IBM presentó en su evento anual TechXchange 2025 una serie de innovaciones en software, automatización e infraestructura con el propósito de facilitar a las empresas la adopción y gestión operativa de la inteligencia artificial (IA) en entornos corporativos. Las nuevas capacidades, que abarcan desde la orquestación de agentes hasta la automatización de infraestructura híbrida, pretenden ayudar a los equipos técnicos y de negocio a superar las barreras que aún limitan la implementación productiva de la IA generativa.
TechXchange, que congrega cada año a miles de desarrolladores y expertos tecnológicos, ha servido como plataforma para mostrar la evolución del ecosistema de IA agéntica (Agentic AI) de IBM, así como sus progresos en nube híbrida, computación cuántica y modernización del mainframe.
De acuerdo con estimaciones del sector citadas durante el encuentro, la IA generativa generará billones de dólares en valor económico en los próximos años. Sin embargo, gran parte de las organizaciones todavía se encuentran en fases de experimentación, condicionadas por la fragmentación de los entornos híbridos y la baja preparación de sus datos. IBM busca abordar esta brecha mediante productos que combinan capacidad de producción, gobernanza integrada y compatibilidad con múltiples nubes.
“La productividad de la IA es la nueva velocidad de los negocios”, afirmó Dinesh Nirmal, vicepresidente sénior de Productos de IBM Software. “Estas funcionalidades eliminarán cuellos de botella en el ciclo de vida tecnológico, desde el desarrollo hasta las operaciones y la gestión de infraestructura”.
Nuevos pilares para la orquestación y el gobierno de agentes
Una de las principales novedades del evento fue la presentación de AgentOps, una capa de gobernanza y observabilidad dentro de watsonx Orchestrate, el marco de IA agéntica de IBM. Esta herramienta ofrece visibilidad completa sobre el comportamiento de los agentes durante todo su ciclo de vida, incorporando monitoreo en tiempo real, controles normativos y trazabilidad de decisiones.
Según explicó el equipo de IBM, AgentOps permite evaluar la fiabilidad y conformidad de los agentes mediante políticas predefinidas y sistemas de alerta inmediata. Un ejemplo ilustrativo mostrado por la compañía fue el de un agente de recursos humanos:
- Sin AgentOps, los equipos carecen de visibilidad sobre si el agente aplica correctamente las políticas internas o gestiona datos sensibles de forma segura.
- Con AgentOps, cada acción se audita en tiempo real, detectando anomalías o desviaciones que pueden corregirse antes de que generen un problema operativo.
Además de AgentOps, IBM amplía las capacidades de Orchestrate con herramientas que simplifican el desarrollo de agentes, tanto para perfiles técnicos como no técnicos. Entre ellas destacan:
- Flujos de trabajo agénticos: permiten a los desarrolladores sustituir scripts frágiles por secuencias reutilizables y estandarizadas que conectan múltiples agentes y herramientas de forma coherente.
- Integración con LangFlow: ofrece una interfaz visual de tipo drag-and-drop para crear agentes en minutos sin necesidad de programar. Actualmente se encuentra en fase de vista previa técnica y estará disponible de forma general a finales de octubre.
Durante la presentación, Bruno Aziza, vicepresidente de Software Empresarial de IBM, destacó que la prioridad de la compañía es proporcionar a los clientes un entorno flexible y horizontal para construir y orquestar agentes en cualquier plataforma, evitando los enfoques cerrados o dependientes de un único proveedor.
“Mientras otros proveedores ofrecen soluciones verticales limitadas a su ecosistema, IBM propone un modelo horizontal, interoperable y gobernado, capaz de coordinar agentes creados en distintas plataformas”, señaló Aziza.
Expansión del modelo agéntico al mainframe: Watsonx Assistant for Z
IBM también anunció la nueva versión de watsonx Assistant for Z, una extensión de su marco de IA conversacional diseñada para la plataforma mainframe. Esta actualización transforma el asistente de preguntas y respuestas en un sistema de agentes capaces de ejecutar acciones complejas y automatizar flujos de trabajo críticos.
