Desbloquear el potencial empresarial con IA de código abierto y multinube híbrida

La inteligencia artificial (IA) de código abierto es la palabra de moda del momento, impulsada por el reciente lanzamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de bajo coste como DeepSeek-1 y la creciente prominencia de los modelos abiertos, como Llama y Mistral AI.

Estos avances atraen la atención del público, pero las empresas se plantean una cuestión importante: ¿cómo podemos convertir esta expectación en valor empresarial tangible?

Las tecnologías de código abierto como Linux y Kubernetes han sido durante mucho tiempo la columna vertebral de los sistemas críticos, ya que proporcionan transparencia, estabilidad y seguridad. Su naturaleza colaborativa fomenta la innovación rápida, que ha sido vital para la evolución de los modelos de IA avanzados, incluida la IA generativa. Sin embargo, el verdadero potencial empresarial reside en combinar entornos de IA de código abierto y multinube híbrida. Esta poderosa combinación proporciona a las empresas lo siguiente:

• Integración fluida

• Flexibilidad escalable

• Seguridad mejorada

• Soluciones personalizadas

• Innovación a través de la colaboración

Un estudio de IBM revela que el 62 % de las organizaciones planean aumentar sus inversiones en IA en 2025, y casi la mitad se centra en aprovechar las herramientas de código abierto para sus iniciativas de IA.

"Estamos diseñando IA para multinubes", afirma Shobhit Varshney, vicepresidente y socio sénior, líder de IA, datos y automatización de IBM. "Esto significa que necesitamos una única capa de automatización, seguridad FinOps y gobierno que abarque todas las nubes".

Evitar la dependencia de un proveedor es crítico para las empresas, y la IA de código abierto encaja de forma natural en un modelo multicloud híbrido. Permite a las empresas integrar modelos de IA patentados, como AWS SageMaker o Google Vertex AI, con modelos abiertos como Granite de IBM. La serie de modelos Granite de IBM, de código abierto en Apache 2.0, se diseñó para la integración en entornos híbridos multinube, dando a las organizaciones más libertad y control sobre la implementación y gestión de modelos de IA en diferentes plataformas.

"Cualquier cosa que le permita gestionar el modelo en su infraestructura funciona bien con el diseño híbrido", explica Varshnay, "especialmente cuando los sistemas están diseñados para funcionar de manera fluida en múltiples entornos de cloud computing e infraestructuras de TI locales desde el principio".

Esta infraestructura híbrida por diseño garantiza que los modelos de IA puedan moverse libremente entre las nubes, permitiendo a las empresas elegir el mejor entorno para sus necesidades.

Los modelos de IA de código abierto ofrecen una flexibilidad inigualable, especialmente a la hora de escalar e implementar modelos en la infraestructura de una organización. Aunque las plataformas de terceros como Claude de Anthropic o ChatGPT de OpenAI son fáciles de implementar, a menudo encierran a las empresas en ecosistemas específicos con una personalización limitada. Por el contrario, los modelos de código abierto dan a las organizaciones un control total, lo que les permite crear soluciones personalizadas que satisfagan necesidades empresariales únicas.

Esta flexibilidad es esencial para las empresas que operan en múltiples entornos de nube. Por ejemplo, una empresa que utiliza AWS para el almacenamiento puede querer implementar un modelo de Google u OpenAI. Sin embargo, los modelos propietarios suelen tener limitaciones en la compatibilidad entre nubes. Los modelos de código abierto se integran perfectamente en varias plataformas, lo que permite a las empresas elegir el mejor proveedor de servicios en la nube sin comprometer la coherencia o el cumplimiento.

Los modelos de IA de código abierto autoalojados garantizan que los datos confidenciales permanezcan dentro de la infraestructura de TI segura de una organización, lo cual es esencial para las empresas con estrictos requisitos de privacidad. Al evitar los servidores de terceros, las empresas mantienen el control sobre sus datos y reducen los riesgos relacionados con el manejo externo de datos, especialmente cuando se trata de problemas de seguridad internacional.

Otra ventaja crítica de seguridad de los modelos de código abierto es la capacidad de controlar la integridad de los propios modelos. La investigación de Anthropic ha puesto de relieve los riesgos potenciales de la manipulación de código o las vulnerabilidades incrustadas en los modelos de IA. Los actores maliciosos podrían introducir amenazas ocultas incluso con proveedores de confianza como Meta o Google.

