Como extensión del Red Hat Summit celebrado en Boston, la compañía ha generado encuentros en diferentes países bajo la bandera ‘Connect’ y Colombia no ha sido la excepción y celebró el encuentro de código abierto que concluyó con un mensaje preciso: la Inteligencia Artificial (IA) no es una tecnología para unos pocos, sino una fuerza que debe ser híbrida, abierta y orientada a la acción para impulsar la eficiencia y la soberanía digital de las organizaciones.
Bajo la consigna “Unlock what’s next” , el evento se centró en cómo el código abierto actúa como el catalizador de estos avances , permitiendo a las empresas hacer más con menos a través de la innovación, eficiencia y sostenibilidad.
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Del miedo a la acción: El éxito de la IA está en el “para qué”
Mauricio Álvarez, Account Manager Enterprise de Red Hat Colombia, abrió el espacio con una reflexión sobre el FOMO AI (fear of mising out) o el el temor de “perderse la fiesta” de la IA en la que al parecer todo el mundo ya está, comparándola con el sentimiento adolescente de no ser invitado a un evento donde “va a estar todo el mundo menos yo”.
Álvarez hizo hincapié en que el foco no debe estar en el despliegue de grandes modelos genéricos, en el qué, ni si quiera en el cómo, sino en la “Inteligencia aplicada“ , subrayando que muchos proyectos de IA fracasan porque no tienen claro el “para qué“.
“El tamaño del modelo no determina el éxito de la IA, sino la inteligencia aplicada” , señaló Álvarez, enfatizando que el verdadero valor se encuentra en la capacidad de convertir el conocimiento en acción a través de la inferencia y la automatización.
Álvarez describió a la inferencia de IA como la fase operativa donde el modelo aplica lo aprendido, convirtiéndose en el “cerebro que piensa y toma decisiones”, mientras que la automatización es el “sistema nervioso que ejecuta esas decisiones”. Esta combinación habilita la autonomía y el surgimiento de los agentes inteligentes (Agentic AI), y convierte a la inferencia en el elemento crítico del proceso.
Esta combinación es la que habilita la autonomía y el surgimiento de los agentes inteligentes (Agentic AI), capaces de razonar, planear y ejecutar de forma independiente. La inferencia, al ser ejecutada cientos, miles o millones de veces, se vuelve el elemento crítico del proceso, más allá del entrenamiento del modelo.
La plataforma híbrida: La base de la IA Integrada
Los voceros de Red Hat enfatizaron que la IA debe integrarse en un entorno híbrido en lugar de reemplazar a las tecnologías existentes.
Sofía Romero, Senior Principal Chief Architect en Red Hat, proporcionó la visión clave de la integración tecnológica, asegurando la continuidad y coexistencia:
“Ninguna ola desaparece a la otra. Cuando llegó la Nube no desaparecieron los centros de datos. La IA no va a desaparecer otras olas. Las tecnologías se integran”, afirmó Romero, destacando la importancia de construir sobre la experiencia de la era de la nube.
El enfoque de Red Hat se centra en proveer una plataforma que ofrezca libertad de elección, permitiendo ejecutar cualquier modelo (grande, pequeño, o mediano) con cualquier acelerador y en cualquier nube (privada o pública).
- Red Hat AI 3.0: La plataforma integra todos los componentes para el ciclo de vida de modelos generativos y predictivos.
- Agentes y automatización: Luis González, Manager, Solution Architect, presentó la Inteligencia Artificial de Agentes como el medio para accionar las decisiones de la IA, integrándose a través de herramientas como Ansible para la automatización inteligente (AIOps).
Soberanía digital y eficiencia sostenible
Victoria Martínez, gerente de Inteligencia Artificial para Red Hat Latinoamérica, y otros ponentes recalcaron la necesidad de una adopción responsable, transparente, y sostenible de la IA.
