Orquestación de agentes, el enfoque modular de Red Hat

La arquitectura modular ofrece flexibilidad

La propuesta de Red Hat AI se basa en una arquitectura modular, que permite construir agentes personalizados según las necesidades específicas de cada negocio. Esta arquitectura incluye:

• Modelos de lenguaje (LLM) que sirven como base para el razonamiento.
• Herramientas externas que permiten a los agentes acceder a APIs, bases de datos y servicios en la nube.
• MCP Servers (Modern Context Protocol), contenedores que estandarizan la comunicación entre agentes y sistemas empresariales.
• Plataformas como Lamastar, que centralizan el desarrollo, despliegue y monitoreo de agentes.

“Lo que buscamos es que los agentes sean modulares, escalables y seguros”, señaló Carratalá. “Que puedan conectarse con múltiples herramientas, razonar sobre la información y ejecutar tareas complejas sin intervención humana”.

Seguridad y privacidad, pilares fundamentales

Uno de los principales desafíos en la adopción de IA empresarial es la seguridad de los datos. Red Hat aborda este reto con una serie de guardarraíles éticos y técnicos que garantizan que los agentes operen de forma segura y confiable. Estos incluyen filtros de entrada y salida para evitar respuestas inapropiadas o riesgosas; protección contra inyecciones de código malicioso; y prevención de sesgos y discriminación en los modelos de IA.

“Nuestros clientes no pueden permitirse regalar sus datos críticos a plataformas en la nube que no controlan”, advirtió el ejecutivo. “Por eso, ofrecemos la posibilidad de desplegar agentes localmente, en sus propios datacenters, con total soberanía sobre la información”.

El estándar MCP habilita la colaboración

Uno de los grandes avances de Red Hat es el desarrollo del Modern Context Protocol (MCP), un estándar que permite que herramientas diversas –como Slack, GitHub, Salesforce o API propietarias– se comuniquen de forma uniforme. MCP funciona como un “USB tipo C” del software empresarial, es decir, es un conector universal que evita la fragmentación tecnológica y permite que los agentes interactúen con cualquier sistema sin necesidad de reescribir código.

“Sin estándares, cada empresa termina reinventando la rueda. En este caso, MCP permite que todos hablen el mismo idioma, sin importar si usan Salesforce, Slack o una base de datos propietaria”, apuntó Carratalá.

Democratización de la IA y enfoque en la sostenibilidad

Aunque el sector financiero ha sido uno de los primeros en adoptar agentes inteligentes, por su necesidad de automatización y seguridad, Red Hat AI está siendo implementado en una amplia gama de industrias. Por ejemplo, en:

• Retail, para automatizar procesos de inventario, atención al cliente y logística.
• Automotriz, en sistemas de manufactura y mantenimiento predictivo.
• Salud, para gestionar datos clínicos, coordinar citas y analizar historiales médicos.
• Gobierno, para mantener la soberanía de los datos y mejorar la eficiencia administrativa.

“Todas las industrias generan datos, y todas pueden beneficiarse de agentes inteligentes. Desde bancos hasta aseguradoras, pasando por retail y manufactura, todos están buscando cómo integrar IA de forma segura y eficiente”.

Para facilitar el desarrollo y gestión de agentes, Red Hat ha creado Lamastar, una plataforma que centraliza todas las herramientas necesarias para construir, desplegar y monitorear agentes inteligentes. Lamastar permite:

• Configurar agentes con tareas específicas.
• Seleccionar herramientas automáticamente según el contexto.
• Conectarse con MCP Servers para acceder a sistemas empresariales.
• Evaluar el rendimiento de los agentes mediante telemetría.
• Escalar soluciones desde entornos de prueba hasta producción.

“Lamastar es como el centro de control de tus agentes; te permite desarrollar, desplegar y escalar sin perder visibilidad ni control”, detalló el Cloud Services Black Belt de Red Hat.

Otro aspecto relevante de Red Hat AI es su compromiso con la sostenibilidad. Al permitir el despliegue en nubes eco-friendly, centros de datos locales o entornos híbridos, las empresas pueden elegir la opción más eficiente y responsable desde el punto de vista ambiental.

Además, esta flexibilidad permite evitar la dependencia de proveedores únicos. Si una nube incrementa sus precios o cambia sus políticas, la empresa puede migrar fácilmente a otra plataforma o a su propio data center, sin afectar la operación de sus agentes.

El futuro viene con agentes autónomos y colaborativos

Para Carratalá, Red Hat AI no solo está resolviendo problemas actuales, sino que está sentando las bases para el futuro de la IA empresarial, ya que se espera que los agentes evolucionen hacia sistemas autónomos capaces de colaborar entre sí, tomar decisiones estratégicas y adaptarse a nuevos contextos sin intervención humana.

Eso, dijo el ejecutivo, incluye agentes que gestionen calendarios, abran tiquets de soporte, detecten spam en correos electrónicos, recomienden rutas de viaje personalizadas o interactúen con sistemas robóticos en fábricas. La clave está en la capacidad de razonamiento, planificación y ejecución.

“Ya no se trata solo de automatizar tareas, sino de crear ecosistemas inteligentes que colaboren, aprendan y evolucionen junto con el negocio. En esta nueva era, los agentes no son asistentes, sino socios estratégicos en la operación empresarial”, declaró.

“El límite está en el cielo, todavía no conocemos todos los casos de uso que los agentes pueden cubrir. Lo que sí sabemos es que están revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología,” concluyó Roberto Carratalá.