Red Hat AI en acción: Usos prácticos de la inteligencia artificial generativa

La inteligencia artificial continúa siendo un área clave de innovación e inversión para las empresas de todo el mundo. De hecho, según IDC, el gasto mundial en soluciones de inteligencia artificial podría alcanzar los USD 632 000 millones, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 29,0 % entre 2023 y 2028¹. 

La inteligencia artificial generativa impulsa gran parte de este crecimiento, con una CAGR prevista del 59,2 % en todo el mundo durante el mismo período¹. Para las empresas, es una herramienta clave, ya que permite crear productos innovadores, optimizar los procesos y obtener ventajas competitivas en mercados en constante cambio. Se basa en los avances del deep learning (aprendizaje profundo) y las redes neuronales y supera a las funciones de la inteligencia artificial predictiva, ya que no solo procesa datos, sino que genera contenido original nuevo. La inteligencia artificial generativa crea contenido o datos nuevos a partir de patrones aprendidos de información actual. Puede generar texto, imágenes, código, audio y otros formatos que se asemejan a sus datos de entrenamiento, lo que abre nuevas posibilidades para la creación de contenido y la personalización. Como resultado, esta tecnología está redefiniendo la colaboración entre las personas y las máquinas al inspirar enfoques nuevos para resolver problemas y ofrecer ganancias empresariales importantes en todos los sectores.

Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa pueden ofrecer numerosas ventajas para las empresas:

• mayor productividad del personal;
• mayor grado de satisfacción de los clientes;
• reducción de los costos operativos.

En este ebook, analizamos las estrategias y los aspectos clave a la hora de elegir soluciones de inteligencia artificial, las ventajas de optar por una solución que combine los enfoques de desarrollo personalizado y listo para usar, y los casos prácticos comunes para comenzar a implementar la inteligencia artificial generativa en tu empresa. Continúa leyendo para descubrir la manera de diseñar una base sólida para la innovación con la inteligencia artificial generativa.

Al igual que con cualquier gran iniciativa empresarial o de TI, contar con una estrategia que defina el modo de implementar la inteligencia artificial en tu empresa es fundamental para lograr el éxito. 

Las empresas tienen dos opciones para su estrategia de inteligencia artificial: adoptar un servicio de inteligencia artificial en la nube o desarrollar y gestionar su propia plataforma de inteligencia artificial. Cada enfoque requiere distintos niveles de implicación técnica y operativa, y ofrece diferentes posibilidades de personalización y control.

Servicios de inteligencia artificial basados en la nube

Los servicios de inteligencia artificial en la nube, proporcionados por un proveedor externo, son soluciones de pago y completamente gestionadas. Estos servicios brindan acceso a modelos de última generación mediante interfaces de programación de aplicaciones (API), lo que permite a tu empresa integrar los modelos de inteligencia artificial en tus aplicaciones sin necesidad de alojarlos por cuenta propia. Algunas ofertas comerciales privadas ofrecen la posibilidad de perfeccionar los modelos disponibles o de implementarlos en un entorno exclusivo o más controlado.

Dado que este enfoque ofrece soluciones de inteligencia artificial listas para usar que implican una mínima interacción con el modelo, puede resultar más sencillo y rentable para las empresas que no desean asumir la complejidad de gestionar la infraestructura, cuentan con equipos operativos más reducidos o adoptan esta tecnología a menor escala.

Plataformas de IA alojadas en servidores propios

Diseñar y alojar tu propia plataforma de inteligencia artificial te ofrece mayor libertad y control sobre los modelos y el entorno. Así, puedes seleccionar el hardware, el software, los modelos, las aplicaciones y el lugar de implementación que mejor se adapten a los requisitos de la empresa. Por ejemplo, puedes optar por alojar tus modelos y aplicaciones en entornos de nube pública o privada, centros de datos locales o ubicaciones en el extremo de la red. Con este enfoque, también tendrás más flexibilidad para personalizar los modelos y las aplicaciones, mayor control sobre los datos y mayor independencia frente a proveedores externos. No obstante, suele suponer una inversión inicial más alta y un mayor esfuerzo operativo y de mantenimiento que un servicio de inteligencia artificial en la nube.

