IBM ha anunciado una batería de nuevas tecnologías diseñadas para acelerar la adopción y escalabilidad de la inteligencia artificial (IA) generativa en entornos empresariales. En el marco de Think 2025, su evento anual celebrado en Boston, la compañía ha presentado avances clave en automatización, orquestación de agentes, integración en nube híbrida y procesamiento de datos no estructurados.
Las novedades refuerzan la apuesta de IBM por una IA empresarial que se articule a través de arquitecturas híbridas con gobernanza integrada.
Entre los anuncios principales destacan la ampliación de la plataforma watsonx con capacidades para construir agentes de IA en menos de cinco minutos, el lanzamiento de la solución webMethods Hybrid Integration para automatizar flujos en entornos multicloud, la evolución del producto watsonx.data para manejar datos no estructurados, y la introducción del nuevo IBM LinuxONE 5, que promete hasta 450.000 millones de inferencias diarias.
Según un estudio reciente de IBM, más del 75% de las iniciativas de IA no alcanzan el retorno de inversión (ROI) previsto, lo que subraya la necesidad de enfoques más integrados y sostenibles.
Agentes empresariales con watsonx Orchestrate
Uno de los ejes del anuncio ha sido la plataforma watsonx Orchestrate, que permite a las empresas crear y desplegar agentes de IA con una interfaz de usuario adaptable tanto para desarrolladores sin conocimientos técnicos (no-code) como para perfiles más avanzados (pro-code). Esta solución incluye:
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Integración directa con más de 80 aplicaciones empresariales, incluyendo Salesforce, Oracle, Microsoft, ServiceNow, Workday o Adobe.
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Catálogo de más de 150 agentes preconstruidos, clasificados en agentes de dominio (por ejemplo, para RR.HH. o ventas) y agentes utilitarios (acciones simples como búsquedas web o cálculos).
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Funciones de observabilidad para monitorización del rendimiento, cumplimiento de normas de gobernanza, y optimización de modelos.
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Capacidades de orquestación entre múltiples agentes y herramientas, lo que permite ejecutar tareas complejas mediante coordinación automatizada entre diferentes tecnologías.
La empresa también ha abierto su plataforma a desarrolladores externos, facilitando la interoperabilidad de los agentes mediante el soporte del protocolo MCP (Model Context Protocol) y promoviendo la iniciativa ACP (Agent Communication Protocol) como estándar para la colaboración entre agentes.
Automatización de la integración en entornos híbridos
IBM ha presentado webMethods Hybrid Integration, una solución orientada a reemplazar integraciones manuales y rígidas por automatismos inteligentes en entornos distribuidos. Esta herramienta permite gestionar APIs, eventos, flujos entre partners B2B y transferencias de archivos en nubes híbridas y sistemas locales.
Un estudio independiente de Forrester Consulting señala que la adopción de esta tecnología puede generar un ROI del 176% en tres años, con una reducción del 40% en tiempos de inactividad y del 67% en la ejecución de proyectos simples. Entre sus ventajas se encuentran:
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Compatibilidad con herramientas de infraestructura como HashiCorp Terraform y Vault, que permiten automatizar el aprovisionamiento y la gestión de secretos.
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Integración con el ecosistema de IBM Concert, watsonx y Red Hat, para reforzar la coherencia operativa en entornos multicloud.
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Interfaz unificada para gestionar múltiples formas de integración y eventos en tiempo real.
Activación de datos no estructurados para IA generativa
El tratamiento y explotación de datos no estructurados —como documentos, hojas de cálculo, correos electrónicos o presentaciones— sigue siendo uno de los desafíos más significativos para la inteligencia artificial en entornos empresariales. IBM estima que gran parte del valor de la IA generativa en la empresa está bloqueado por la dificultad de integrar este tipo de información en modelos de lenguaje y agentes autónomos.
Para abordar esta problemática, la compañía ha anunciado una ampliación de su plataforma watsonx.data, que ahora incorpora capacidades combinadas de data lakehouse y data fabric. Esto permite unificar, gobernar y activar grandes volúmenes de datos dispersos en distintos silos, formatos y ubicaciones —tanto en nubes públicas como en centros de datos locales— mediante trazabilidad, políticas de acceso, control de linaje y gobierno centralizado.
Además, se integran dos nuevas herramientas:
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watsonx.data integration: facilita la orquestación de datos a través de distintos formatos y canales mediante una única interfaz.
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watsonx.data intelligence: permite extraer información compleja y contextual desde archivos no estructurados utilizando tecnologías de IA, orientadas a alimentar aplicaciones y agentes de forma automática.
Según declaraciones de Ritika Gunnar, directora general de datos e IA en IBM, uno de los principales obstáculos para pasar de pruebas de concepto a producción en proyectos de IA es precisamente la falta de preparación de los datos. «Creemos que el verdadero problema de la IA empresarial es un problema de datos no estructurados. Por eso hemos introducido aceleradores que permiten obtener valor de esa información de forma más rápida y controlada», afirmó en un encuentro por videoconferencia con los medios especializados.
