La inteligencia artificial ha pasado de una mera 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.
Aunque positivo, 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. Desde el desarrollo y consolidación de Linux como el sistema operativo más ubicuo del mundo, experimentando el surgimiento y crecimiento de Kubernetes y desde los contenedores, hasta el desarrollo y expansión de la propia Internet, el código abierto jugó 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
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 donde y como 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 sólo 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.
