El 24 de octubre tuvo lugar en el Renaissance Hotel de Santiago una nueva edición del Red Hat Summit: Connect 2024, que este año giró en torno a la Inteligencia Artificial, la Nube Híbrida y el Código Abierto. El encuentro –destinado a partners y clientes finales– permitió compartir experiencias, aprender de los líderes del sector y descubrir cuáles son los siguientes pasos en el recorrido de la transformación digital y la innovación. En esta ocasión, la convocatoria fue esponsorizada por AWS, Microsoft, Lenovo e Intel, Coasin Logicalis, SixManager, SOAIN y ST.
Este encuentro, que regionaliza los principales mensajes y anuncios de la cumbre anual de Red Hat, este año pasó por Lima, São Paulo, Buenos Aires y ahora por Santiago, para seguir el 29 de octubre en Ciudad de México y cerrar en Montevideo, el 7 de noviembre.
A lo largo de media jornada, pasaron por el escenarios presentaciones de los principales ejecutivos de Red Hat, como Ezequiel Picardo, Country Manager para Chile & Perú de Red Hat; Thiago Araki, Senior Director Tech Sales para América Latina; Daniel Romero, Senior Manager de Consulting Services; Carlos Estay, Associate Principal AI Specialist Solution Architect; Andrea Castellanos, Manager – Account Solution Architect y Verónica Martínez, BDM de AI & Analytics en Red Hat Latin America.
El encuentro también contó con la presencia del flamante VP y Gerente General de Red Hat América Latina, Gilson Magalhães, y del SVP para las Americas, David Farrell. Entre las organizaciones invitadas al encuentro para compartir experiencias desde el escenario, estuvieron la Universidad Finis Terrae, AWS y Copec.
Los cuatro pilares de la propuesta de Red Hat
Entrevistada por este medio, María Angélica Bracho, CTO de Red Hat para América Latina, explicó que para Red Hat la IA constituye un cuarto pilar de su oferta (los otros tres son RHEL, OpenShift y Ansible). “Pero es un pilar un poco diferente, porque es bien invasivo en todas las áreas. Primero hemos infusionado Inteligencia Artificial en todas nuestras plataformas. Con nuestro modelo Lightspeed tenemos IA infusionado en Ansible, en OpenShift y en RHEL, y eso nos permite también acelerar la adopción, mejorar y estandarizar el uso, y hacerle más fácil, la vida de nuestros developers y operadores. Ellos pueden utilizar nuestros productos con un asistente al lado”.
A esta primera dimensión de cómo Red Hat incluye IA en su propuesta de valor, se suma otra aún más relevante. “IA para nosotros es una carga de trabajo específica que vive y se prolifera en ambientes y en plataformas híbridas abiertas que pueden ir del on prem hasta la nube, llegando al borde. ¿Y quién provee este tipo de plataformas? Resulta que llega este momento de la Inteligencia Artificial y nosotros tenemos la plataforma ideal para poder correr esto”.
Para Red Hat, lo anterior implica hacer que su plataforma sea la mejor para poder correr cargas de Inteligencia Artificial a nivel de Enterprise. “Vemos que hay varios ejemplos de casos de uso que están empezando a surgir. A menudo empiezan solamente en la nube, pero luego ven temas de costos, de gobernanza de datos, de seguridad, de propiedad intelectual, o discrepancias entre los resultados y los datos empleados, y se preguntan: ¿Qué tal si este caso de uso no debería estar completamente fuera de mi control? Entonces comienzan a redefinir dónde ocurre el procesamiento de datos, por ejemplo, y luego dónde se puede servir el modelo. Todos estos pasos para ofrecer Inteligencia Artificial no tienen por qué ocurrir en el mismo lugar. Cuando tienes una plataforma híbrida, tienes poder de decisión de dónde sucede cada paso para beneficiar a tu compañía, y basado en tu caso de uso”, comentó Bracho.
“Siento que en Chile el tema de la nube ha calado mucho más que en otros países —por la presencia de nubes públicas, por el tipo de regulación que existe en el país—. En el mundo local de TI se piensa más en Cloud First o Cloud Native. Inteligencia Artificial va a ser un desafío que va a obligar a reconsiderar si la estrategia de nube va en línea con el negocio o, por el contrario, es más una estrategia promovida por el marketing de los proveedores de nube. Porque ahora necesito tener resultados”, dijo Bracho.