Para diseñar y alojar una plataforma de inteligencia artificial, necesitas:

• acceso a los modelos base según el caso práctico específico, como modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), modelos de código, modelos de lenguaje pequeño (SLM), modelos open source y modelos multimodales;
• acceso a las funciones de aceleración del hardware, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU);
• acceso a una plataforma de aplicaciones que incluya herramientas de inteligencia artificial y mecanismos de distribución avanzados;
• una solución de control para garantizar el cumplimiento normativo y el uso responsable de la inteligencia artificial.

Con este enfoque, tienes más control sobre tus soluciones de inteligencia artificial. Por eso, suele ser una elección lógica para las empresas que operan en sectores altamente regulados, necesitan usar datos sensibles y propiedad intelectual (PI) en sus soluciones de inteligencia artificial, o disponen de equipos de operaciones lo suficientemente amplios para gestionar la complejidad de diseñar, ejecutar y mantener la infraestructura.

Comparación de enfoques de las estrategias de IA

Aspectos clave para evaluar las soluciones de IA

A la hora de evaluar soluciones y estrategias de inteligencia artificial, es importante tener en cuenta la transparencia, la eficiencia y el grado de relevancia.

Transparencia en las soluciones de IA

Las soluciones de inteligencia artificial que combinan transparencia, responsabilidad y explicabilidad con privacidad de datos, seguridad y cumplimiento normativo son clave para generar confianza, reducir los riesgos y mantenerte competitivo. Elige proveedores que expliquen claramente la arquitectura de sus modelos, los datos de entrenamiento y los indicadores de rendimiento, y que ofrezcan mecanismos de rendición de cuentas y explicaciones sobre los resultados de la inteligencia artificial. 

Optimización de la infraestructura y rentabilidad

Las soluciones de infraestructura flexibles y de bajo costo que facilitan la optimización de los modelos, el entrenamiento distribuido y las configuraciones de hardware eficientes te permiten reducir los gastos operativos, mejorar el rendimiento y adaptarte rápido a las nuevas demandas. Emplea técnicas como la cuantificación y destilación para depender menos del hardware, bajar los costos de infraestructura y disminuir tu impacto ambiental.

Aplicaciones específicas del sector

Las soluciones de inteligencia artificial generativa se pueden utilizar en una gran variedad de usos. Prioriza aquellas que cuenten con bibliotecas amplias de casos prácticos específicos de cada sector y plantillas prediseñadas para motores de recomendación, soporte al cliente y otras aplicaciones, a fin de agilizar la comercialización. Las herramientas que permiten ajustar los modelos con tus propios datos proporcionan un contexto más relevante, lo que se traduce en respuestas más precisas y útiles.

Aprovechamiento total de tus inversiones en IA

1. Adapta tus iniciativas de inteligencia artificial a los objetivos empresariales. Asegúrate de que la solución que elijas respalde directamente tus objetivos estratégicos, como el posicionamiento diferenciado o la eficiencia.
2. Optimiza el costo total de propiedad (TCO). Además de los costos iniciales de la solución, ten en cuenta los gastos de mantenimiento, infraestructura y personal.
3. Prioriza la adopción y la facilidad de uso. Opta por una solución que combine una rápida adopción con funciones útiles para que tus equipos aumenten su productividad.
4. Aprovecha los servicios de inteligencia artificial concentrados. Diseña y ofrece modelos como servicio (MaaS) adaptables que todos los equipos puedan utilizar, para reducir las tareas repetitivas y optimizar el uso de las GPU.
5. Evalúa y adapta tu estrategia de forma permanente. Haz un seguimiento del retorno sobre la inversión (ROI) a través de indicadores, como el ahorro de costos, la mejora de la eficiencia y el aumento de los ingresos, y adapta tu enfoque conforme a los resultados.

