Red Hat optimiza el soporte de la inteligencia artificial para los proveedores de servicios de telecomunicaciones

A principios de este año, Chris Wright reflexionó sobre el futuro de los proveedores de servicios de telecomunicaciones en 2024. A partir de su análisis, entendimos que la prioridad de las empresas de telecomunicaciones debe ser adoptar las tecnologías de inteligencia artificial y automatización inteligente con el objetivo final de mejorar la eficiencia empresarial y operativa general en la red, la seguridad, la infraestructura y las aplicaciones en un entorno híbrido. Desde entonces, Red Hat lanzó una serie de proyectos interesantes en Red Hat Summit 2024, entre los que se incluyen la presentación de Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI y las mejoras en Red Hat OpenShift AI, que aportarán a las empresas de telecomunicaciones plataformas de inteligencia artificial sólidas para optimizar las operaciones, reducir los costos, mejorar el servicio de atención al cliente e impulsar las innovaciones.

Hoy, quiero destacar concretamente la importancia de estos anuncios relacionados con la inteligencia artificial para que las empresas de telecomunicaciones satisfagan la creciente demanda de una infraestructura digital moderna y mantengan la competitividad gracias a la detección de fraudes, las mejoras en la gestión de datos, la optimización de las redes y los recursos autónomos, la gestión del tráfico de red, la gestión de la energía, los chatbots, el servicio de soporte personalizado al cliente, y los modelos de inteligencia artificial en las redes de acceso por radio (RAN) y en la base, entre otras funciones.

Presentación de Red Hat Enterprise Linux AI

Este año, Red Hat presentó RHEL AI, una plataforma de modelos básica que permite que los usuarios desarrollen, prueben e implementen modelos de inteligencia artificial generativa sin problemas. La solución combina los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de Granite con licencia open source de IBM Research, las herramientas de ajuste de modelos InstructLab basadas en la metodología LAB (ajuste a gran escala para chatbots) y un enfoque centrado en la comunidad para desarrollar modelos a través del proyecto InstructLab. Además, se empaqueta en su totalidad como una imagen de RHEL optimizada y de arranque para las implementaciones de servidores individuales en la nube híbrida, y también se incluye como parte de Red Hat OpenShift AI, la plataforma híbrida de operaciones de machine learning (MLOps) de Red Hat, para diseñar, entrenar, perfeccionar y poner a disposición modelos según sea necesario en entornos de clústeres distribuidos.

RHEL AI permitirá que las empresas de telecomunicaciones disminuyan los obstáculos a la hora de desarrollar, probar y perfeccionar los modelos de inteligencia artificial, lo cual facilitará mucho más la planificación del potencial de esta tecnología en sus empresas sin necesidad de realizar una gran inversión inicial en personal especializado o hardware. La solución también ayuda a mejorar la experiencia general de los clientes de este tipo de empresas, ya que permite que, además de los analistas de datos, otros especialistas en el tema y el área contribuyan al entrenamiento, el perfeccionamiento y el ajuste de los LLM. Por lo tanto, los chatbots, los asistentes de código y los servicios para consumidores, entre otros, se pueden diseñar directamente a partir de los aportes de las personas que realizan estas tareas, sin tener que recurrir al trabajo de los analistas de datos. Esto permite que las empresas de telecomunicaciones vean la inteligencia artificial como algo que se puede utilizar de manera rápida y eficiente y que desarrollen funciones a partir de sus propios conocimientos y habilidades.

