Por: Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general para
Latinoamérica en Red Hat
La inteligencia artificial ha pasado de ser una posibilidad a una realidad innegable en
poco tiempo. Hoy es visto como un camino obligatorio para las empresas, lo que
justifica el salto en su implementación. En los últimos seis años, el uso de la IA,
especialmente la IA generativa, en las organizaciones ha pasado de un promedio del
50% al 72%, según datos de McKinsey.
Este crecimiento acelerado también refleja un escenario desafiante. Muchas empresas
están experimentando lo que podríamos llamar FOMOAI (fear of missing out AI, o
miedo a quedarse fuera de esta tendencia), lo que provoca que muchos de ellos
empiecen a adoptar la inteligencia artificial sin estar realmente preparados o sin tener
un plan estratégico para ello.
Hoy en día, según una investigación de Boston Consulting Group (BCG), solo el 26%
de las organizaciones ha desarrollado el conjunto necesario de capacidades para ir
más allá de las pruebas de concepto y generar valor tangible con IA.
Rompiendo barreras
Entre las principales barreras para extraer todo el potencial de la IA y generar valor a
partir de ella se encuentran algunas preocupaciones sobre los límites de esta
tecnología. Un estudio de Deloitte mostró que muchas empresas creen que pueden
surgir nuevos problemas debido a la expansión de los proyectos piloto de IA,
regulaciones poco claras sobre datos sensibles y dudas sobre el uso de datos externos
(por ejemplo, datos de terceros bajo licencia).
El escenario está lleno de incertidumbres, sin embargo, es terreno fértil para el
surgimiento de oportunidades. Los movimientos recientes de la industria apuntan al
código abierto como fuente y destino de nuevos modelos de inteligencia artificial, a
medida que modelos básicos más abiertos cierran la brecha con las plataformas
propietarias de IA.
La conexión entre la IA y el código abierto parece seguir el camino de otras
innovaciones importantes en la industria de TI que solo fueron posibles gracias a esta
poderosa combinación. El código abierto ha jugado un papel fundamental para romper
barreras, optimizar recursos, brindar seguridad y, sobre todo, transparencia.
Según un artículo de la Escuela de Negocios de Harvard, sin el software de código
abierto y sus redes de creación de código, las empresas pagarían alrededor de 3,5
veces más para crear el software y las plataformas que gestionan sus negocios, algo
equivalente a 8,8 billones de dólares.
Respaldado por valores clave como la colaboración, la transparencia y el intercambio
constante de ideas, el código abierto ya no es solo un método para el desarrollo de
software. Con el paso de los años, ha abarcado una forma más general de trabajar,
abierta, descentralizada y profundamente colaborativa. La unión de metodología y
filosofía de código abierto revolucionó el mercado y permitió a las empresas extraer
todo el potencial de tecnologías como la computación en la nube y la automatización.
Esto ha dado lugar a ofertas de servicios y productos cada vez más completos, que
ahora buscan repetir con la IA.
IA: inteligente y abierta
Una encuesta realizada por McKinsey demostró que más del 50% de las
organizaciones encuestadas dicen que utilizan open source en diferentes áreas de la
tecnología de IA. Las empresas que ven la IA como un aliado importante para obtener
una ventaja competitiva son las que tienen más probabilidades de utilizar modelos y
herramientas de IA de código abierto.
Lo que atrae a las empresas a invertir en estas soluciones son los posibles ahorros de
costos y una comprensión más profunda de los modelos de inteligencia artificial.
Debido a que los proyectos de código abierto se construyen de manera colaborativa, es
más fácil identificar y abordar posibles problemas de seguridad y sesgos en los
modelos de IA a medida que se desarrollan.
Actualmente, los datos y métodos utilizados para entrenar y ajustar los modelos
propietarios de IA se mantienen estrechamente vigilados, lo que hace mucho más difícil
identificar si albergan datos potencialmente peligrosos o sesgos inherentes. Si un
modelo y los datos utilizados para entrenarlo son abiertos, cualquiera puede
examinarlo, lo que reduce el riesgo. Además, el código abierto permite crear
herramientas y procesos para rastrear y auditar el desarrollo futuro de modelos y
aplicaciones, ayudando a mejorar y mantener su seguridad a lo largo del tiempo. Esta
apertura y transparencia también genera confianza, ya que los usuarios pueden
preguntar directamente cómo se utilizan y procesan sus datos.
Con la tecnología de código abierto también es posible invertir en modelos más
pequeños, los llamados Small Language Models (SLMs, por su sigla en inglés), mucho
más especializados, transparentes, seguros y rentables.
Los SLM son significativamente más rápidos y eficientes de entrenar e implementar y
pueden personalizarse y adaptarse según sea necesario; esto le brinda la flexibilidad
de implementar su modelo de IA y cualquier aplicación creada en él dónde y cómo
quiera.
Los Large Language Models (LLM), que dominan el mercado hoy en día, son
exorbitantemente costosos de construir, capacitar, mantener e implementar, y
requieren enormes cantidades de almacenamiento. Los modelos y aplicaciones de IA
abiertos no solo requieren una fracción de la potencia informática de los LLM, sino que
permiten a personas sin habilidades ni experiencia especializadas contribuir de forma
activa y eficaz a la formación y el ajuste de los modelos de IA.
Construcción colaborativa
Red Hat, líder en software empresarial de código abierto, ha estado a la vanguardia de
una inteligencia artificial cada vez más abierta y colaborativa, anclada en la filosofía
open source, para democratizar el acceso a la IA. En Red Hat, creemos que todos
deberían tener la capacidad de contribuir a la inteligencia artificial, y aplicamos nuestras
décadas de experiencia en código abierto para desarrollar herramientas y marcos que
permitirán precisamente eso: que todos se beneficien de la IA y al mismo tiempo
ayuden a dar forma a su futuro y evolución.
Los principios y prácticas de código abierto aceleran la innovación y permiten un
ecosistema vibrante al fomentar asociaciones y oportunidades de colaboración entre
proyectos e industrias. En tecnología, el lema de que “nadie innova solo” nunca ha sido
tan valioso y preciso: la innovación colaborativa y de código abierto es esencial para el
futuro de la IA, para que siga siendo accesible y beneficiosa para todos.
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