Según Tina Tarquinio, directora de Producto de IBM Z y LinuxONE, la estrategia busca integrar la IA agéntica en todos los roles vinculados al mainframe —desarrolladores, administradores de sistemas, responsables de operaciones o seguridad— manteniendo los niveles de escalabilidad, seguridad y cumplimiento característicos de la plataforma.
Entre las funcionalidades destacadas se incluyen:
- Ejecución de tareas multinivel: los agentes pueden gestionar procesos encadenados y simultáneos en entornos de misión crítica.
- Memoria contextual: conservan el historial de interacción, permitiendo respuestas y acciones coherentes con las consultas previas.
- Razonamiento avanzado: los modelos aplicados permiten evaluar ventajas y riesgos antes de ejecutar una acción.
- Orquestación entre sistemas: integración con herramientas corporativas como CRM o ServiceNow.
- Constructor de agentes de bajo código: los usuarios pueden crear y configurar hasta 30 asistentes personalizados.
Estas capacidades se apoyan en la infraestructura del IBM Z17, lanzado a comienzos de 2025, que incorpora procesadores Telum 2 con aceleradores de IA integrados, hasta 48 tarjetas IBM Spire Accelerator por sistema y ocho nueves de disponibilidad (0,03 segundos de inactividad al año). La compañía anunció que la disponibilidad general del Spire Accelerator se producirá el 28 de octubre para servidores IBM Z17 y LinuxONE, y en diciembre para Power 11.
Tarquinio subrayó que el objetivo de IBM no es entrar en el mercado de chips de IA, sino ofrecer hardware optimizado para los requerimientos de seguridad y resiliencia de sus clientes.
Project Infragraph: infraestructura inteligente y visibilidad unificada
Tras la integración de HashiCorp, IBM presentó Project Infragraph, una iniciativa destinada a reemplazar los procesos fragmentados de gestión de infraestructura con un plano de control unificado e inteligente dentro de HashiCorp Cloud Platform (HCP).
La herramienta crea un grafo de conocimiento de infraestructura, capaz de conectar aplicaciones, servicios, políticas y componentes de seguridad bajo un único modelo de datos. Según Kyle Ruddy, director sénior de marketing de producto en HashiCorp, el objetivo es proporcionar una fuente única de verdad para operaciones híbridas y multinube.
En la práctica, Infragraph permite detectar vulnerabilidades o configuraciones erróneas en tiempo casi real. Ante una alerta de una vulnerabilidad crítica (CVE), el sistema identifica los recursos afectados, su relación con otros elementos y genera automáticamente un flujo de remediación mediante HCP Packer y Terraform, reduciendo los tiempos de respuesta de días a minutos.
Las principales capacidades de Infragraph incluyen:
- Enriquecimiento continuo de datos desde proveedores de nube, instancias de Kubernetes y servicios locales.
- Integraciones con herramientas externas como ServiceNow, Palo Alto Networks o Wiz, además del ecosistema de IBM.
- Explorador gráfico (Graph Explorer) que permite consultas en lenguaje natural para identificar dependencias y vulnerabilidades.
El proyecto, actualmente en beta privada, se expandirá progresivamente hasta alcanzar disponibilidad general. IBM planea integrar Infragraph con Red Hat Ansible, OpenShift, watsonx Orchestrate, Concert, Turbonomic y Cloudability, con el fin de unificar gestión, seguridad y automatización bajo un modelo coherente de políticas y datos.
“Project Infragraph es más que una nueva capacidad: constituye la base para la automatización inteligente en la era de la IA”, explicó Ruddy.
Project Bob: desarrollo de software asistido por IA empresarial
Otra de las novedades destacadas es Project Bob, un entorno de desarrollo integrado (IDE) basado en IA, actualmente en vista previa técnica privada. El sistema combina modelos de lenguaje de Anthropic Claude, Mistral, Llama e IBM Granite para asistir a los desarrolladores durante todo el ciclo de vida del software (SDLC), desde la modernización hasta la seguridad.