Transformación de las operaciones de telecomunicaciones con Red Hat OpenShift AI

En Red Hat Summit, anunciamos nuevas funciones para Red Hat OpenShift AI, una plataforma híbrida abierta de inteligencia artificial y machine learning (aprendizaje automático) basada en Red Hat OpenShift, la cual permite que las empresas de telecomunicaciones diseñen y distribuyan aplicaciones que utilizan la inteligencia artificial según sea necesario en las nubes híbridas. Se implementó una gran cantidad de actualizaciones:

• Distribución de modelos en el extremo de la red a ubicaciones remotas con Red Hat OpenShift de un solo nodo donde corresponda para casos prácticos específicos (versión de prueba)
• Mejoras en la distribución de modelos con la capacidad de usar varios servidores de modelos para admitir tanto la inteligencia artificial generativa como la predictiva
• Desarrollo de modelos mejorado y entrenamiento de modelos distribuido
• Visualización de la supervisión de modelos para indicadores operativos y de rendimiento y mucho más

Estas actualizaciones permitirán lograr innovaciones con mayor rapidez, aumentar la productividad e incorporar la inteligencia artificial en las operaciones diarias de las empresas de telecomunicaciones. ¿Pero cómo lo harán?

En general, incorporar el entrenamiento y la distribución de modelos al extremo de la red es un proceso costoso debido a la complejidad de la configuración. No obstante, al contar con una plataforma común como Red Hat OpenShift AI desde el núcleo hasta el extremo de la red, habrá un mayor uso de la automatización, lo cual hará que el trabajo sea más eficiente y requiera menos gastos operativos. Gracias a la automatización inteligente, las empresas de telecomunicaciones optimizan las operaciones de red, las medidas de seguridad y la asignación de recursos, lo cual resulta esencial para poder hacer frente a las presiones financieras de la modernización de los sistemas heredados y la ampliación de las redes 5G. Con la inteligencia artificial en el extremo de la red, las empresas de telecomunicaciones se ven beneficiadas por un procesamiento de datos más rápido y la toma de decisiones inmediatas, lo cual mejora el rendimiento de las aplicaciones y los servicios basados en dicha tecnología de manera considerable. Este enfoque admite que haya cada vez más datos generados por las máquinas y mejora la conectividad y las funciones de análisis. Piense en los servicios de asistencia digital para clientes empresariales o los casos prácticos del sector de telecomunicaciones, como la supervisión del tráfico, la gestión de la carga, el ajuste de la infraestructura, la gestión del ciclo de vida de la red o la gestión de la energía.

Las empresas de telecomunicaciones podrán aprovechar los modelos de inteligencia artificial en la RAN para tener un control más dinámico de las frecuencias, los sectores, las celdas y las estaciones base que les permita superar los ajustes predeterminados por hora del día. Pueden aplicar técnicas de inteligencia artificial para las estimaciones de canales y las tareas de SON.

Red Hat OpenShift AI también proporciona MLOps al integrar las funciones de inteligencia artificial y machine learning en el modelo estándar de DevOps, y comprende todo el ciclo de vida de los modelos. En él se incluyen el diseño, el entrenamiento, la distribución y la supervisión de los modelos de inteligencia artificial, con un enfoque en su perfeccionamiento para alcanzar la precisión, que es esencial para las empresas de telecomunicaciones.

Turkcell, uno de los principales proveedores de servicios concentrados de telecomunicaciones y tecnología, diseñó su centro de aplicaciones y arquitectura de servicios de inteligencia artificial en Red Hat OpenShift para transformar las experiencias de los clientes, impulsar la eficiencia operativa y agilizar la comercialización de una mayor diversidad de innovaciones para consumidores y empresas.

Además, trabajamos con nuestros partners para integrar mejor sus principales tecnologías de inteligencia artificial a Red Hat OpenShift AI. Demos un vistazo a lo que anunciamos con AMD, Intel, NVIDIA y Run:ai.

Gracias a una mayor integración con AMD, las empresas de telecomunicaciones contarán en sus plataformas con Red Hat OpenShift, lo cual incluye el uso de los conjuntos de GPU más recientes. Además, al integrar Red Hat OpenShift AI al hardware de la inteligencia artificial de Intel, las empresas de telecomunicaciones podrán lograr la interoperabilidad desde el centro de datos hasta la nube y el extremo de la red con una mayor portabilidad de las cargas de trabajo de inteligencia artificial, para diseñarlas, ejecutarlas e implementarlas en el entorno que necesite.

