La inteligencia artificial (IA) de código abierto se refiere a las tecnologías de IA donde el código fuente está disponible libremente para que cualquiera pueda usarlo, modificarlo y distribuirlo. Cuando los algoritmos de IA, los modelos previamente entrenados y los conjuntos de datos están disponibles para uso público y experimentación, surgen aplicaciones creativas de IA a medida que una comunidad de entusiastas voluntarios se basa en el trabajo existente y acelera el desarrollo de soluciones prácticas de IA. Como resultado, estas tecnologías a menudo conducen a las mejores herramientas para manejar desafíos complejos en muchos casos de uso empresarial.

Los proyectos y bibliotecas de IA de código abierto, disponibles gratuitamente en plataformas como GitHub, impulsan la innovación digital en industrias, como la atención médica, las finanzas y la educación. Los marcos y herramientas fácilmente disponibles facultan a los desarrolladores al ahorrarles tiempo y permitirles concentrarse en crear soluciones a medida para satisfacer requisitos específicos del proyecto. Mediante las bibliotecas y las herramientas existentes, pequeños equipos de desarrolladores pueden crear aplicaciones valiosas para diversas plataformas, como Microsoft Windows, Linux, iOS y Android.

La diversidad y accesibilidad de la IA de código abierto permiten un amplio conjunto de casos de uso beneficiosos, como protección contra fraudes en tiempo real, análisis de imágenes médicas, recomendaciones personalizadas y aprendizaje personalizado. Esta disponibilidad hace que los proyectos de código abierto y los modelos de IA sean populares entre desarrolladores, investigadores y organizaciones. Al emplear IA de código abierto, las organizaciones obtienen acceso efectivo a una comunidad grande y diversa de desarrolladores que contribuyen constantemente al desarrollo y la mejora continuos de las herramientas de IA. Este entorno colaborativo fomenta la transparencia y la mejora continua, dando lugar a herramientas confiables, modulares y repletas de funciones. Además, la neutralidad del proveedor de la IA de código abierto garantiza que las organizaciones no estén vinculadas a un proveedor específico.

Si bien la IA de código abierto ofrece posibilidades atractivas, su libre acceso plantea riesgos que las organizaciones deben abordar con cuidado. Profundizar en el desarrollo de IA personalizada sin metas y objetivos bien definidos puede generar resultados desalineados, desperdicio de recursos y el fracaso del proyecto. Además, los algoritmos sesgados pueden producir resultados inutilizables y perpetuar suposiciones perjudiciales. La naturaleza fácilmente disponible de la IA de código abierto también plantea problemas de seguridad: los actores maliciosos podrían aprovechar las mismas herramientas para manipular resultados o crear contenido dañino.

Los datos de entrenamiento sesgados pueden conducir a resultados discriminatorios, mientras que la deriva de datos puede hacer que los modelos sean ineficaces y los errores de etiquetado pueden redundar en modelos poco confiables. Las empresas pueden exponer a sus grupos de interés a riesgos cuando utilizan tecnologías que no construyeron internamente. Estas cuestiones ponen de relieve la necesidad de una cuidadosa consideración y de una implementación responsable de la IA de código abierto.

Al momento de escribir este artículo, los gigantes tecnológicos están divididos en opinión sobre el tema (enlace externo a IBM). A través de AI Alliance, algunas empresas, como Meta e IBM, abogan por la IA de código abierto, haciendo hincapié en el intercambio científico abierto y la innovación. Por el contrario, Google, Microsoft y OpenAI favorecen un enfoque cerrado, citando preocupaciones sobre la seguridad y el mal uso de la IA. Algunos gobiernos, como el de EE. UU., y la UE están explorando formas de equilibrar la innovación con la seguridad y las preocupaciones éticas.

A pesar de los riesgos, la popularidad de la IA de código abierto sigue creciendo. Muchos desarrolladores eligen marcos de IA de código abierto en lugar de API y software patentados. Según el informe State of Open Source 2023 (enlace externo a IBM), un notable 80 % de los encuestados informó un mayor uso de software de código abierto durante el último año, y el 41 % indicó un aumento “significativo”.

A medida que la IA de código abierto se emplea cada vez más entre desarrolladores e investigadores, principalmente debido a las inversiones de los gigantes tecnológicos, las organizaciones pueden cosechar las recompensas y obtener acceso a tecnologías de IA transformadoras.

En la atención médica, Merative (anteriormente, IBM Watson Health) utiliza TensorFlow para el análisis de imágenes médicas, procedimientos de diagnóstico mejorados y una medicina más personalizada. Athena de J.P. Morgan emplea IA de código abierto basada en Python para innovar en la gestión de riesgos. Amazon integra IA de código abierto para perfeccionar sus sistemas de recomendación, agilizar las operaciones del almacén y mejorar la IA de Alexa. De manera similar, las plataformas educativas en línea, como Coursera y edX, emplean IA de código abierto para personalizar las experiencias de aprendizaje, adaptar las recomendaciones de contenido y automatizar los sistemas de calificación.