Red Hat® AI es una cartera de productos y servicios que agiliza el desarrollo y la implementación de soluciones de inteligencia artificial en los entornos de nube híbrida. Estas soluciones buscan simplificar la adopción de la inteligencia artificial y facilitan el acceso a tecnologías avanzadas en toda la empresa. 

Al combinar flexibilidad y uniformidad, Red Hat AI permite que los equipos implementen y gestionen los modelos de inteligencia artificial predictiva y generativa allí donde sea más conveniente para tus cargas de trabajo y tu estrategia global. La cartera de productos acompaña cada etapa de tu adopción de la inteligencia artificial, desde implementaciones en un único servidor hasta arquitecturas de plataforma altamente distribuidas y con capacidad de ajuste, para que puedas comenzar de a poco y expandirte según tus necesidades y objetivos. Gracias a la compatibilidad con distintos aceleradores de hardware, fabricantes de equipos originales (OEM) y proveedores de nube, puedes contar con un entorno estable, optimizado y de alto rendimiento para tus cargas de trabajo de inteligencia artificial. También tienes la flexibilidad de implementar las aplicaciones y los servicios de inteligencia artificial en distintos entornos: desde infraestructuras locales hasta recursos de nube pública y privada, así como en ubicaciones del extremo de la red.

La cartera de productos de Red Hat AI incluye Red Hat Enterprise Linux® AI para los entornos de servidores Linux individuales, Red Hat OpenShift® AI para las plataformas de Kubernetes distribuidas y Red Hat AI Inference Server para la inferencia optimizada de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Con tecnologías de open source y SLM diseñados para necesidades concretas, estas soluciones te dan acceso a las herramientas de inteligencia artificial más recientes y ayudan a reducir los elevados costos que suelen implicar los proyectos de inteligencia artificial generativa. Gracias a los modelos Granite incluidos, que cuentan con la licencia Apache 2.0 para aportar transparencia a los conjuntos de datos de entrenamiento, puedes comenzar a adoptar la inteligencia artificial generativa en menos tiempo y con modelos más pequeños y eficientes, que reducen los costos operativos sin comprometer el rendimiento. El soporte técnico en la etapa de producción y la indemnización por violación de los derechos de propiedad intelectual (IP) de los modelos te permiten reducir los riesgos y centrarte en diseñar, implementar y gestionar soluciones innovadoras de inteligencia artificial con confianza, transparencia y rentabilidad. Por último, el ecosistema de partners de Red Hat AI impulsa la innovación con una variedad de productos y servicios probados, certificados y con soporte, diseñados para abordar los desafíos empresariales y técnicos.

Optimización de la distribución de modelos de IA

Red Hat AI permite que tus equipos diseñen modelos de inteligencia artificial predictiva y generativa usando los datos confidenciales de tu empresa. La cartera de productos incluye herramientas clave, compatibilidad con GPU y entornos de autoservicio según se soliciten, lo cual aumenta la agilidad y reduce la dependencia de TI. Gracias al acceso a un catálogo de modelos Granite open source y optimizados previamente, puedes personalizar soluciones de manera eficiente para distintos casos prácticos. Además, las plataformas facilitan la integración de aplicaciones y modelos de inteligencia artificial al concentrar la gestión de los modelos, las aplicaciones y el código. Red Hat AI es una solución diseñada para flujos de trabajo de producción de nivel empresarial que da prioridad a la seguridad, la optimización de costos y la eficiencia operativa, y ofrece un soporte diario confiable a través de los servicios de control, supervisión, seguridad, operaciones de machine learning (aprendizaje automático, MLOps) y operaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMOps). Además, la compatibilidad con las implementaciones aisladas, ya sea en entornos locales o en instancias de nube privada, reduce el riesgo de exposición de los datos confidenciales.

Ventajas de Red Hat AI

Eficiencia mejorada

Con acceso a los modelos Granite y a un catálogo de modelos open source optimizados previamente, puedes mejorar al implementar y operar soluciones de inteligencia artificial. Estos modelos necesitan menos recursos informáticos para su ajuste y ofrecen inferencias más rápidas, lo que permite reducir la dependencia del hardware y optimizar los costos.

