Red Hat anunció la adquisición de Chatterbox Labs. Esta compra se basa en un año de rápida innovación para Red Hat AI, tras la introducción de Red Hat AI Inference Server y el lanzamiento de Red Hat AI 3.
A medida que las empresas pasan de la experimentación a la producción mediante aplicaciones de IA generativa, predictiva y agéntica, se enfrentan a un desafío complejo: desplegar modelos que no solo sean potentes, sino también demostrables, confiables y seguros. Las capacidades de seguridad y las medidas de protección son fundamentales para las operaciones modernas de Machine Learning Operations (MLOps).
La integración de la tecnología de Chatterbox Labs permite crear una plataforma unificada con la seguridad integrada, fortaleciendo la capacidad de Red Hat para habilitar cargas de trabajo de IA en producción con cualquier modelo, en cualquier acelerador y en cualquier entorno.
Abordando las consecuencias no deseadas de la IA
Fundada en 2011, Chatterbox Labs aporta tecnología y experiencia críticas en seguridad y transparencia de IA. Su experiencia en el riesgo cuantitativo de esta tecnología ha sido elogiada por grupos de expertos independientes y formuladores de políticas a nivel mundial.
“Las empresas están llevando la IA del laboratorio a la producción con gran velocidad, lo que eleva la urgencia de despliegues de IA confiables, seguros y transparentes. La innovadora tecnología de pruebas de seguridad y medidas de protección agnósticas al modelo de Chatterbox Labs es la capa crítica de ‘seguridad para IA’ que la industria necesita. Al integrar Chatterbox Labs en la cartera de Red Hat AI, fortalecemos nuestra promesa a los clientes de proporcionar una plataforma de código abierto integral que no solo les permite ejecutar cualquier modelo, en cualquier lugar, sino hacerlo con la confianza de que la seguridad está integrada desde el principio», comentó Steven Huels, vicepresidente de Ingeniería de IA y Estrategia de Productos en Red Hat. «Esta adquisición ayudará a habilitar una IA verdaderamente responsable y de grado de producción a escala”, afirmó.
Chatterbox Labs ofrece capacidades automatizadas y personalizadas de pruebas de seguridad de IA, proporcionando las métricas de riesgo fácticas que los líderes empresariales necesitan para aprobar el despliegue de la Inteligencia Artificial en la producción. La tecnología ofrece un enfoque sólido y agnóstico al modelo para validar datos y modelos a través de:
- AIMI para gen AI: entrega de métricas de riesgo cuantitativas independientes para modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs).
- AIMI para IA predictiva: validación de cualquier arquitectura de IA en pilares clave, incluyendo robustez, imparcialidad y explicabilidad.
- Medidas de protección (Guardrails): identificación y corrección de prompts (indicaciones) inseguros, tóxicos o sesgados antes de poner los modelos en producción.
Asegurando la próxima generación de cargas de trabajo de IA
Esta adquisición se alinea con la visión de Red Hat de soportar diversos modelos y objetivos de despliegue en la nube híbrida. Además, complementa las capacidades con visión de futuro introducidas en Red Hat AI 3, específicamente para la IA agéntica y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
A medida que las empresas adoptan la IA agéntica, los modelos confiables y seguros se vuelven aún más críticos, dado el papel complejo y autónomo de los agentes de IA y su impacto potencial en los sistemas centrales del negocio.
«Al unirnos a Red Hat, podemos llevar métricas de seguridad validadas e independientes a la comunidad de código abierto. Esta transparencia permite a las empresas verificar la seguridad sin depender de un proveedor, lo que impulsa un futuro en el que todos podamos beneficiarnos de una IA segura, escalable y abierta», destacó Stuart Battersby, Ph.D., Cofundador y Director de Tecnología en Chatterbox Labs.
Con la incorporación de Chatterbox Labs, Red Hat refuerza su posicionamiento como un habilitador clave de IA empresarial responsable, llevando seguridad, transparencia y gobernanza al centro de las implementaciones de Inteligencia Artificial. Esta adquisición no solo responde a los desafíos actuales de la adopción de IA en producción, sino que también prepara a las organizaciones para escalar con confianza la próxima generación de cargas de trabajo de IA en entornos híbridos y multinube, alineando innovación, control y confianza en un mismo ecosistema.
