La promesa de la IA generativa de aumentar la productividad y potenciar las capacidades empresariales ha captado la atención de los líderes empresariales de numerosos sectores: según el informe de F5 «Informe sobre el estado de la estrategia de aplicaciones de 2025», prácticamente todos los encuestados (99 %) afirmaron sentirse cómodos utilizando la IA no solo para respaldar la toma de decisiones, sino también para automatizar al menos una función operativa.
«Las organizaciones de todo el mundo están acelerando la implantación de la IA generativa y otras tecnologías emergentes para transformar su forma de trabajar, innovar e interactuar con sus clientes», afirmó Kunal Anand, director de Innovación de F5.
Sin embargo, los modelos estándar de IA generativa basados en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) disponibles en el mercado suelen carecer de información actualizada y de la inteligencia contextual necesarias para desempeñar un papel estratégico y fiable en el dinámico entorno empresarial actual, donde el acceso a datos en tiempo real, los conocimientos especializados en cada ámbito y una toma de decisiones precisa son fundamentales para el éxito.
Las organizaciones que buscan integrar aplicaciones de IA generativa con una fuente de información más actualizada, precisa y específica del dominio están implementando la generación aumentada por recuperación (RAG), un marco de IA que combina enfoques basados en la recuperación y enfoques generativos para mejorar la calidad y la precisión de las respuestas generadas por la IA.
La IA empresarial es un trabajo en equipo
Implementar RAG con éxito en una infraestructura de IA empresarial no es tan sencillo como conectar y usar. RAG requiere coordinar múltiples componentes y tecnologías, y es un excelente ejemplo de cómo las soluciones de IA empresarial necesitan un ecosistema abierto y colaborativo de proveedores tecnológicos, socios de infraestructura y socios de canal para alcanzar el éxito.
La implementación de RAG implica la participación de múltiples proveedores, incluidos proveedores de almacenamiento de datos, plataformas de contenedores, LLM, herramientas de gestión del tráfico, API e infraestructura de backend, entre otros. La IA empresarial es un auténtico trabajo en equipo, y en F5 sabemos que muchos actores deben colaborar para hacer posible que nuestros clientes utilicen la IA a gran escala. Para alcanzar el éxito, es necesario contar con una potente red colaborativa que incluya proveedores tecnológicos capaces de ofrecer componentes y software de primer nivel, socios de canal que conviertan las herramientas en resultados empresariales y una mentalidad que conciba la IA no como un producto, sino como un ecosistema de soluciones.
Una base superior para la IA
F5 y Red Hat OpenShift AI proporcionan una base sólida y unificada para implementar RAG en LLM, abordando las importantes complejidades de seguridad y gestión del tráfico que conlleva integrar datos de múltiples fuentes en un sistema de IA generativa. Red Hat y F5 cuentan con una larga trayectoria de colaboración tecnológica, y la colaboración actual entre ambas empresas ofrece una plataforma sólida, protegida y escalable para iniciativas basadas en IA, incluida la integración de RAG en LLM existentes.
F5 y Red Hat son líderes consolidados: F5 ha sido nombrada una de las 25 «empresas de IA más destacadas para centros de datos y el edge» por CRN, que destaca la «plataforma integral de seguridad y entrega de aplicaciones […] para ayudar a las empresas a responder a las necesidades de redes multicloud y de seguridad de la IA y las API» de F5. Dataquest reconoce a Red Hat como líder en soluciones empresariales de código abierto y afirma que su «innovación de código abierto definirá la próxima era de las TI empresariales».
La combinación de las avanzadas tecnologías de seguridad y gestión del tráfico de F5 y Red Hat OpenShift AI, una plataforma avanzada de desarrollo de aplicaciones de IA, contribuye a establecer una estructura más segura y escalable para las iniciativas basadas en IA. Las organizaciones pueden implementar sus aplicaciones de IA con confianza, sabiendo que están protegidas frente a ciberamenazas en constante evolución y que pueden satisfacer los exigentes requisitos de las cargas de trabajo de IA modernas.