Facilidad y accesibilidad

Gracias a las herramientas de inteligencia artificial pensadas para todas las funciones (desarrolladores, analistas de datos e ingenieros de inteligencia artificial), el desarrollo y la personalización de modelos se vuelve más rápido. Al simplificar la configuración de entornos y agilizar la gestión de hardware para entrenar y ajustar modelos, Red Hat AI pone la inteligencia artificial empresarial al alcance de toda tu empresa.

Flexibilidad de implementación

Tener una experiencia uniforme en todos los entornos de nube híbrida te permite decidir dónde entrenar, ajustar, implementar y ejecutar los modelos y las aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Así puedes cumplir con las restricciones de datos, proteger la privacidad, garantizar la seguridad y controlar los costos de infraestructura con esta tecnología.

La cartera de productos de Red Hat AI te permite implementar una amplia variedad de casos prácticos de inteligencia artificial para afrontar distintos desafíos empresariales. Una experiencia de usuario uniforme ayuda a que los desarrolladores de inteligencia artificial, los analistas de datos y los equipos de operaciones de TI desarrollen e implementen soluciones con esta tecnología en entornos de nube híbrida con mayor facilidad.

Principales casos prácticos empresariales que aborda Red Hat AI

Operaciones empresariales basadas en la inteligencia artificial y los datos

Los modelos de inteligencia artificial permiten gestionar la gran cantidad y diversidad de datos que recopilan las empresas, lo que facilita la toma de decisiones empresariales más acertadas. Con esta información más detallada, los equipos pueden aumentar los ingresos, optimizar las operaciones y mejorar la experiencia de los clientes y la productividad de los empleados.

Motores de recomendación

Los motores de recomendación basados en inteligencia artificial comparan las situaciones actuales con datos históricos para identificar factores comunes y ofrecer orientación. Se pueden utilizar en diversos sectores con el fin de ofrecer recomendaciones prácticas en tiempo real.

Recientemente, Clalit Health Services puso en marcha una plataforma de inteligencia artificial avanzada basada en Red Hat AI para procesar historiales clínicos y entrenar un modelo de lenguaje de gran tamaño. De este modo, es posible identificar a los pacientes que necesitan atención preventiva y medicación. Esta solución brinda recomendaciones sobre los planes de acción para el tratamiento del paciente a través de una interfaz similar a la de un chatbot. Además, Clalit utiliza esta plataforma para desarrollar procesos de aprendizaje y algoritmos que permitan identificar nuevas tendencias, patrones de comportamiento de los pacientes y de las enfermedades, y mucho más. 

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Flujos de trabajo de IA automatizados y de autoservicio

El desarrollo de modelos y aplicaciones de inteligencia artificial puede resultar complejo. Con canales de inteligencia artificial automatizados y operaciones de autoservicio, puedes agilizar todo el proceso y, a la vez, reforzar la seguridad y el cumplimiento normativo.

Los analistas de datos de DenizBank querían reducir el trabajo manual de su flujo de trabajo y adoptar un enfoque más estandarizado. Para lograrlo, Intertech, su filial de TI, implementó un entorno de desarrollo de modelos con estándares y canales automatizados que ayudan a mejorar la productividad y el tiempo de comercialización para la identificación de préstamos a clientes y la detección de fraude. Una mejora fundamental fue la adopción de Red Hat AI para sus funciones de autoservicio y para ajustar la puesta a disposición de los modelos en la etapa de producción, además de aumentar la eficiencia operativa. Ahora, el banco cuenta con un equipo de más de 100 analistas de datos que pueden concentrarse en diseñar modelos más sólidos y seguros que nunca.

