- IBM presenta un modelo operativo de IA basado en agentes, datos, automatización e infraestructura híbrida para llevar la IA de pilotos a producción
- Nuevas plataformas como watsonx Orchestrate, IBM Bob y Concert buscan unificar el desarrollo y la gestión de agentes de IA a gran escala
- IBM Sovereign Core sitúa la soberanía operativa y el cumplimiento normativo en el centro de los despliegues de IA en entornos híbridos
- Un hito en computación cuántica permite simular complejos proteicos de 12.635 átomos, abriendo la puerta a avances en descubrimiento de fármacos
En su cita anual Think 2026, celebrada en Boston, IBM ha puesto sobre la mesa una batería de anuncios que buscan redefinir cómo las empresas abordan la inteligencia artificial, la automatización y la computación cuántica. Más allá de mostrar nuevos productos, la compañía quiere marcar un rumbo claro: la IA deja de ser un experimento aislado para convertirse en parte estructural de la operación empresarial.
El mensaje de fondo es que la adopción masiva de estas tecnologías ya no depende tanto de probar que la IA funciona, sino de construir infraestructuras, planos de control y marcos de gobernanza capaces de soportarla a gran escala. Con un modelo operativo de IA en cuatro capas —agentes, datos, automatización e híbrido— y un hito cuántico en simulación biomolecular, IBM intenta colocar estas piezas como un único continuo arquitectónico, y no como soluciones sueltas.
Un nuevo modelo operativo de IA para la empresa agéntica
En Think 2026, IBM articuló su estrategia en torno a un “Modelo Operativo de IA” basado en cuatro sistemas integrados que trabajan de forma coordinada: agentes, datos, automatización e infraestructura híbrida. Cada eje ya es prioritario para muchas organizaciones, pero la compañía insiste en que el salto real viene de tratarlos como un todo.
La idea es pasar de proyectos de IA puntuales a rediseñar cómo funciona el negocio en su conjunto. En esta visión, los agentes de IA orquestados, los datos en tiempo real, las operaciones automatizadas y la soberanía operativa en entornos híbridos deben alinearse bajo un mismo plano de control, con políticas comunes y trazabilidad clara.
Desde una perspectiva europea, este enfoque encaja con un contexto marcado por normas como el RGPD y el inminente reglamento europeo de IA, donde desplegar modelos sin una capa sólida de gobernanza deja de ser una opción viable. IBM intenta posicionarse precisamente en ese punto intermedio entre la innovación técnica y las exigencias regulatorias.
Agentes de IA: orquestación y desarrollo a gran escala
Uno de los bloques centrales del anuncio es la capa de agentes, donde IBM plantea que el reto ya no es solo crear unos pocos asistentes inteligentes, sino gestionar miles de agentes procedentes de distintos proveedores y equipos, manteniendo gobernanza y auditoría casi en tiempo real.
La compañía presentó la nueva generación de watsonx Orchestrate, actualmente en versión preliminar privada, como un plano de control para la era multiagente. Este sistema permite desplegar y operar agentes de diferentes orígenes bajo un conjunto unificado de políticas, con visibilidad sobre quién hace qué, dónde y bajo qué reglas.
En paralelo, IBM dio protagonismo a IBM Bob, ya disponible de forma general. Se trata de un entorno de desarrollo basado en agentes de IA orientado a empresas, que colabora con los equipos de ingeniería para construir nuevos agentes con controles de seguridad y costes integrados desde el inicio del ciclo de desarrollo.
Para organizaciones con infraestructuras críticas asentadas en mainframe, IBM amplía este enfoque con IBM Bob Premium Package for Z, en vista previa privada. Esta variante lleva el desarrollo nativo de IA a los sistemas IBM Z, donde se procesan muchas de las cargas de trabajo más sensibles del sector financiero, la administración pública o las telecomunicaciones.
En conjunto, watsonx Orchestrate y Bob pretenden cubrir tanto la orquestación de agentes en producción como la creación de nuevos agentes bajo criterios comunes de cumplimiento, algo especialmente relevante para grandes compañías europeas sometidas a auditorías frecuentes y regulaciones sectoriales estrictas.
Datos en tiempo real preparados para la IA
Otro de los ejes de la estrategia es la capa de datos, donde IBM insiste en que la IA generativa y agéntica necesita contexto actualizado y gobernado, no solo lagos de datos estáticos. Para ello, la empresa combina su plataforma watsonx.data con capacidades de transmisión de eventos en tiempo real.
Tras la integración de Confluent, basada en tecnologías como Kafka y Flink, IBM ofrece una base de datos preparada para la IA que conecta el flujo de datos en tiempo real con cargas de trabajo analíticas por lotes en entornos híbridos. Las integraciones de Confluent y Tableflow con watsonx.data, ya en disponibilidad general, van en esta línea.
Entre las novedades de watsonx.data, IBM destacó una capa de contexto federado en versión preliminar privada, que añade significado semántico a los datos empresariales y permite aplicar reglas de cumplimiento en tiempo de ejecución. Bajo etiquetas como Context, OpenRAG y OpenSearch, la compañía quiere que los agentes de IA puedan razonar de forma fiable sobre información dispersa.
