica de esta tecnología es ARSAT. La empresa de telecomunicaciones argentina logró pasar de la identificación de necesidades a la producción en vivo en solo 45 días, utilizando esta arquitectura para mantener la soberanía absoluta de los datos de sus ciudadanos mientras implementaba servicios de inteligencia aumentada.
De la experimentación a la utilidad operativa
La industria se encuentra en un punto de inflexión donde la novedad de la IA generativa ha dado paso a la exigencia de resultados financieros.
La capacidad de ejecutar inferencia distribuida de baja latencia y construir agentes estandarizados no es un lujo técnico, sino un requisito para que la IA deje de ser un centro de costos y se convierta en una utilidad operativa.
«Con Red Hat AI 3, ofrecemos una plataforma open source de clase empresarial que minimiza estos obstáculos. Al incorporar nuevas capacidades, como la inferencia distribuida con llm-d y una base para la IA agéntica, hacemos posible que los equipos de TI pongan en marcha la IA de próxima generación con mayor confianza», afirma el vicepresidente y gerente general, Unidad de Negocio IA de Red Hat, Joe Fernandes.
Las herramientas presentadas en Red Hat AI 3 eliminan la necesidad de que cada empresa construya su propia pila de inferencia desde cero.
Al democratizar el acceso a tecnologías como la desagregación de prefill/decode y los protocolos de agentes, se reduce la barrera de entrada para que las organizaciones desplieguen sistemas que realmente actúen en beneficio del negocio.
