Cinco herramientas de IA de código abierto que debe conocer

La inteligencia artificial (IA) de código abierto se refiere a las tecnologías de IA cuyo código fuente está disponible libremente para que cualquiera pueda utilizarlo, modificarlo y distribuirlo. Cuando los algoritmos de IA, los modelos preentrenados y los conjuntos de datos están disponibles para uso público y experimentación, surgen aplicaciones creativas de IA a medida que una comunidad de voluntarios entusiastas se basa en el trabajo existente y acelera el desarrollo de soluciones prácticas de IA. Por ello, estas tecnologías suelen ser las mejores herramientas para afrontar los complejos retos que se plantean en muchos casos de uso empresarial.

Los proyectos y bibliotecas de IA de código abierto, disponibles gratuitamente en plataformas como GitHub, están impulsando la innovación digital en sectores como la sanidad, las finanzas y la educación. Los marcos y herramientas de fácil acceso permiten a los desarrolladores ahorrar tiempo y centrarse en crear soluciones a medida para satisfacer los requisitos específicos de un proyecto. Aprovechando las bibliotecas y herramientas existentes, pequeños equipos de desarrolladores pueden crear aplicaciones útiles para diversas plataformas como Microsoft Windows, Linux, iOS y Android.

La diversidad y accesibilidad de la IA de código abierto permite una amplia gama de casos de uso beneficiosos, como la protección contra el fraude en tiempo real, el análisis de imágenes médicas, las recomendaciones personalizadas y el aprendizaje a medida. Esta disponibilidad explica la popularidad de los proyectos de código abierto y los modelos de IA entre desarrolladores, investigadores y organizaciones. Al utilizar la IA de código abierto, las organizaciones obtienen acceso efectivo a una comunidad amplia y diversa de desarrolladores que contribuyen constantemente al desarrollo y la mejora continuos de las herramientas de IA. Este entorno de colaboración fomenta la transparencia y la mejora continua, lo que se traduce en herramientas ricas en funciones, fiables y modulares. Además, la neutralidad de la IA de código abierto garantiza que las organizaciones no dependan de ningún proveedor en particular.

Aunque la IA de código abierto ofrece posibilidades atractivas, su libre acceso presenta riesgos que las empresas deben gestionar con cuidado. Embarcarse en el desarrollo de IA personalizada sin objetivos bien definidos puede conducir a resultados erróneos, despilfarro de recursos y fracaso del proyecto. Además, los algoritmos sesgados pueden producir resultados inutilizables y perpetuar supuestos perjudiciales. La facilidad de acceso inherente a la IA de código abierto también plantea problemas de seguridad; los agentes malintencionados podrían aprovechar las mismas herramientas para manipular resultados o crear contenidos dañinos.

Los datos de entrenamiento sesgados pueden producir resultados discriminatorios, mientras que la deriva de datos y el etiquetado erróneo pueden arruinar la eficacia y fiabilidad del modelo. Las empresas pueden exponer a sus partes interesadas a riesgos cuando utilizan tecnologías que no han desarrollado internamente. Estas cuestiones subrayan la necesidad de considerar detenidamente y aplicar de forma responsable la IA de código abierto.

En el momento de escribir estas líneas, las opiniones de los gigantes tecnológicos están divididas al respecto (enlace externo a IBM). A través de la AI Alliance, empresas como Meta e IBM defienden la IA de código abierto, fomentando el intercambio científico abierto y la innovación. Por otro lado, Google, Microsoft y OpenAI son partidarios de un enfoque cerrado, alegando preocupaciones por la seguridad y el mal uso de la IA. Gobiernos como los de EE.UU. y la UE estudian cómo equilibrar la innovación con la seguridad y la ética.

A pesar de los riesgos, la IA de código abierto sigue ganando terreno. Muchos desarrolladores prefieren los marcos de IA de código abierto a las API y el software propietarios. Según el informe 2023 State of Open Source (enlace externo a IBM), el 80% de los encuestados informaron de un aumento en el uso de software de código abierto durante el año pasado, y el 41% indicó un aumento "significativo".

Dado que la IA de código abierto es cada vez más utilizada por desarrolladores e investigadores, en gran parte gracias a la inversión de los gigantes tecnológicos, es probable que las empresas cosechen los frutos y accedan a tecnologías de IA transformadoras.

En el sector sanitario, Merative (antes IBM Watson Health) utiliza TensorFlow para analizar imágenes médicas, mejorar los procedimientos de diagnóstico y promover una medicina más personalizada. Athena, de J.P. Morgan, utiliza IA de código abierto basada en Python para innovar en la gestión de riesgos. Amazon está integrando IA de código abierto para perfeccionar sus sistemas de recomendación, agilizar las operaciones de almacén y mejorar la IA de Alexa. Del mismo modo, plataformas de educación en línea como Coursera y edX están utilizando IA de código abierto para personalizar las experiencias de aprendizaje, adaptar las recomendaciones de contenidos y automatizar los sistemas de calificación.

Por no hablar de las muchas aplicaciones y servicios multimedia, incluidos los de empresas como Netflix y Spotify, que están fusionando la IA de código abierto con soluciones propietarias que utilizan bibliotecas de machine learning como TensorFlow o PyTorch para mejorar las recomendaciones y aumentar el rendimiento.

