Lo que no ves puede costarte: por qué el open source es importante en la inteligencia artificial empresarial

En mi artículo anterior, comparé la inferencia de la inteligencia artificial con el sistema nervioso de un proyecto de inteligencia artificial: la infraestructura fundamental, que a menudo pasa desapercibida y que dicta la experiencia del usuario. Ya sea que se trate de un chatbot o de una aplicación compleja, el principio es el mismo: si el sistema nervioso falla, todo lo demás también. 

Sin embargo, como sabemos, un sistema nervioso no funciona de forma aislada. Depende del resto del cuerpo, con innumerables sistemas que funcionan en armonía. Básicamente, la inteligencia artificial empresarial es la misma. Los modelos individuales, los componentes de infraestructura aislados, la orquestación fragmentada o las aplicaciones desconectadas no pueden ofrecer un valor significativo por sí solos. El impacto real solo se produce cuando estos elementos se conectan para formar un todo coherente y de alto rendimiento. 

Los riesgos de la caja negra

Hay muchos caminos para adoptar la inteligencia artificial. Algunos comienzan con sistemas cerrados, los llamados "caja negra": plataformas preempaquetadas que facilitan su puesta en marcha. Pueden ser un excelente punto de partida, pero también conllevan algunos inconvenientes. Cuando no puedes ver cómo se entrenó un modelo, puede ser difícil explicar su comportamiento, abordar el sesgo o verificar la precisión en tu contexto. De hecho, según una encuesta de IBM de 2025 , el 45 % de los líderes empresariales menciona que la precisión o el sesgo de los datos es el principal obstáculo para adoptar la inteligencia artificial. Si no puedes ver el interior del sistema, no puedes confiar en los resultados. La adaptación a menudo se limita a ajustes superficiales o trucos rápidos, lo que dificulta que el modelo se adapte realmente a las necesidades de tu empresa.

Lo que es aún más importante, rara vez controlas dónde y cómo se ejecutan estos modelos. Están vinculados a la infraestructura de un solo proveedor, lo que te obliga a ceder la soberanía digital y aceptar el plan de otra persona. Los inconvenientes aparecen rápidamente: los costos que no puedes optimizar, las preguntas de los usuarios finales que no puedes responder y los riesgos de cumplimiento cuando los reguladores preguntan dónde se procesan los datos confidenciales. 

La tecnología open source ofrece un camino diferente basado en la transparencia y la flexibilidad. Puedes analizar los detalles, adaptar los modelos con tus propios datos y ejecutarlos en el entorno que mejor se adapte a tu empresa. Los proyectos impulsados por la comunidad, como vLLM y llm-d (para optimizar la inferencia) e InstructLab (para adaptar y ajustar los modelos) son ejemplos potentes de cómo la colaboración abierta permite elegir y controlar. Ese tipo de control es la diferencia entre dirigir tu estrategia de inteligencia artificial y darte cuenta demasiado tarde de que alguien más lo ha hecho por ti.

Red Hat AI

Esta es la filosofía detrás de Red Hat AI: una cartera de productos diseñada no solo para ayudarte a diseñar la inteligencia artificial, sino también para garantizar que todas las piezas funcionen juntas. Al fin y al cabo, la forma en que conectamos estas piezas es lo que define en última instancia la agilidad, la confiabilidad y la soberanía de tu estrategia de TI y de inteligencia artificial.

El portafolio de Red Hat AI incluye:

