Red Hat, Inc., el proveedor de soluciones open source, anunció hoy el lanzamiento de Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), una plataforma de modelos fundacionales que permite a los usuarios desarrollar, probar e implementar modelos de IA generativa (GenAI) de manera más ?integrada. RHEL AI combina la familia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) Granite con licencia open source de IBM Research, las herramientas de alineación de modelos InstructLab basadas en la metodología LAB (Large-scale Alignment for chatBots)  y un enfoque para el desarrollo de modelos impulsado por la comunidad a través del proyecto InstructLab. 

La solución completa se ofrece empaquetada como una imagen de RHEL de inicio optimizada para implementaciones de servidores individuales en toda la nube híbrida y también como parte de OpenShift AI, la plataforma híbrida de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) de Red Hat, para ejecutar modelos e InstructLab a escala en entornos de clústeres distribuidos.

“La GenAI constituye un avance revolucionario para las empresas, pero solo si las organizaciones de tecnología son capaces de implementar y utilizar los modelos de IA de una forma que se ajuste a sus necesidades empresariales específicas. RHEL AI y el proyecto InstructLab, junto con Red Hat OpenShift AI a escala, se concibieron con el objeto de reducir muchas de las barreras que enfrenta la GenAI en toda la nube híbrida, desde el déficit de habilidades en ciencia de datos hasta la cantidad de recursos requeridos, mientras impulsan la innovación tanto en las implementaciones empresariales como en las comunidades de desarrollo,” dijo Jorge Payró, Country Manager de Red Hat para Argentina.

Para reducir eficazmente las barreras de acceso a la innovación en IA, las empresas necesitan poder ampliar la lista de personas capaces de trabajar en iniciativas de IA y, al mismo tiempo, controlar los costos. En un esfuerzo por eliminar estos obstáculos, Red Hat pretende extender los beneficios de los verdaderos proyectos open source (de libre acceso y reutilizables, totalmente transparentes y abiertos a colaboraciones) a la GenAI gracias a las herramientas de alineación InstructLab, los modelos Granite y RHEL AI. 

La implementación de una estrategia de IA exige algo más que la simple elección de un modelo. Además de solventar los grandes costos de implementar la IA, las empresas tecnológicas requieren de conocimientos especializados para adaptar un modelo determinado a un caso de uso específico. Al déficit de habilidades en ciencia de datos se le suman importantes requisitos financieros, entre ellos:

• La adquisición de infraestructura de IA o el consumo de servicios de IA  
• El complejo proceso de adaptar los modelos de IA a necesidades empresariales específicas
• La integración de la IA en las aplicaciones empresariales
• La gestión del ciclo de vida tanto de las aplicaciones como de los modelos. 

Crear IA de manera abierta con InstructLab

IBM Research creó la técnica Large-scale Alignment for chatBots (LAB), un método de alineación de modelos que utiliza la generación de datos sintéticos guiada por taxonomía y un novedoso sistema de ajuste de múltiples etapas. Al reducir la dependencia de costosas anotaciones humanas y modelos patentados, este enfoque hace que el desarrollo de modelos de IA sea más abierto y accesible para todos los usuarios. Con el método LAB, los modelos se pueden mejorar al especificar las habilidades y los conocimientos vinculados a una taxonomía. Esto genera datos sintéticos a partir de esa información a escala que influyen en el modelo y utiliza los datos generados para el entrenamiento de modelos. 

Luego de comprobar que el método LAB podía ayudar a mejorar el rendimiento de los modelos de forma significativa, IBM y Red Hat decidieron lanzar InstructLab, una comunidad de código abierto creada en torno al método LAB y a los modelos de código abierto IBM Granite. El proyecto InstructLab pretende poner el desarrollo de LLM en manos de los desarrolladores al hacer que la creación y la contribución a un LLM sean tan sencillas como la contribución a cualquier otro proyecto de código abierto.

Como parte del lanzamiento de InstructLab, IBM también hizo pública una familia de modelos de lenguaje y código Granite en inglés. Estos modelos se publican con licencia Apache con total transparencia respecto de los conjuntos de datos utilizados para entrenarlos. El modelo de lenguaje Granite 7B en inglés se integró a la comunidad InstructLab, en la que los usuarios finales pueden aportar sus habilidades y sus conocimientos para mejorar este modelo entre todos del mismo modo que lo harían al contribuir a cualquier proyecto de código abierto. Próximamente, habrá disponible un soporte similar para los modelos de código Granite.