Los modelos de código abierto y autoalojado mitigan estos riesgos al permitir a las organizaciones inspeccionar, validar y modificar el código, garantizando una mayor transparencia y seguridad.

"Con el código abierto, usted controla su destino", dice Varshney. "Usted sabe lo que hay detrás del modelo, cómo se entrena y lo aloja en un entorno en el que confía".

Más allá de la flexibilidad, la capacidad de afinar los modelos de IA de código abierto es un factor decisivo. El fine-tuning permite a las empresas adaptar los modelos para satisfacer los requisitos específicos del sector, lo que los hace aún más valiosos. Por ejemplo, el fine-tuning de modelos de código abierto como Llama o Granite en sectores como la sanidad o las telecomunicaciones ayuda a las empresas a añadir conocimientos específicos del dominio, mejorando la precisión y el rendimiento de los modelos.

A diferencia de los modelos propietarios, en los que el fine-tuning suele requerir el envío de datos propietarios a los servidores del proveedor, los modelos de código abierto permiten a las empresas mantener un control total sobre sus procesos de personalización.

Varshney explica: "Si uno toma un modelo pequeño, como un modelo Granite, puede agregar un adaptador que entienda mi terminología empresarial. Por ejemplo, la terminología sanitaria difiere de la de las telecomunicaciones, por lo que puedo afinar el modelo para comprender mejor y servir a ese dominio único".

El fine-tuning de los modelos de código abierto en la infraestructura interna proporciona importantes beneficios de rendimiento, especialmente cuando los modelos más pequeños se ajustan con datos propietarios.

"Si está afinando un modelo más pequeño con sus datos propios, superará a un modelo más grande y no ajustado", dice Varshney. "Esto crea una ventaja de coste-rendimiento, ya que los modelos más pequeños y ajustados son más eficientes y eficaces para sus casos de uso específicos".

Por ejemplo, los primeros resultados de las pruebas de concepto de los modelos Granite de IBM demuestran que la combinación de un pequeño modelo Granite con datos empresariales consigue un rendimiento específico de la tarea por una fracción del coste, de 3 a 23 veces más barato que los modelos de frontera de gran tamaño, al tiempo que supera o iguala a los competidores del mismo tamaño en puntos de referencia clave.

Esta capacidad es especialmente ventajosa en escenarios de edge computing, donde modelos más pequeños y afinados, como Granite, permiten el procesamiento en tiempo real en dispositivos con una potencia computacional limitada, eliminando la necesidad de una infraestructura en la nube.

"Se puede poner un modelo pequeño en un dispositivo IoT remoto y desbloquear casos de uso que antes no podíamos", añade Varshney.

Este enfoque ofrece ahorros de costes y capacidades mejoradas, especialmente para entornos remotos o con recursos limitados.

La naturaleza colaborativa de la IA de código abierto acelera su ritmo de innovación. Gracias a las contribuciones de una comunidad mundial de desarrolladores, estos modelos evolucionan rápidamente, manteniéndose a la vanguardia del desarrollo de la IA. Esta innovación rápida es crucial para las empresas que se esfuerzan por mantener una ventaja competitiva en el panorama impulsado por IA.

El proyecto InstructLab de IBM, lanzado en asociación con Red Hat, tiene como objetivo democratizar el acceso al fine-tuning de la IA, haciendo que la personalización de modelos de lenguaje grandes sea más asequible y accesible.

Varshney señala: "La comunidad desempeña un papel clave en el fortalecimiento de estos modelos, haciéndolos más sólidos".

La convergencia de la IA de código abierto y la multinube híbrida es la estrategia definitiva para las empresas que buscan maximizar sus inversiones en IA. Al integrar modelos de código abierto en un marco multinube flexible, las empresas se aseguran de que sus soluciones de IA sean escalables, adaptables y optimizadas en cualquier plataforma, lo que desbloquea un valor empresarial significativo.

Un estudio de IBM muestra que el 51 % de las empresas que utilizan la IA de código abierto obtienen beneficios positivos, lo que subraya el impacto tangible y mensurable de este enfoque. Adoptar esta combinación de código abierto y multicloud híbrido es clave para impulsar el crecimiento en un futuro con IA.

"El futuro de la IA es abierto", afirma Varshney.

Al adoptar la IA de código abierto dentro de una infraestructura multinube híbrida, las empresas no solo pueden mantenerse a la vanguardia de las tendencias emergentes, sino también ofrecer un valor sostenido en un mundo impulsado por la IA.