En un webinar de capacitación tecnológica que ofreció Licencias Online el martes once de marzo, se repasaron las estrategias de Red Hat para que las compañías puedan aprovechar al máximo el poder de la inteligencia artificial generativa (GenAI) para el crecimiento empresarial y la productividad con IA, con tres soluciones clave de este vendor: RHEL, Ansible Ligthspeed y OpenShift, que es su plataforma de aplicaciones multipropósito e integral basada en Kubernetes.
El evento online contó con la presencia de José Luis Bugarín, arquitecto principal de soluciones de Red Hat, quien comentó que la compañía está fuertemente enfocada en democratizar tecnologías de inteligencia artificial (IA).
Bugarín destacó que “Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) trae herramientas para poder desarrollar la propia inteligencia artificial generativa basada en modelos de Granite, que se elaboraron en conjunto con IBM para poder resolver un problema que se empezó a identificar en las empresas. ¿Y cuál era ese problema? Que ChatGPT, Gemini y otras herramientas de GenAI no tenían información ni datos de las organizaciones, o de los casos de uso que las empresas necesitaban resolver, ya que se basaban en información pública. Y, justamente, lo que hace RHEL AI es ofrecerles a las compañías modelos de Gen AI basados en InstructLab, que sería la herramienta que transforma sus datos en un modelo de inteligencia artificial generativa utilizando Granite”.
Escalabilidad digital
Si las empresas desean escalar estos desarrollos, pueden utilizar Red Hat OpenShift AI, que es una plataforma de MLOps integrada para IA predictiva y generativa. Con esta plataforma, las compañías pueden crear y entregar GenAI y modelos predictivos a escala en entonos de nube híbrida, es decir, que pueden desarrollarlos y también monitorearlos, gestionar su ciclo de vida y optimización y manejar recursos dentro de la plataforma aplicando el concepto de Machine Learning Operations o MLOps. Además, es posible exponer estos modelos mediante APIs.
“OpenShift AI tiene la versatilidad de funcionar en entornos on premise, en cloud privado o en cloud público”, enfatizó Bugarín.
Optimización empresarial
La GenAI Red Hat busca mayor eficiencia digital, alinear modelos con datos y casos de uso empresariales reales; y también busca flexibilidad, esto es, entrenar, ajustar y servir modelos en todos los lugares donde se encuentran los datos de las compañías, empujando con ello la infraestructura y la tecnología de cloud híbrida.
Desde esta perspectiva, entonces, las organizaciones podrían partir de RHEL AI, elaborar su modelo y probarlo a nivel de una prueba de concepto; y si tiene aceptación y lo quieren integrar a una aplicación, “el runtime de ejecución natural debería ser llevarlo a OpenShift AI, para que pueda integrarse con una aplicación web, mobile o mediante una integración. Luego, con Ansible Automation Platform se puede automatizar la escritura de playbooks. Y, si la empresa desarrolló un modelo en otra plataforma, también se puede ejecutar dentro de OpenShift respetando algunos estándares”, detalló Bugarín.
Es decir que las empresas pueden empezar con IA generativa utilizando los modelos de Granite con InstructLab, y empaquetar todo eso dentro de RHEL AI, que permite un manejo a escala pequeña a nivel empresarial y con datos de la organización. “Incluso, si quieren dar el siguiente paso, cuentan con OpenShift AI para todo lo que es generación de modelos: esta plataforma permite escalar y que otras aplicaciones consuman el modelo y lo integren con otros productos y soluciones”, completó Bugarín.