“RAG requiere la coordinación de múltiples componentes y tecnologías, y es un excelente ejemplo de cómo las soluciones de IA empresarial necesitan un ecosistema abierto y colaborativo de proveedores de tecnología, socios de infraestructura y socios de canal para alcanzar el éxito.”
Red Hat, F5 y su ecosistema de socios tecnológicos seguirán colaborando para ayudar a los clientes a conectar y proteger sus aplicaciones y API en entornos híbridos complejos. A medida que las organizaciones exploran el potencial de la IA, pueden confiar en proveedores de confianza como Red Hat y F5 para ofrecer una plataforma coherente y unificada que permita mantener los entornos de IA bajo control, optimizar los costes y garantizar la seguridad, fomentando así un entorno en el que la innovación y la seguridad vayan de la mano.
Desafíos de integrar RAG en los LLM existentes
RAG es cada vez más esencial para las aplicaciones de IA generativa de nivel empresarial, y el mercado de RAG está preparado para experimentar un crecimiento considerable en los próximos años, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 44,7 % entre 2024 y 2030, y podría alcanzar los 11.030 millones de dólares en 2030.
Aunque RAG puede mejorar considerablemente los resultados de las aplicaciones de IA generativa, su implementación en los LLM no es sencilla, ya que aumenta en gran medida la complejidad del sistema y los riesgos de seguridad debido a que los componentes de datos adicionales de RAG se encuentran en múltiples entornos digitales y bases de conocimiento externas. Las conexiones de red necesarias para transmitir las solicitudes de recuperación y las respuestas con datos aumentados conllevan riesgos de seguridad y de filtración de datos, y requieren estrictos controles de acceso y mecanismos de cifrado para proteger los datos confidenciales.
La integración de Red Hat OpenShift AI con los servicios de F5 Distributed Cloud y F5 BIG-IP Next for Kubernetes proporciona un conjunto básico de servicios que ofrecen tecnologías avanzadas de seguridad y gestión del tráfico para respaldar y proteger múltiples casos de uso de RAG.
Distributed Cloud Services son servicios de seguridad, redes y gestión de aplicaciones basados en SaaS que permiten a los clientes desplegar, proteger y operar sus aplicaciones en un entorno nativo de la nube donde sea necesario: en el centro de datos, en entornos multinube o en el extremo de la red o de la empresa.
A su vez, BIG-IP Next for Kubernetes optimiza la gestión y distribución del tráfico entre clústeres de procesamiento de IA, lo que garantiza una comunicación mediante API escalable y eficiente para admitir cargas de trabajo basadas en RAG, así como flujos de datos fiables y de alto rendimiento sin pérdida de rendimiento.
El reciente anuncio de Meta sobre su familia de LLM Llama 4, con Llama 4 Scout y su ventana de contexto de 10 millones de tokens, ha suscitado comentarios acerca de que unas ventanas de contexto tan amplias podrían hacer que RAG quedara obsoleto pronto. Sin embargo, los LLM Llama 4 están preentrenados y son autónomos, sin acceso en tiempo real a datos externos o privados, a menos que se diseñen expresamente para incorporar esas funciones. En cambio, RAG permite a los modelos obtener e incorporar en tiempo real la información más actual y relevante de grandes repositorios de datos, lo que garantiza que los resultados de la IA sean precisos y pertinentes para el contexto. F5 considera que RAG seguirá siendo un mecanismo fundamental de la IA generativa porque se adapta mejor a la naturaleza dinámica e interactiva de los flujos de trabajo de IA.
Una plataforma conjunta de F5 y Red Hat para proteger las cargas de trabajo de RAG
La implementación de Distributed Cloud Services y BIG-IP Next for Kubernetes en Red Hat OpenShift AI crea una solución de seguridad reforzada para proteger las cargas de trabajo de RAG. La plataforma conjunta de F5 y Red Hat mejora la fiabilidad y la escalabilidad de RAG, y proporciona una base fácil de gestionar para soluciones de IA generativa basadas en RAG que ofrecen una mayor precisión y relevancia, lo que permite obtener mejores resultados y mejorar la experiencia del usuario.
Para obtener más información, lea la descripción general de la solución. Y si tiene previsto asistir al Red Hat Summit de este año, no se pierda una sesión de F5.
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