Innovación en IA de código abierto sobre un eje estructural de Linux 

RHEL AI se funda en este enfoque abierto de la innovación en IA e incorpora una versión del proyecto InstructLab y modelos de lenguaje y código Granite para la empresa combinados con la plataforma Linux empresarial líder del mundo con el objeto de simplificar las implementaciones en infraestructuras híbridas. Esto genera una plataforma de modelos fundacionales que pretende llevar los modelos de GenAI con licencia de código abierto a la empresa.

A medida que las empresas experimenten y ajusten nuevos modelos de IA en RHEL AI, dispondrán de una vía de acceso lista para escalar estos flujos de trabajo con Red Hat OpenShift AI, la cual incluirá RHEL AI y en la cual podrán aprovechar OpenShift Kubernetes Engine para entrenar y servir modelos de IA a escala, así como las capacidades de MLOps integradas de OpenShift AI para gestionar el ciclo de vida de los modelos. OpenShift AI y RHEL AI también se integrarán con IBM watsonx, que aporta capacidades adicionales para el desarrollo de IA empresarial, la gestión de datos y el gobierno de modelos. 

Origen

El proveedor de servicios en la nube Red Hat se expresó acerca del rol clave del código abierto en la tecnología y cómo las empresas pueden prepararse para el mundo que viene.

La próxima iteración de innumerables tecnologías se basará en la IA, ya sea en forma de bots de chat, vehículos definidos por software, detección de fraudes financieros o diagnóstico acelerado de pacientes. Para sobrevivir y avanzar en el clima económico y tecnológico actual, es imperativo que los líderes empresariales prioricen la implementación de la IA de manera estratégica y oportuna para que los científicos de datos, desarrolladores y equipos de operaciones de TI puedan operacionalizar esta tecnología de forma eficiente en las empresas.

Según Gartner, "la IA tiene el potencial de aportar un valor significativo a las organizaciones al aumentar la productividad, mejorar la toma de decisiones y crear nuevas oportunidades de crecimiento e innovación "¹, aunque algunas empresas siguen optando por limitar el alcance de la IA y todavía no la han adoptado en más de una función empresarial”.

Las compañías tienen que considerar cómo la IA puede ayudar a aumentar la productividad o a impulsar los ingresos y la diferenciación. Al no aprovechar al máximo lo que la IA puede ofrecer, estos actores están dejando pasar la oportunidad de reducir costos y obtener compromisos que ayuden a ofrecer mejores experiencias a los clientes.

Si las organizaciones quieren equiparse para utilizar la IA de forma eficaz, deben ser capaces de crear un plan de acción adaptado a su negocio. Sin él, probablemente surjan dificultades para adaptarse a las necesidades cambiantes de sus clientes.

La combinación de la naturaleza colaborativa del código abierto con el poder de la IA permite a Red Hat ayudar a las empresas a resolver sus problemáticas tecnológicas de forma eficaz y rápida. Cuando se trata de IA, Red Hat se centra en integrar tecnologías de código abierto para dar vida a los casos de uso. Las comunidades de código abierto son donde comienza la innovación y permiten fomentar la contribución abierta y transparente que conduzca a la innovación con sus socios. Las relaciones de colaboración con partners permiten un despliegue de modelos que ayudan a crear soluciones más completas.

Además, para acelerar la creación de valor, Red Hat ayuda a las organizaciones a construir, desplegar, gestionar y operar aplicaciones habilitadas para IA en cualquier nube - pública o privada, local o en el extremo. Esta flexibilidad permite apoyar a las organizaciones preocupadas por la privacidad o la soberanía de datos, acercando los modelos de IA a las fuentes de datos, y construyendo modelos de IA en consonancia con los requisitos normativos que restringen el movimiento de datos.

Red Hat proporciona las plataformas necesarias para desarrollar e implantar la IA a escala e integrar a sus plataformas existentes para mejorar la productividad y eficiencia de los equipos de operaciones y desarrolladores. Esto es crucial para las organizaciones que necesitan innovar rápidamente.