Maduración en un entorno abierto
La CTO de Red Hat para América Latina observa que los resultados de la IA no surgen exclusivamente del trabajo de uno u otro vendor. “Esto es un esfuerzo de toda una industria, que colabora y da resultados a las empresas. Y siento que en Red Hat, con nuestras raíces de Open Source, de cultura abierta, ya sabemos que esto ocurre en comunidad. Y en comunidad significa con nuestros clientes, pero también con nuestros partners. Hay un montón de oportunidades para nosotros de colaborar en todo sentido”.
Para Bracho, y a diferencia de otras movidas tecnológicas, no tiene sentido hablar hoy de que existen geografías adelantadas en materia de IA, dado que esta carrera tecnológica se está dando entre empresas que tienen la capacidad de llevarla adelante. “El rol de Red Hat aquí es traer una democratización de este acceso. Por eso nos enfocamos en plataformas abiertas, en modelos Open Source verdaderamente abiertos (esto significa que el modelo sea utilizable y reutilizable porque tienen licencias tipo Open Source). Que puedas saber con qué data se entrenó el modelo. Abiertos significa que tú puedas modificarlo y contribuir a ese modelo, y que esa contribución pueda ser accedida por todos. Y también Red Hat ofrece indemnización: sabemos que los resultados que dará la familia Granite de modelos no contienen propiedad intelectual (con la sola excepción de la IP del usuario). Para las empresas, esto es un beneficio muy grande”.
“Siento que en Chile el tema de la nube ha calado mucho más que en otros países. En el mundo local de TI se piensa más en Cloud First o Cloud Native. Inteligencia Artificial va a ser un desafío que va a obligar a reconsiderar si la estrategia de nube va en línea con el negocio o, por el contrario, es más una estrategia promovida por el marketing de los proveedores de nube.
María Angélica Bracho, CTO de Red Hat para América Latina
Bracho cree, además, que el futuro va a pasar por Pequeños Grandes Modelos de Lenguaje (SLLM). Son modelos que no requieren alto poder de cómputo ni grandes cantidades de datos, y pueden ser corridos localmente. Además, por su naturaleza, cada dato que se emplea para entrenar el modelo tiene un peso mayor en el resultado.
En materia de GenAI (o IA Generativa), la ejecutiva considera que Latinoamérica no está tan atrasada, respecto de otros países, “porque hay mucho ensayo y error que está ocurriendo. Hay una oportunidad de estar muy cerca de la punta de la lanza. Esto es una nueva oportunidad para nosotros, es un llamado a atreverse. Y es muy replicable”. Paralelamente, Bracho también puso el énfasis en el déficit déficit de científicos de datos y en la oportunidad de que la propia IA ayude a achicar la brecha.
“Hoy presentamos en la tarima una invención (que viene de IBM Research, con la que colaboramos mucho) para una manera de entrenar modelos de Inteligencia Artificial que se llama InstructLab. Lo que me encanta de esto es que, aparte de ser Open Source, está diseñada para personas que no son científicos de datos. Entonces una persona que no tiene conocimiento de Anaconda o no tiene acceso a Júpiter Notebook, que son las herramientas que utilizan los científicos de datos para poder hacer cambios en los modelos, puede tener acceso a nuestro InstructLab y con unos prompts muy sencillos, preguntas y respuestas, o datos, puede entrenar un modelo pequeño con su propia data, y hacerlo desde s laptop. Ni siquiera necesitas grandes servidores o GPUs, que son muy costosas y no siempre accesibles”.
“Esa es la verdadera diferencia o barrera que yo veo en Latinoamérica, que es tener acceso al hardware —advirtió la ejecutiva—. Ese acceso es muy difícil para todo el mundo. Sólo las grandes compañías tienen acceso al gran hardware con GPUs. Entonces vamos a depender mucho de la nube para poder hacer ciertos tipos de entrenamiento con este hardware especializado. Pero para hacer pequeños movimientos, pequeñas pruebas de concepto, familiarizarte con la IA y refinar casos de uso, InstructLab te da acceso rápido y a bajo costo”.
