La inteligencia artificial generativa (gen AI) ya forma parte de la vida cotidiana de la sociedad, y especialmente de las empresas. Su enorme potencial para reducir los costos operativos, promover la toma de decisiones basada en datos, aumentar la productividad y mejorar la interacción con el cliente ya ha llevado a muchas organizaciones globales a utilizar, probar o explorar la IA generativa con fines comerciales. Un estudio reciente de Harvard Business Review señala que el 85% de las empresas entrevistadas ya se encuentran en esta fase de adopción de IA. Muchas de ellas, sin embargo, siguen enfrentando retos importantes para avanzar en la implementación de la tecnología.
Según el informe, para el 45% de los encuestados, la principal barrera para escalar los casos de uso es la falta de una estrategia o una hoja de ruta clara sobre cómo seguirla. El 42% señala la falta de talento con las habilidades y conocimientos necesarios, mientras que el 39% menciona los esfuerzos desorganizados o aislados (silos organizacionales) como obstáculos para el progreso. “Nos encontramos en un punto de inflexión en el que todas las empresas parecen perseguir algo que ni siquiera tienen claro qué es. Usando la metáfora de un partido de fútbol, es como si todos corrieran detrás del balón en el campo de juego, incapaces de crear las jugadas correctas y marcar el gol. El afán por seguir una tendencia ha sido mayor que el tiempo invertido en análisis y preparación para implementar con estrategia y sabiduría”, afirma Gilson Magalhães, vicepresidente y gerente general para Latinoamérica en Red Hat.
Para el ejecutivo, las organizaciones que desean alcanzar el verdadero éxito con la inteligencia artificial deben centrarse en definir un objetivo claro, con una alineación multifuncional y una base capaz de respaldar la adopción de la gen AI a gran velocidad y escala. «Avanzar en este camino puede ser más sencillo con el open source, que ofrece más flexibilidad y opciones de modelos que mejor atienden a las necesidades organizacionales, hasta dónde se ejecuta realmente una carga de trabajo», dice.
Cualquier modelo y cualquier entorno
Según datos de Boston Consulting Group (BCG), más del 90% de las empresas planean ampliar el uso de la IA en los próximos dos años, dada su eficacia para gestionar costos y aumentar los ingresos. Para superar estos desafíos a medida que avanzan los planes, los líderes empresariales de todo el mundo están adoptando cada vez más la cultura y las tecnologías de código abierto.
Además de ofrecer flexibilidad y mayor control de los recursos de IA generativa en cualquier entorno (en la nube, en las instalaciones o en el edge), las plataformas de código abierto pueden integrarse con un amplio conjunto de tecnologías, lo que ofrece libertad y opciones para que cada empresa avance de la manera que mejor le funcione.
Trabajar en un ecosistema abierto es una modalidad que permite que las organizaciones accedan a conocimientos complementarios y reduzcan la dependencia de un solo proveedor. “Los socios adecuados aportan experiencia, infraestructura y capacidades, incluidos conocimientos técnicos, experiencia y habilidades especializadas en áreas como la privacidad y la seguridad de los datos, resolviendo muchas de las brechas actuales en las empresas, desde la falta de talento hasta el cumplimiento y la seguridad», refuerza Thiago Araki, director Sr. de tecnología para Latinoamérica en Red Hat.
IA en la nube: hasta el infinito y más allá
Si bien la inteligencia artificial puede ejecutarse en cualquier entorno, y el código abierto facilita esta flexibilidad al garantizar la consistencia necesaria, es en la nube híbrida que la IA encuentra su mejor aliado para alcanzar un nuevo nivel. Al combinar la infraestructura local con recursos de nube pública y privada, la nube híbrida ofrece mayor flexibilidad en el método y la ubicación de implementación, así como un mayor control sobre la gestión de las cargas de trabajo de IA. Por ejemplo, los modelos de IA pueden entrenarse en potentes GPU basadas en la nube e implementarse on-premises o en la nube privada por motivos de seguridad o cumplimiento normativo.
La nube también aporta escalabilidad, ya que permite a las empresas ampliar o reducir su capacidad según sea necesario. Esta adaptabilidad facilita la experimentación, la implementación rápida y el acceso a recursos de forma ubicua. Según un estudio de Accenture, publicado por Harvard, el 60% de los altos ejecutivos espera que sus soluciones de IA generativa se extiendan a toda la organización para 2025, frente al 36% en 2024. Sin embargo, el 28% identificó las limitaciones de los datos o la infraestructura tecnológica como el mayor obstáculo para la implementación y el escalamiento de la IA generativa.
“El inmenso poder computacional y los requisitos de almacenamiento de datos de la Gen AI hacen que la infraestructura en la nube sea esencial para su implementación y escalabilidad. Para gestionar las enormes cantidades de datos, las organizaciones necesitan capacidades de almacenamiento y procesamiento escalables, flexibles y rentables. La computación en la nube proporciona esta infraestructura, permitiendo a las empresas almacenar, gestionar y analizar datos a gran escala”, explica Juan Naranjo, gerente de Arquitectura de Soluciones, Red Hat
Como impulsor clave de la nube, especialmente de la nube híbrida, el código abierto ayuda a las organizaciones a aprovechar al máximo el potencial de esta tecnología. La cartera de productos y servicios de Red Hat para inteligencia artificial, Red Hat AI, es un buen ejemplo. Proyectada para acelerar el desarrollo y la implementación de soluciones de IA en la nube híbrida, ofrece una plataforma de IA empresarial para el entrenamiento y la inferencia de modelos que proporciona mayor eficiencia, una experiencia simplificada y la flexibilidad para implementar en cualquier lugar de la nube híbrida.
Cultivando talentos
Otra solución importante para avanzar en el camino de la IA es Red Hat Enterprise Linux 10. La última versión del sistema operativo de código abierto de Red Hat aborda principalmente la escasez de talento. Herramientas como RHEL Lightspeed combinan décadas de experiencia en Linux con tecnologías de IA para ofrecer orientación y recomendaciones proactivas a profesionales de todos los niveles de experiencia.
Además de las herramientas, Red Hat también ofrece capacitación en línea gratuita sobre fundamentos de IA. Son dos certificados de aprendizaje de IA, dirigidos tanto a líderes senior con experiencia como a principiantes, que ayudan a educar a usuarios de todos los niveles sobre cómo la IA puede transformar las operaciones comerciales, agilizar la toma de decisiones e impulsar la innovación. “Implementar la IA generativa no debería considerarse una carrera motivada por el hype. No se trata de correr contra el tiempo, sino de avanzar en la dirección correcta. La verdadera ventaja competitiva reside en la estrategia, el aprendizaje y el conocimiento, elementos cruciales para tomar decisiones que optimicen las tecnologías y valoren el talento”, concluye Alexandre Duarte, vicepresidente de servicios para Latinoamérica en Red Hat.
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