Complementando estas capacidades, IBM ha anunciado que su nueva función de almacenamiento inteligente (content-aware storage, CAS) ya está disponible como servicio en IBM Fusion. Esta tecnología permite realizar procesamiento contextual continuo sobre datos no estructurados y facilitar su uso por parte de aplicaciones basadas en RAG (retrieval-augmented generation), reduciendo el tiempo necesario para inferencias complejas. Está previsto que el soporte para IBM Storage Scale llegue en el tercer trimestre de 2025.
Por último, la compañía destacó su próxima adquisición de DataStax, lo que proporcionará a la plataforma watsonx nuevas capacidades de búsqueda vectorial para mejorar el rendimiento de los modelos generativos cuando se integran con grandes volúmenes de datos empresariales.
IBM LinuxONE 5: procesamiento de IA a escala
Para responder a la demanda de procesamiento intensivo, IBM ha introducido IBM LinuxONE 5, su nueva generación de infraestructura Linux para cargas de trabajo de IA. El sistema combina seguridad avanzada con eficiencia energética, y está optimizado para procesos como transacciones financieras en línea o diagnósticos médicos.
Las especificaciones técnicas incluyen:
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Procesadores de IA integrados IBM Telum II y tarjetas aceleradoras Spyre disponibles a través de PCIe en el último trimestre de 2025.
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Contenedores confidenciales para proteger los datos en entornos compartidos.
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Integración con tecnologías de cifrado resistentes a ataques cuánticos.
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Hasta un 44% de ahorro en coste total de propiedad durante cinco años frente a soluciones x86 comparables.
El nuevo sistema busca responder a casos de uso como prevención de fraude en tiempo real y análisis de imágenes médicas mediante modelos generativos.
IA distribuida y enfoque modular
Durante el encuentro con la prensa, los directivos de IBM insistieron en que el futuro de la IA empresarial será modular, distribuido y centrado en la colaboración entre agentes. Según Arvind Krishna, presidente y CEO de IBM, «el 75% de las iniciativas de IA actuales no cumplen las expectativas de retorno debido a la desconexión tecnológica y a la dificultad para integrar datos y aplicaciones». IBM considera que el cambio pasa por herramientas interoperables, observables y con modelos adaptables a cada entorno.
También se puso el foco en la adopción progresiva de inferencias distribuidas en entornos de borde (edge computing), como los casos de uso con la operadora Lumen o Deutsche Telekom, que utilizan tecnologías como IBM Concert para automatizar tareas de mantenimiento en millones de dispositivos.
Despliegue empresarial y barreras en la producción
IBM destaca que, si bien los agentes conversacionales están presentes en más de 20.000 despliegues, la transición a agentes autónomos capaces de ejecutar tareas complejas aún se encuentra en fase de prueba en muchas organizaciones. Según datos compartidos por IBM, aproximadamente el 50% de las pruebas de concepto de agentes acaban implementándose en producción.
Los obstáculos más comunes para su adopción incluyen:
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Costes de operación elevados cuando se usan modelos de gran tamaño.
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Requisitos de gobernanza, trazabilidad y cumplimiento normativo.
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Dificultades para conectar los agentes con sistemas empresariales existentes.
Para mitigar estos retos, IBM ha fortalecido su enfoque de observabilidad total, ampliando su solución watsonx.governance para incluir no solo modelos de lenguaje, sino también el ciclo de vida completo de agentes de IA. Además, se promueve un ecosistema abierto con soporte para modelos propios y de terceros, como Mistral o Meta (Llama Stack), junto con el reciente anuncio de adquisición de DataStax, que incorpora capacidades de búsqueda vectorial.
Un modelo de IA abierto y colaborativo
La estrategia de IBM se basa en mantener un enfoque abierto hacia el desarrollo y uso de modelos de IA. Sus modelos Granite han sido liberados en Hugging Face y se han consolidado como referentes en áreas como series temporales. Además, IBM colabora con otros desarrolladores para ampliar su catálogo, integrando modelos propios y de terceros dentro de su infraestructura.
A nivel global, la compañía sigue apostando por el modelo de nube híbrida con Red Hat OpenShift como eje, lo que permite adaptarse a requisitos de soberanía digital en regiones como Oriente Medio, India o África. Esta arquitectura modular permite a los clientes mantener el control de los datos dentro de sus jurisdicciones, al tiempo que acceden a capacidades avanzadas de IA.
Perspectivas del sector y demanda empresarial
En un reciente estudio del IBM Institute for Business Value (IBV), se señala que la mayoría de las organizaciones planean duplicar su inversión en IA en los próximos dos años. La atención ya no se centra en la experimentación, sino en generar resultados tangibles. Consultoras y socios tecnológicos —como EY, que ha creado soluciones fiscales con watsonx— están entre los principales impulsores de esta tendencia.
Según IBM, 2025 marcará el punto de inflexión en la adopción de agentes de IA con funcionalidades complejas, integrados en procesos empresariales esenciales como finanzas, recursos humanos o compras.