Entre sus características principales se encuentran:
- Modernización de aplicaciones a gran escala: actualizaciones automatizadas, migraciones de marcos y refactorización de bases de código extensas.
- Generación y revisión de código inteligente: asistencia en arquitectura empresarial, seguridad y cumplimiento normativo.
- Orquestación completa del flujo de desarrollo: desde la codificación hasta las pruebas y despliegues, manteniendo el contexto en todas las sesiones.
- Seguridad integrada (“shift-left”): detección temprana de vulnerabilidades y soporte para migración criptográfica hacia algoritmos cuánticos seguros.
El proyecto se integra con Anthropic, socio estratégico de IBM, cuyos modelos de lenguaje se incorporarán progresivamente a varios productos de software de la compañía, comenzando por el propio Project Bob. Además, IBM y Anthropic han publicado conjuntamente una guía técnica titulada “A Guide to Architecting Secure Enterprise AI Agents with MCP Servers”, centrada en el ciclo de vida de desarrollo de agentes (ADLC) y las mejores prácticas de seguridad en IA empresarial.
Gobernanza criptográfica para la era poscuántica
En materia de seguridad, Vishal Khamat, vicepresidente de Data Security de IBM, presentó IBM Guardian Cryptography Manager, una nueva plataforma de gestión del ciclo de vida criptográfico que saldrá al mercado el 11 de noviembre de 2025.
La herramienta ofrece inventario, evaluación y automatización de todos los elementos criptográficos de una organización —claves, certificados y algoritmos—, con el fin de facilitar la transición hacia la criptografía cuántico-segura.
Khamat destacó que solo el 45% de las empresas declara tener visibilidad total sobre sus activos criptográficos, una cifra que se considera optimista. Además, las regulaciones internacionales están reduciendo la vigencia de los certificados TLS a 47 días para 2029, lo que obligará a gestionar renovaciones y rotaciones de claves con una frecuencia sin precedentes.
IBM propone un enfoque escalonado:
- Descubrimiento e inventario de todos los activos criptográficos, correlacionándolos con los sistemas y datos que protegen.
- Evaluación de riesgos, identificando algoritmos obsoletos o vulnerables y priorizando su sustitución.
- Automatización de políticas y flujos de rotación, con auditoría integrada y generación de informes de cumplimiento en tiempo real.
La plataforma pretende facilitar la criptoagilidad, entendida como la capacidad de adaptar y actualizar los mecanismos criptográficos sin interrumpir las operaciones.
Durante la sesión, Tina Tarquinio añadió que IBM está alineando estas medidas con su hoja de ruta de computación cuántica y con los estándares del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), en cuya definición la compañía participa activamente.
Ecosistema abierto y adopción flexible de la IA empresarial
IBM reiteró que su estrategia de IA se basa en la flexibilidad y la interoperabilidad, evitando la dependencia de una única plataforma o proveedor. Su ecosistema de socios —que incluye a Anthropic, HashiCorp, Red Hat y otras firmas tecnológicas— permitirá a las empresas elegir dónde y cómo desplegar sus modelos de IA, integrándolos con sus sistemas y flujos de trabajo existentes.
Esta visión refuerza el posicionamiento de IBM como proveedor de infraestructura y software de IA empresarial, más que como competidor directo de plataformas cerradas.
Perspectivas: hacia la operacionalización de la IA
Con los anuncios realizados en TechXchange 2025, IBM refuerza su enfoque hacia la operacionalización de la IA: convertir la experimentación en producción, asegurar la gobernanza de los agentes y proporcionar a las empresas una base técnica sólida para gestionar la automatización a escala.
La compañía integra sus innovaciones en un marco común que abarca gobierno de agentes (AgentOps), desarrollo asistido (Project Bob), infraestructura unificada (Infragraph), automatización mainframe (Assistant for Z) y seguridad criptográfica (Guardian Cryptography Manager).
Estas iniciativas consolidan una arquitectura diseñada para un futuro híbrido y agéntico, donde la IA no solo asiste, sino que colabora y opera dentro de las estructuras corporativas existentes con control, trazabilidad y cumplimiento.
