O que não se vê pode custar caro: por que o open source é importante na IA empresarial

No meu artigo anterior, comparei a inferência de IA ao sistema nervoso de um projeto de IA: a infraestrutura crítica e muitas vezes invisível que determina a experiência do usuário. Seja um chatbot ou uma aplicação complexa, o princípio é o mesmo: se o sistema nervoso falha, todo o resto também falha. 

No entanto, como sabemos, o sistema nervoso não opera isoladamente. Ele depende do resto do corpo, com inúmeros outros sistemas trabalhando em harmonia. A IA empresarial é basicamente a mesma coisa. Modelos individuais, componentes de infraestrutura isolados, orquestração fragmentada ou aplicações desconectadas não agregam valor por si só. O impacto real só acontece quando esses elementos se conectam para formar um todo coeso e de alto desempenho. 

Os riscos da caixa-preta

Há muitos caminhos para a adoção da IA. Alguns começam com sistemas fechados, chamados de "caixa-preta": plataformas prontas para uso que simplificam a execução. Eles podem ser um ótimo ponto de entrada, mas também vêm com desvantagens. Quando você não consegue ver como um modelo foi treinado, pode ser difícil explicar seu comportamento, lidar com vieses ou verificar a precisão no seu contexto. Na verdade, uma pesquisa da IBM de 2025 descobriu que 45% dos líderes empresariais citam a precisão ou viés dos dados como o maior obstáculo para adotar a IA. Se você não conseguir olhar dentro do sistema, não poderá confiar nos resultados. Muitas vezes, a adaptação é limitada a ajustes superficiais ou truques de prompt, o que dificulta moldar o modelo de acordo com as necessidades empresariais.

Ainda mais importante, você raramente controla onde e como esses modelos são executados. Eles estão vinculados à infraestrutura de um único provedor, forçando você a abrir mão da soberania digital e aceitar o roadmap de outra pessoa. Os dilemas aparecem rapidamente: custos que você não pode otimizar, perguntas dos usuários finais que você não pode responder e riscos de conformidade quando os reguladores perguntam onde você processa dados confidenciais. 

A tecnologia open source oferece um caminho diferente, baseado em transparência e flexibilidade. Você pode analisar os bastidores, adaptar modelos com seus próprios dados e executá-los no ambiente que fizer mais sentido para sua empresa. Projetos voltados à comunidade, como o vLLM e o llm-d (para otimizar a inferência) e o InstructLab (para adaptar e ajustar modelos), são exemplos excelentes de como a colaboração open source ajuda a possibilitar a escolha e o controle. Esse tipo de controle é a diferença entre conduzir sua estratégia de IA e perceber tarde demais que outra pessoa está conduzindo por você.

Red Hat IA

Essa é a filosofia por trás da Red Hat AI: um portfólio de soluções projetadas não apenas para ajudar você a desenvolver com a IA, mas também para garantir que todas as partes funcionem juntas. Afinal, é a maneira como conectamos essas partes que define a agilidade, a confiabilidade e a soberania da sua estratégia de TI e IA.

O portfólio da Red Hat IA inclui as soluções:

• Red Hat AI Inference Server: oferece inferência consistente, rápida e econômica. Seu tempo de execução, vLLM, maximiza a taxa de transferência e minimiza a latência. Um repositório de modelos otimizado acelera a disponibilização de modelos, enquanto um compactador de LLM ajuda a reduzir a utilização de computação e preserva a precisão.
• Red Hat Enterprise Linux AI: oferece uma plataforma de modelo base para executar LLMs em ambientes de servidor individuais. A solução inclui o Red Hat AI Inference Server, que oferece um aparelho imutável e específico para inferência. Empacotando o sistema operacional e a aplicação, o RHEL AI facilita as operações iniciais para otimizar a inferência de modelos na nuvem híbrida.
• Red Hat OpenShift AI: oferece uma plataforma de IA para criar, treinar, ajustar, implantar e monitorar aplicações baseadas em IA e modelos preditivos e base em escala em ambientes de nuvem híbrida. O Red Hat OpenShift AI ajuda a acelerar a inovação da IA, impulsionar a consistência operacional e otimizar o acesso aos recursos ao implementar soluções de IA confiáveis. 

Baseada em uma base open source e com suporte de nível empresarial, a Red Hat AI ajuda seus componentes de IA a trabalharem juntos de maneira otimizada em ambientes de datacenter, nuvem e edge. Essa abordagem permite que você execute qualquer modelo, em qualquer acelerador, em qualquer nuvem, sem comprometer as decisões de TI atuais ou futuras.

Com o Red Hat AI, você pode selecionar sua nuvem preferida, usar os aceleradores desejados e ampliar as ferramentas que você já tem. A plataforma se adapta ao seu ambiente atual e preserva a flexibilidade necessária para o futuro.

Valor em todo o ecossistema

Para os parceiros, o Red Hat AI oferece a capacidade de entregar soluções inseridas diretamente nos ambientes onde os clientes já confiam, sem retrabalho ou interrupções dispendiosas. A mesma transparência que oferece flexibilidade às empresas também ajuda os parceiros a acelerar a adoção e oferecer experiências mais consistentes. A transparência cria uma verdadeira vantagem para todos: as empresas ganham controle e agilidade, enquanto os parceiros expandem suas oportunidades e margens sem serem forçados a seguir o playbook de um único fornecedor. O resultado é um time to value mais rápido em todo o ecossistema.

O DenizBank mostra como isso funciona na prática. Antes de adotar o OpenShift AI, os cientistas de dados estavam presos a um ambiente manual onde a configuração de dependências e o gerenciamento da infraestrutura eram lentos e propensos a erros. Ao incorporar a IA do OpenShift à plataforma existente e usar o GitOps para gerenciar todo o ciclo de vida da IA, dos experimentos à produção, a empresa reduziu o tempo de configuração do ambiente de uma semana para cerca de 10 minutos. A implantação de novos microsserviços e modelos caiu de dias para minutos. Mais de 120 cientistas de dados agora trabalham com ferramentas padronizadas e ambientes de autosserviço, além de serem capazes de usar os recursos de GPU com mais eficiência. Essa velocidade, alinhamento e escalabilidade é o que pode acontecer quando os stacks de IA empresarial são criados para trabalhar em conjunto.

IA como um esforço da comunidade

É aí que a história fica maior do que qualquer solução isolada. A IA em escala nunca foi algo que uma empresa pudesse fazer sozinha. São necessárias infraestrutura, aceleradores, camadas de orquestração, projetos open source, plataformas empresariais e, principalmente, as comunidades que os conectam.

Tecnologias duradouras não são construídas isoladamente. Elas são criadas de forma aberta, testadas por uma comunidade open source e adaptadas em casos de uso que nenhum fornecedor de software privado poderia prever, o que as torna mais resilientes e úteis no mundo real. Foi assim que o Linux se tornou a espinha dorsal da computação empresarial e é assim que o open source moldará a próxima era da IA.

A jornada de IA de cada organização é única. Não importa se você está testando, expandindo ou colocando em produção, o portfólio Red Hat AI pode ajudar você a atingir seus objetivos mais rápido. Saiba mais sobre o portfólio ou entre em contato para falar sobre o caminho mais adequado ao seu cenário.