Red Hat también anunció una colaboración con NVIDIA para permitir que los usuarios combinen los modelos de inteligencia artificial entrenados con Red Hat OpenShift AI con los microservicios de NVIDIA NIM, para desarrollar aplicaciones basadas en inteligencia artificial generativa en una sola plataforma de MLOps. De esta manera, los proveedores de servicios podrán utilizar Red Hat OpenShift como plataforma de desarrollo para diseñar copilotos, como asistentes de chat de atención al cliente, controles de cumplimiento, métodos de detección de malware y mucho más.

Red Hat trabaja con Run:ai para incorporar en Red Hat OpenShift AI las funciones de organización de la GPU y gestión de la infraestructura de inteligencia artificial para la asignación de recursos. Esta colaboración permite mejorar las operaciones de inteligencia artificial y su infraestructura, por lo cual los proveedores de servicios podrán optimizar sus recursos para diseñar una infraestructura inteligente que se adapte y ajuste en función de las cargas de trabajo, tales como las aplicaciones de RAN y el núcleo 5G.

Mayor automatización para las redes inteligentes del futuro

Red Hat Lightspeed se expande a todas las plataformas para incorporar la inteligencia artificial para empresas en Red Hat OpenShift y Red Hat Enterprise Linux. Este crecimiento tiene como fin ofrecer funciones de procesamiento de lenguaje natural e inteligente para que las plataformas de aplicaciones de la nube y Linux de nivel empresarial de Red Hat ofrezcan un uso más sencillo para los usuarios principiantes y tengan un efecto multiplicador que beneficie a los especialistas.

Ahora, muchas empresas de telecomunicaciones que utilizan Red Hat OpenShift para gestionar y desarrollar aplicaciones o RHEL como su sistema operativo podrán agilizar la creación y la distribución de software gracias a la inteligencia artificial generativa. Esto también permitirá que las operaciones de TI y de red sean más eficientes con la asistencia digital, por lo que el personal podrá disponer de más tiempo para dedicarse a actividades empresariales importantes o innovadoras. Las empresas de telecomunicaciones podrán aprovechar estas herramientas de automatización en el diseño, la implementación y el mantenimiento de las redes del futuro para el sector, para que sus equipos logren niveles de expansión y eficiencia sin precedentes.

Cumplimiento normativo sin límites para la innovación

Red Hat anunció la política automatizada como código, una nueva función que llegará a las próximas versiones de Red Hat Ansible Automation Platform y permitirá aplicar las políticas y exigir el cumplimiento en todos los entornos de nube híbrida, los cuales incluyen cada vez más aplicaciones de inteligencia artificial. Otro paso en la consolidación de la automatización es que la política como código facilitará el cumplimiento con los requisitos internos o externos en constante cambio y una mejor preparación para la infraestructura en expansión, de manera que se puedan ampliar las cargas de trabajo de la inteligencia artificial.

Las empresas de telecomunicaciones obtendrán los siguientes beneficios:

• Mayor integración de las funciones y los motores de políticas a Ansible Automation Platform para mejorar la seguridad general de la infraestructura
• La capacidad de definir políticas en texto sin formato que se pueden traducir e implementar en su infraestructura, como "realizar un control de cumplimiento en todos mis conmutadores de la red"
• Mayor facilidad para cumplir con los requisitos normativos

Red Hat mejoró notablemente su cartera de productos con funciones de inteligencia artificial para que las empresas de telecomunicaciones desarrollen, entrenen e implementen modelos de inteligencia artificial tanto generativa como predictiva. Seguiremos mejorando esta oferta para que nuestros clientes puedan utilizar este tipo de tecnología en sus infraestructuras y servicios con facilidad.