En el plano del rendimiento, IBM mostró resultados de Presto acelerado por GPU en watsonx.data, también en vista previa privada. Según pruebas internas con tecnología de NVIDIA y una prueba de concepto con Nestlé en un data mart global de 186 países, la combinación habría permitido reducir los costes hasta un 83 % y mejorar la relación precio-rendimiento en torno a 30 veces en ciertas cargas de trabajo.
Para los entornos IBM Z, la compañía anunció IBM Z Database Assistant en versión preliminar privada, un espacio de trabajo impulsado por IA para administradores de bases de datos Db2 e IMS. Su objetivo es facilitar la monitorización de rendimiento, la automatización de tareas rutinarias y la optimización de configuraciones en infraestructuras complejas.
Completando esta capa de datos e infraestructura, IBM resaltó el papel de HCP Terraform con tecnología Infragraph, en versión preliminar pública. Esta solución construye un grafo de conocimiento centralizado con información procedente de múltiples nubes, flujos de infraestructura como código, herramientas de seguridad y plataformas de operaciones, con la idea de mejorar la visibilidad y automatizar la corrección de incidencias.
Automatización y operaciones inteligentes en la nube híbrida
Al incorporar IA en el corazón del negocio, la complejidad operativa se dispara. Muchas organizaciones gestionan esta situación con herramientas fragmentadas y equipos aislados, lo que incrementa el riesgo de fallos, sobrecostes y ceguera operativa en entornos híbridos.
Para abordar este escenario, IBM presentó la plataforma IBM Concert, actualmente en versión preliminar pública. Se trata de una plataforma operativa basada en IA que pretende ayudar a las empresas a pasar de una monitorización meramente reactiva a una reacción coordinada e inteligente frente a incidentes y cambios en la demanda.
Concert se apoya en tres capacidades interconectadas: una visión global que elimina silos entre aplicaciones, infraestructura y red; decisiones basadas en contexto que correlacionan señales de riesgo y dependencias; y una ejecución coordinada que enlaza información y acción, con gobernanza integrada y supervisión humana.
En seguridad, IBM subrayó cómo el panorama de amenazas evoluciona rápidamente, con herramientas de IA capaces de detectar y explotar vulnerabilidades en horas. Para responder a este ritmo, la compañía lanzó IBM Concert Secure Coder en vista previa pública, una solución que integra la gestión de seguridad en el propio flujo de trabajo de los desarrolladores.
Accessible desde IBM Bob y VS Code, Secure Coder prioriza riesgos a medida que se escribe el código, sugiere planes de remediación y puede generar correcciones automáticas para reparar vulnerabilidades o aplicar parches sobre el sistema operativo, el middleware y los paquetes implicados. La idea es favorecer una seguridad continua y proactiva, reduciendo la superficie de ataque antes de que se produzcan incidentes.
En este bloque de automatización, IBM también destacó IBM Vault 2.0, ya disponible, que introduce análisis impulsados por IA sobre secretos filtrados, credenciales dinámicas de corta duración en los principales proveedores de nube y rotación automatizada de secretos. Junto a ello, IBM zSecure Secret Manager, previsto para junio de 2026, busca agilizar la gestión del ciclo de vida de certificados en entornos de mainframe RACF, integrándose con Vault Self-Managed para IBM Z y LinuxONE.
Soberanía operativa y gobernanza en entornos híbridos
Uno de los anuncios con mayor impacto potencial para Europa fue la disponibilidad general de IBM Sovereign Core. En un contexto donde chocan los requisitos de gobernanza de IA, localización de datos y obligaciones de auditoría, esta plataforma pretende llevar la soberanía más allá del mero lugar donde se almacenan los datos.
IBM plantea que, en la práctica, la soberanía debe incluir un control operativo sobre modelos, agentes y flujos de inferencia. Sovereign Core integra políticas directamente en el tiempo de ejecución de la infraestructura, lo que permite adaptar la gobernanza según evolucionan las normas regulatorias y priorizar la portabilidad de cargas de trabajo entre nubes y centros de datos.
La plataforma ofrece un plano de control operado por el cliente, con identidad gestionada dentro de los límites definidos, cifrado, registro, monitorización de cumplimiento y ejecución de IA bajo políticas verificables. Incorpora además marcos regulatorios precargados, generación automatizada de evidencias y plantillas para entornos de inferencia sobre CPU, GPU e infraestructuras específicas de IA.
Para mercados como España y el resto de la Unión Europea, donde se combinan RGPD, normas sectoriales (finanzas, salud, administraciones públicas) y nuevas obligaciones derivadas del futuro AI Act europeo, este tipo de plataformas puede resultar relevante. Permiten demostrar de forma continua dónde se ejecutan las cargas de trabajo, cómo se gestionan y si se mantiene el cumplimiento normativo a lo largo del tiempo.