- Modelos pequeños y especializados: Red Hat promueve el uso de modelos más pequeños y especializados en un enfoque de código abierto. La ventaja radica en la inferencia eficiente , ya que los modelos pequeños consumen menos recursos, lo que resulta en una arquitectura de ejecución más rápida y con menores costos.
- Eficiencia de recursos y costos: Martínez presentó iniciativas para la eficiencia energética y la privacidad de datos. El uso de modelos cuantizados y distribuidos (como el componente VNL que comprime los motores de inferencia y el modelo n que permite la distribución de cargas) reduce el consumo de recursos hasta en un 75 %.
- Gobernanza y control: La gestión de la IA debe incluir una gobernanza para controlar la reutilización, la privacidad, la seguridad, y mitigar las alucinaciones. La soberanía digital es clave, asegurando que el conocimiento generado en el entrenamiento de modelos no se quede atrapado en nubes de terceros.
Martínez también se refirió a lo abrumador que llega a ser todo el universo que rodea a la IA: “No hay una fórmula secreta, hay una gran incertidumbre. Estamos abrumados, ¿pero qué debemos tener en cuenta? Empezar con algo pequeño, diseñar infraestructura y la cultura, y generar un proceso de aprendizaje contínuo”, recomendó la Manager AI Platform, vinculando la tecnología con los pilares organizacionales.
Los ponentes de Red Hat, incluyendo a Sofía Romero, Senior Principal Chief Architect, y Luis González, Manager, Solution Architect, enfatizaron que la IA no reemplazará a las tecnologías existentes, sino que debe integrarse en un entorno híbrido.
“Cuando nace la Inteligencia Artificial, nada va a desaparecer, lo vamos a integrar y vamos a hacer que esto funcione“ , afirmó Sofía Romero, destacando la importancia de construir sobre la experiencia de la era de la nube.
El enfoque de Red Hat se centra en proveer una plataforma que ofrezca libertad de elección, permitiendo ejecutar cualquier modelo (grande, pequeño, o mediano) con cualquier acelerador (Nvidia, AMD, etc.) y en cualquier nube (privada o pública).
- Red Hat AI: La plataforma Red Hat AI 3.0 engloba todos los componentes necesarios para el ciclo de vida de modelos generativos y predictivos, aliviando la dependencia externa de otros productos.
- El agente en la automatización: Luis González presentó la Inteligencia Artificial de Agentes como el medio para accionar las decisiones de la IA. Estos agentes, que idealmente son autónomos y no requieren supervisión humana , se conectan a múltiples modelos pequeños y especializados, y se integran a través de protocolos y herramientas, como el uso de Ansible para la automatización inteligente (AIOps).
Casos de éxito y metodología de adopción
Durante el Summit, Cristian Nariño Vicepresidente de TI de Credibanco compartió el caso de uso con Open Shift para migrar desde una arquitectura AWS Native , logrando un Time-to-Market rápido para competir con fintechs. Resaltó que la plataforma les permitió una fácil integración con diversas soluciones de seguridad y monitoreo de fraude , y que procesos que antes tomaban cuatro horas, ahora se ejecutan en cinco minutos.
Sergio Camargo, de Red Hat Consulting, detalló el enfoque de la compañía para abordar proyectos de IA:
- Discovery/Triage: Entender el “qué” se quiere lograr.
- Implementación y escalado: Construir una plataforma sólida y buscar volumen y velocidad.
- Prototipo: Experimentar en pequeño para validar la viabilidad.
Esta metodología se complementa con la cultura abierta de Red Hat, enfocada en la co-creación, colaboración, y el entrenamiento para garantizar la autonomía y el éxito del proyecto.
Sobre el futuro de la IA mucho se ha hablado, desde diferentes posturas. Sin embargo, una reflexión que dejó el Summit es que la IA es la primera ola tecnológica impulsada por los usuarios y no por las empresas, y que la clave para la adopción empresarial es hacerlo con propósito, aprovechando la libertad de elección y el control que ofrece la arquitectura de código abierto.