Los siguientes marcos de IA de código abierto promueven la innovación y la colaboración, y ofrecen oportunidades de aprendizaje en distintas disciplinas. Son más que herramientas, cada uno de ellos capacita a los usuarios, desde principiantes a expertos, para aprovechar el enorme potencial de la IA.

• TensorFlow es un marco de aprendizaje flexible y extensible que admite lenguajes de programación como Python y Javascript. TensorFlow permite a los programadores crear e implementar modelos de machine learning en diferentes plataformas y dispositivos. Su fuerte apoyo comunitario y su amplia biblioteca de modelos y herramientas prediseñados agilizan el proceso de desarrollo, facilitando tanto a principiantes como a especialistas la innovación y la experimentación con IA.

• PyTorch es un marco de IA de código abierto que ofrece una interfaz intuitiva para facilitar la depuración y un enfoque más flexible para crear modelos de deep learning. Su amplia integración con las bibliotecas de Python y su compatibilidad con la aceleración en la GPU garantizan la eficacia en el entrenamiento de modelos y la experimentación. Es un marco popular entre investigadores y desarrolladores para la creación rápida de prototipos de desarrollo de software, así como para la investigación en IA y deep learning.

• Keras, una biblioteca de redes neuronales de código abierto escrita en Python, es conocida por su facilidad de uso y modularidad, lo que permite crear prototipos de modelos de deep learning de forma fácil y rápida. El producto destaca por su API de alto nivel, intuitiva para principiantes pero flexible y potente para usuarios avanzados, lo que lo convierte en una buena opción para trabajos educativos y tareas complejas de deep learning.

• Scikit-learn es una potente biblioteca Python de código abierto para el machine learning y el análisis predictivo de datos. Al proporcionar algoritmos escalables de aprendizaje supervisado y no supervisado, ha desempeñado un papel clave en los sistemas de IA de grandes empresas como J.P. Morgan y Spotify. Su sencilla instalación, sus componentes reutilizables y su amplia y activa comunidad lo hacen accesible y eficaz para la exploración y el análisis de datos en diversos contextos.

• OpenCV es una biblioteca de funciones de programación que ofrece capacidades de computer vision, rendimiento en tiempo real, una gran comunidad y compatibilidad de plataformas. Es una opción ideal para organizaciones que buscan automatizar tareas, analizar datos visuales y crear soluciones innovadoras. Su escalabilidad le permite crecer en función de las necesidades de las organizaciones, por lo que es ideal tanto para empresas de nueva creación como para grandes compañías.

La creciente popularidad de las herramientas de IA de código abierto, desde marcos como TensorFlow, Apache y PyTorch hasta plataformas comunitarias como Hugging Face, demuestra que la colaboración de código abierto se considera cada vez más el futuro del desarrollo de la IA. La participación en estas comunidades y las contribuciones a su desarrollo ayudan a las organizaciones a acceder a las mejores herramientas y talentos.

La IA de código abierto está reinventando la forma en que las empresas evolucionan y se transforman. A medida que la influencia de la tecnología se extiende por todos los sectores apoyando la adopción generalizada y la aplicación más profunda de las capacidades de la IA, he aquí lo que la IA de código abierto promete hacer como motor de la innovación en las empresas.

Los avances en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), herramientas como Hugging Face Transformers y los grandes modelos lingüísticos (LLM), y bibliotecas de computer vision como OpenCV, darán lugar a aplicaciones más complejas y matizadas, como chatbots más sofisticados, sistemas avanzados de reconocimiento de imágenes, robótica y tecnologías de automatización.

Proyectos como Open Assistant, el asistente de IA de código abierto basado en el chat, y GPT Engineer, una herramienta de IA generativa que permite a los usuarios crear aplicaciones a partir de mensajes de texto, anuncian el futuro de asistentes de IA omnipresentes y altamente personalizados, capaces de gestionar tareas complejas. Esta evolución hacia soluciones de IA interactivas y fáciles de usar sugiere una mayor integración de la IA en nuestra vida cotidiana.

Aunque la IA de código abierto representa un avance tecnológico apasionante que anuncia muchas aplicaciones futuras, las empresas que se embarcan en la adopción de la IA deben explorar las soluciones disponibles con cautela y planificar una asociación sólida para poner las probabilidades a su favor. Los modelos de código abierto no suelen estar a la altura de los modelos más avanzados y requieren importantes ajustes para alcanzar el nivel de eficacia, confianza y seguridad que exige el uso empresarial. Aunque la IA de código abierto es muy accesible, las organizaciones siguen necesitando importantes inversiones en recursos informáticos, infraestructura de datos, redes, seguridad, herramientas de software y conocimientos especializados para utilizarla con eficacia.

Muchas organizaciones necesitan soluciones de IA a medida que las actuales herramientas y marcos de IA de código abierto no pueden ofrecer. Mientras evalúa el impacto de la IA de código abierto en organizaciones de todo el mundo, considere cómo puede beneficiarse su empresa. Descubra cómo IBM ofrece la experiencia y los conocimientos necesarios para crear e implementar una solución de IA fiable y de nivel empresarial.