Sin mencionar las numerosas aplicaciones y servicios de medios, incluidas empresas como Netflix y Spotify, que fusionan IA de código abierto con soluciones patentadas, 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 ofrecen innovación, fomentan la colaboración y brindan oportunidades de aprendizaje en diversas disciplinas. Son más que herramientas; cada uno confía a los usuarios, desde principiantes hasta expertos, la capacidad de 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 construir y desplegar modelos de machine learning en varias plataformas y dispositivos. Su sólido soporte comunitario y su amplia biblioteca de modelos y herramientas prediseñados agilizan el proceso de desarrollo, lo que facilita a los principiantes y a los profesionales experimentados innovar y experimentar con la IA.

• PyTorch es un marco de IA de código abierto que ofrece una interfaz intuitiva que permite una depuración más sencilla y un enfoque más flexible para crear modelos de aprendizaje profundo. Su sólida integración con las bibliotecas de Python y el soporte para el aceleramiento de GPU garantizan un entrenamiento y experimentación eficientes del modelo. Es una opción popular entre los investigadores y desarrolladores para la elaboración rápida de prototipos de software y la investigación de IA y aprendizaje profundo.

• 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 aprendizaje profundo de forma fácil y rápida. Destaca por su API de alto nivel, que es intuitiva para principiantes sin dejar de ser flexible y potente para usuarios avanzados, lo que la convierte en una opción popular para fines educativos y tareas complejas de aprendizaje profundo.

• Scikit-learn es una potente biblioteca de Python de código abierto para el machine learning y el análisis predictivo de datos. Al proporcionar algoritmos de aprendizaje escalables con y sin supervisión, fue fundamental en los sistemas de IA de grandes empresas, como J.P. Morgan y Spotify. Su configuración sencilla, sus componentes reutilizables y su comunidad amplia y activa la hacen accesible y eficiente para la extracción y el análisis de datos en diversos contextos.

• OpenCV es una biblioteca de funciones de programación con capacidades integrales de visión artificial, rendimiento en tiempo real, gran comunidad y compatibilidad con plataformas, lo que la convierte en una opción ideal para las organizaciones que buscan automatizar tareas, analizar datos visuales y crear soluciones innovadoras. Su escalabilidad le permite crecer con las necesidades organizacionales, lo que lo hace adecuado para startups y grandes empresas.

La creciente popularidad de las herramientas de IA de código abierto, de marcos (como TensorFlow, Apache y PyTorch) a plataformas comunitarias (como Hugging Face) refleja un creciente reconocimiento de que la colaboración de código abierto es el futuro del desarrollo de la IA. La participación en estas comunidades y la colaboración en las herramientas ayuda a las organizaciones a tener acceso a las mejores herramientas y talento.

La IA de código abierto reinventa la forma en que las organizaciones empresariales escalan y se transforman. A medida que la influencia de la tecnología se extiende por todas las industrias, motivando una adopción generalizada y una aplicación más profunda de las capacidades de IA, esto es lo que las organizaciones pueden esperar a medida que la IA de código abierto continúa impulsando la innovación.

Los avances en el procesamiento de lenguaje natural (PLN), herramientas como Hugging Face Transformers y modelos de lenguaje grandes (LLM) y bibliotecas de visión artificial (como OpenCV) desbloquearán aplicaciones más complejas y con particularidades, como chatbots más sofisticados, sistemas avanzados de reconocimiento de imágenes e incluso tecnologías de robótica y automatización.

Algunos proyectos. como Open Assistant, el asistente de IA de código abierto basado en chat, y GPT Engineer, una herramienta de IA generativa que permite a los usuarios crear aplicaciones a partir de indicaciones de texto, presagian el futuro de los asistentes de IA omnipresentes y altamente personalizados, capaces de manejar tareas complejas. Este cambio hacia soluciones de IA interactivas y fáciles de usar sugiere una integración más profunda de la IA en nuestra vida diaria.

Si bien la IA de código abierto es un desarrollo tecnológico emocionante con muchas aplicaciones futuras, actualmente requiere una navegación cuidadosa y una asociación sólida para que una empresa adopte soluciones de IA con éxito. Los modelos de código abierto a menudo no alcanzan los modelos de última generación y requieren ajustes sustanciales para alcanzar el nivel de eficacia, confianza y seguridad necesarios para el uso empresarial. Si bien la IA de código abierto ofrece accesibilidad, las organizaciones aún requieren inversiones significativas en recursos informáticos, infraestructura de datos, redes, seguridad, herramientas de software y experiencia para utilizarlos de manera efectiva.

Muchas organizaciones necesitan soluciones de IA personalizadas de las que las herramientas y marcos de IA de código abierto actuales solo pueden ofrecer un atisbo. Al evaluar el impacto de la IA de código abierto en las organizaciones de todo el mundo, considere cómo su empresa puede aprovecharla; explore cómo IBM ofrece la experiencia y los conocimientos necesarios para crear y desplegar una solución de IA confiable y de nivel empresarial.