• Red Hat AI Inference Server: ofrece inferencias uniformes, rápidas y rentables. Su tiempo de ejecución, vLLM, maximiza el rendimiento y minimiza la latencia. Un repositorio de modelos optimizado agiliza la publicación de modelos, mientras que un compresor LLM ayuda a reducir la utilización de los recursos informáticos y, al mismo tiempo, conserva la precisión.
• Red Hat Enterprise Linux AI: ofrece una plataforma de modelos base para ejecutar LLM en entornos de servidores individuales. La solución incluye Red Hat AI Inference Server, que proporciona una aplicación inmutable, especialmente diseñada y optimizada para la inferencia. Al combinar el sistema operativo y la aplicación, RHEL AI facilita las operaciones del primer día para optimizar la inferencia del modelo en toda la nube híbrida.
• Red Hat OpenShift AI: ofrece una plataforma de inteligencia artificial para diseñar, entrenar, ajustar, implementar y supervisar aplicaciones basadas en la inteligencia artificial y modelos predictivos y base a escala en entornos de nube híbrida. Red Hat OpenShift AI agiliza la innovación de la inteligencia artificial, impulsa la uniformidad operativa y optimiza el acceso a los recursos al implementar soluciones de inteligencia artificial confiables. 

Red Hat AI se basa en una base open source y cuenta con el respaldo de un soporte de nivel empresarial para que tus elementos de inteligencia artificial funcionen en conjunto sin problemas en los entornos del centro de datos, la nube y el extremo de la red. Este enfoque te permite ejecutar cualquier modelo, en cualquier acelerador, en cualquier nube, sin comprometer las decisiones de TI actuales o futuras.

Con Red Hat AI, puedes seleccionar la nube que prefieras, utilizar los aceleradores que desees y ampliar las herramientas que ya posees. La plataforma se adapta a tu entorno actual y, al mismo tiempo, conserva la flexibilidad que necesitas para lo que viene a continuación.

Valor en todo el ecosistema

Para los partners, Red Hat AI ofrece la posibilidad de entregar soluciones directamente en los entornos en los que sus clientes ya confían, sin tener que volver a trabajar de forma costosa ni sufrir interrupciones. La misma apertura que brinda flexibilidad a las empresas también ayuda a los partners a acelerar la adopción y ofrecer experiencias más uniformes. La apertura genera un verdadero beneficio mutuo: las empresas obtienen control y agilidad, mientras que los partners amplían sus oportunidades y márgenes sin verse obligados a seguir el playbook de un solo proveedor. El resultado es un tiempo de obtención de valor más rápido en todo el ecosistema.

DenizBank demuestra cómo se ve esto en la práctica. Antes de adoptar OpenShift AI, sus científicos de datos se enfrentaban a un entorno manual en el que la configuración de las dependencias y la gestión de la infraestructura eran lentas y propensas a errores. Al colocar OpenShift AI sobre su plataforma actual y usar GitOps para gestionar todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial, desde los experimentos hasta la producción, redujeron el tiempo de configuración del entorno de una semana a unos diez minutos. La implementación de nuevos microservicios y modelos se redujo de días a minutos. Actualmente, más de 120 científicos de datos trabajan con entornos de autoservicio y herramientas estandarizadas, y pueden utilizar los recursos de GPU de manera más eficiente. Esta velocidad, alineación y escalabilidad se logran cuando se construyen las pilas de inteligencia artificial empresarial para que funcionen juntas.

La inteligencia artificial como iniciativa de la comunidad

Aquí es donde la historia se vuelve más grande que cualquier producto. La inteligencia artificial a escala nunca ha sido algo que una empresa pueda hacer por sí sola. Se necesita infraestructura, aceleradores, capas de orquestación, proyectos open source, plataformas empresariales y, lo que es más importante, las comunidades que los conectan.

Las tecnologías duraderas no se diseñan de forma aislada. Se diseñan de forma abierta, una comunidad las somete a pruebas de estrés y se adaptan a los casos prácticos que ningún proveedor podría anticipar, lo que las hace más resistentes y utilizables en el mundo real. Así es como Linux se convirtió en la columna vertebral de la informática empresarial, y así es como el open source dará forma a la próxima era de la inteligencia artificial.

El proceso de inteligencia artificial de cada empresa es diferente. Ya sea que estés experimentando, ampliando o poniendo en marcha, Red Hat AI puede ayudarte a lograrlo más rápido. Obtén más información sobre el portafolio o comunícate con nosotros para conocer el camino correcto para ti.