Desde el punto de vista tecnológico, Sovereign Core se basa en Red Hat OpenShift y Red Hat AI, apostando por tecnologías abiertas de nivel empresarial. Su catálogo de ecosistema incluye proveedores como AMD, Dell, Intel, MongoDB, Cloudera, Elastic, Palo Alto Networks, ATOS o Cegeka, lo que permite a clientes y socios europeos extender sus inversiones existentes hacia entornos híbridos soberanos.
La estrategia de IBM en este terreno encaja con una tendencia clara: el cumplimiento deja de ser un elemento periférico para convertirse en un componente central de la arquitectura. En sectores regulados y administraciones públicas europeas, la capacidad de trazar y auditar el comportamiento de la IA es ya un requisito para poder escalar estas tecnologías sin frenar la innovación.
Un hito en computación cuántica para simulación biomolecular
Más allá de la infraestructura de IA, IBM reservó un espacio relevante en Think 2026 para mostrar avances en computación cuántica aplicada a ciencias de la vida. En colaboración con Cleveland Clinic y el instituto japonés RIKEN, la compañía anunció la simulación de complejos proteicos de hasta 12.635 átomos.
Según los datos presentados, se trataría de la simulación más grande realizada hasta ahora de moléculas biológicamente relevantes empleando hardware cuántico. El trabajo combinó procesadores cuánticos Heron de 156 cúbits con dos de las supercomputadoras más potentes del mundo, Fugaku y Miyabi-G, en un enfoque híbrido cuántico-clásico.
Los sistemas clásicos se encargaban de descomponer los complejos proteína-ligando en fragmentos manejables, mientras que los sistemas cuánticos calculaban el comportamiento cuántico-mecánico de esos fragmentos. En determinadas fases, el flujo de trabajo requirió hasta 94 cúbits y cerca de 6.000 operaciones cuánticas.
El equipo introdujo además un algoritmo híbrido denominado EWF-TrimSQD, que, según IBM, permitió reducir la sobrecarga computacional y ampliar el rango de moléculas posibles de modelar. Comparado con resultados de seis meses antes, las organizaciones implicadas reportaron un incremento de unas 40 veces en el tamaño de las proteínas abordadas y mejoras de hasta 210 veces en la precisión de un paso crítico del flujo de trabajo.
IBM y sus socios interpretan este avance como una señal de que la supercomputación cuántica está empezando a cruzar la frontera entre la prueba de concepto y la utilidad científica práctica. En el corto plazo, no se trata de sustituir a los sistemas de alto rendimiento clásicos, sino de complementarlos en cálculos de energía y modelos moleculares relevantes para el descubrimiento de fármacos, el estudio del comportamiento enzimático o el análisis de interacciones proteicas.
Para el ecosistema europeo de investigación biomédica y farmacéutica, donde numerosos centros trabajan ya con plataformas de alto rendimiento, este tipo de flujo de trabajo híbrido cuántico-clásico apunta a nuevas oportunidades. A medio plazo, las organizaciones que consigan integrar procesamiento cuántico en sus cadenas de I+D podrían acelerar etapas complejas del diseño de compuestos y la evaluación de interacciones moleculares.
Consultoría, ecosistema y diez años de computación cuántica en la nube
En el ámbito de servicios, IBM completó sus anuncios con nuevas capacidades de consultoría vinculadas a la IA agéntica y la gobernanza. Entre ellas, destacó Enterprise Advantage Context Studio y Process Studio, así como una iniciativa de certificación de agentes de IA en colaboración con Pearson.
La compañía también puso el foco en interoperabilidad con SAP y en despliegues autorizados por FedRAMP de IBM Consulting Advantage en AWS GovCloud, un movimiento especialmente relevante para administraciones y entidades reguladas que operan bajo marcos de seguridad estrictos.
En el ámbito cuántico, Think 2026 sirvió para recordar que se cumplen diez años desde que IBM puso sus sistemas cuánticos en la nube. Esta plataforma, que comenzó como un experimento accesible a la comunidad académica, suma en la actualidad más de 300 organizaciones y cerca de 700.000 usuarios en todo el mundo.
Según la compañía, esta comunidad ha contribuido a más de 3.000 publicaciones científicas, lo que da una idea de la intensidad con la que universidades, centros de investigación y empresas están explorando casos de uso en química, optimización, aprendizaje automático y criptografía poscuántica.
Para Europa, donde iniciativas comunitarias y nacionales buscan impulsar ecosistemas cuánticos propios, la experiencia acumulada en una década de acceso en la nube ofrece una base sobre la que explorar modelos de colaboración público-privada, nuevos programas de formación avanzada y proyectos de investigación conjuntos con impacto industrial.
En conjunto, los anuncios de IBM en Think 2026 dibujan un escenario en el que la IA, la automatización y la computación cuántica se conciben como partes de una misma arquitectura, sostenida por datos gobernados, operaciones híbridas observables y marcos de soberanía reforzados. Para las organizaciones europeas, especialmente en sectores regulados y de alta exigencia tecnológica, la cuestión ya no es si incorporar estas capacidades, sino cómo hacerlo de forma estructurada, auditable y alineada con un entorno normativo cada vez más exigente.