La capacidad de escalar después de integrar la IA en sus productos también es una consideración importante. Red Hat Openshift AI tiene esto en cuenta al permitirle aumentar el número de réplicas de un modelo a múltiples clústeres en múltiples nubes. Basadas en la transparencia y la capacidad de elección, las soluciones de IA de Red Hat destinadas para la empresa le permiten aplicar la IA a su actividad diaria. El poder de la IA está aquí, es abierto, es real y, con Red Hat está al alcance de todos.

Origen

En una lejana era pre pandémica, en 2018, el mundo entero prácticamente "se detuvo" al darse cuenta del valor y el potencial de los datos y al comprender la urgencia de protegerlos. En aquel entonces, la consultora Cambridge Analytica acaparó la atención mundial al conseguir convencer a cientos de miles de personas conectadas a internet para que cedieran datos de sus perfiles y de toda su red de amigos a través de un test de personalidad. Desde entonces, mucho se ha avanzado para proteger datos personales, mediante desarrollos tecnológicos y políticas implementadas por diferentes países, pero dichos avances todavía requieren de muchos procesos e iteraciones para terminar de consolidarse.

No obstante, en 2020, con la llegada de la pandemia, nuestro día a día cambió por completo. Esto se puede observar principalmente en la manera que interactuamos con otras personas, reemplazando encuentros presenciales por virtuales en diferentes ámbitos, tanto sociales como laborales. Ante este nuevo e inédito contexto para nuestras vidas, la privacidad ha entrado en nuestros hogares de una manera completamente diferente a la que muchos podrían haber imaginado y se ha reforzado la necesidad de proteger nuestros datos.

Cada vez son más las personas que exigen a las empresas que mejoren sus estándares de seguridad y optan por utilizar las soluciones que más confianza le otorgan. En este línea, en latinoamérica se están desarrollando proyectos que apuntan a la protección de datos. El caso de mayor relevancia por estos tiempos ocurre en Brasil y se trata de Pix, un sistema de pagos instantáneos que lanzó el Banco Central de Brasil con el objetivo de, no solo acelerar procesos transaccionales, sino también preservar todo tipo de datos entre los participantes.

Para dicho país era necesario contar con una plataforma que le permitiera abaratar costos en las operaciones y mejorar de esta manera la competencia en un sector que actualmente se encuentra muy concentrado y resguardar la seguridad de sus clientes. Para poder lograr esto, el Banco Central de Brasil necesitaba utilizar tecnología escalable, resistente y contar con un programa de seguridad integrado que le permitiera adaptarse con mayor velocidad y eficiencia. Por esto, decidieron utilizar tecnología Open Source de Red Hat que aporta múltiples beneficios de seguridad debido al perfeccionamiento permanentemente de la mano de la comunidad, previniendo debilidades que puedan derivar en ataques informáticos.

En la actualidad, está probado que las empresas que triunfan en su estrategia son las que conciben a la seguridad como un aspecto incorporado, y no como un simple complemento. Y este caso, es un ejemplo concreto de lo que buscan las empresas para solidificar la seguridad y la protección de datos. De hecho, Pix se posicionó como la plataforma más utilizada de Brasil para realizar transacciones y en 2021 ocho de cada diez operaciones financieras se realizaron a través de esta plataforma.

Al respecto, Jorge Payró, Country Manager de Red Hat Argentina sostiene que, “La seguridad y la resistencia son factores clave para las normas de protección de datos y la supervivencia de las organizaciones. Una empresa que intenta competir en un mundo de continua transformación digital debe comprender cómo adoptar las mejores soluciones de seguridad, que hoy comienzan en la etapa del diseño. A eso se refiere la idea de trasladar la seguridad a las primeras fases del proceso de desarrollo y que forme parte de la infraestructura y del ciclo de vida del producto lo antes posible. De esta manera, se puede obtener una seguridad que permita anticiparse a los problemas y reaccionar ante ellos”.

La tecnología es un factor fundamental para cambiar el comportamiento de las personas y la consiguiente evolución de la sociedad. En línea con esta tendencia, el caso de Pix en Brasil es una muestra que la banca abierta es una pieza clave para la transformación digital del sistema financiero . No solo porque avanza tecnológicamente para darle más soluciones a todos sus integrantes sino porque también ajusta aspectos cruciales como es el de la privacidad y la protección de datos personales, un desafío que no está del todo resuelto pero que, evidentemente, da muestras de mejoras ,y para ello, el código abierto ha demostrado ser un aliado clave.

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