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Enrutamiento automatizado de solicitudes de seguimiento de incidentes

Las empresas del sector público y privado utilizan sistemas de gestión de solicitudes de seguimiento de incidentes para prestar sus servicios a ciudadanos, clientes y empleados. Con la evaluación basada en la inteligencia artificial, pueden enviar rápidamente estas solicitudes entrantes a los equipos adecuados. Además, algunas de ellas pueden incluso gestionarse de forma automática para agilizar la resolución y aumentar el nivel de satisfacción de los usuarios.

La Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información y del Conocimiento (AGESIC) de Uruguay adoptó Red Hat AI para ampliar, ajustar y estandarizar la inteligencia artificial en todos los organismos gubernamentales. Con esta solución, AGESIC puede desarrollar, entrenar, perfeccionar e implementar modelos con mayor eficacia, lo que fomenta una colaboración más estrecha entre los analistas de datos, los desarrolladores y el personal de operaciones de TI. Por ejemplo, AGESIC diseñó e implementó una serie de modelos para clasificar y derivar automáticamente 2000 reclamos de ciudadanos al mes al equipo adecuado. De este modo, redujo el tiempo de procesamiento de una hora a solo unos segundos.

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Soporte al cliente y creación de contenido

Brindar un soporte al cliente de calidad es fundamental para ofrecer experiencias de usuario de alto valor. Con inteligencia artificial, los equipos de soporte pueden optimizar la resolución de problemas, resumir la información y las solicitudes de seguimiento de incidentes con mayor rapidez y crear contenido personalizado a partir de la documentación disponible.

Utilizamos Red Hat AI dentro de nuestra propia empresa para mejorar la eficiencia y la capacidad de ajuste de los servicios de soporte técnico y de atención al cliente. El equipo de ingeniería de experiencia de Red Hat desarrolló, probó e implementó cuatro soluciones impulsadas por inteligencia artificial con un objetivo claro: simplificar el soporte de TI tanto para nuestros clientes como para nuestros especialistas de soporte. Estas herramientas potencian el autoservicio, incrementan la eficiencia y permiten responder con mayor rapidez a los casos de soporte. Por ejemplo, logramos aumentar la disponibilidad del contenido de conocimiento y reducir las tareas repetitivas para los especialistas de soporte de TI que gestionan 30 000 casos nuevos cada mes. Además, nuestras iniciativas basadas en la inteligencia artificial demuestran el potencial de estas soluciones en cuanto al ahorro de costos: en solo diez meses, se estimó un ahorro de USD 1 500 000 en gastos de soporte, con una previsión total de más de USD 5 000 000.

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Asistentes virtuales y chatbots

Los asistentes y los chatbots basados en inteligencia artificial siguen evolucionando y mejorando la calidad y la precisión de sus respuestas. Con frecuencia, se convierten en el punto de interacción con soluciones de inteligencia artificial más avanzadas y pueden utilizarse en una amplia variedad de sectores y casos prácticos, desde el servicio de atención al cliente hasta la distribución de información y la creación de contenido.

El Municipio de Viena buscaba mejorar la productividad y la satisfacción de sus empleados. Para lograrlo, desarrolló un asistente virtual que apoya el trabajo diario del personal con respuestas instantáneas a preguntas relacionadas con su labor y con mayor precisión al responder a consultas y solicitudes de los ciudadanos. Gracias a OpenShift AI en Red Hat OpenShift, el municipio puede realizar innovaciones más rápidamente, brindar nuevos servicios y funciones al público y mantener ciclos de lanzamiento frecuentes.

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Usa inteligencia artificial para ofrecer soluciones valiosas con los recursos y la información que ya tienes y la libertad que necesitas. Red Hat AI te ayuda a llevar soluciones de inteligencia artificial al mercado más rápido y a reducir los costos operativos en tu entorno de nube híbrida. Ajusta de manera eficiente modelos pequeños y específicos usando tus propios datos empresariales, con la flexibilidad de implementarlos donde sea necesario. Gestiona y supervisa los ciclos de vida de tus modelos de inteligencia artificial a gran escala, y dedica tu energía a generar innovaciones con esta tecnología para cumplir tus objetivos empresariales.

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