![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Open-Source-KI_cmyk-1200x467.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nEl enfoque de Red Hat de la ingenier\u00eda de IA y ML se basa al 100% en el c\u00f3digo abierto.<\/em><\/p>\n\n\n\n S\u00f3lo un enfoque estrat\u00e9gico que plantee y responda a preguntas fundamentales antes de la introducci\u00f3n de la IA puede garantizar el \u00e9xito. Por encima de todo, esto incluye seleccionar los modelos de IA adecuados y la plataforma o base de infraestructura apropiada.<\/p>\n\n\n\n Existe una tendencia clara a la hora de decidirse por un modelo espec\u00edfico de IA. Cada vez m\u00e1s empresas optan no por los LLM, sino por modelos m\u00e1s peque\u00f1os dise\u00f1ados para casos de uso espec\u00edficos. El problema de utilizar modelos m\u00e1s grandes -con miles de millones de par\u00e1metros- es que, aunque tienen amplios conocimientos gen\u00e9ricos, no son especialmente \u00fatiles si una empresa quiere crear un chatbot para su personal de atenci\u00f3n al cliente o ayudar a los clientes a resolver un problema espec\u00edfico con un producto o servicio. En comparaci\u00f3n con los LLM, los modelos m\u00e1s peque\u00f1os ofrecen numerosas ventajas. Son m\u00e1s f\u00e1ciles de implementar y permiten la integraci\u00f3n continua de nuevos datos, especialmente datos espec\u00edficos de la empresa y del dominio. Esto significa que los cursos de formaci\u00f3n tambi\u00e9n pueden llevarse a cabo mucho m\u00e1s r\u00e1pido con ellos. <\/p>\n\n\n\n Los modelos tambi\u00e9n contribuyen a un importante ahorro de costes, ya que los grandes LLM requieren una inversi\u00f3n considerable. Por \u00faltimo, pero no por ello menos importante, al utilizar modelos m\u00e1s peque\u00f1os, las empresas tambi\u00e9n pueden reducir su dependencia de los grandes proveedores de LLM, cuyas soluciones suelen ser una caja negra en cuanto a algoritmos, datos de entrenamiento o modelos. En general, existe actualmente una tendencia en la industria hacia el suministro de modelos de IA m\u00e1s peque\u00f1os y optimizados de todos modos. Un ejemplo de ello es el enfoque vLLM (Virtual Large Language Model). Esto permite realizar c\u00e1lculos m\u00e1s r\u00e1pidamente con un servidor de inferencia, por ejemplo, utilizando la memoria de la GPU de forma m\u00e1s eficiente.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, los LLM gen\u00e9ricos, que presentan diversos grados de apertura en cuanto a datos previos a la formaci\u00f3n y restricciones de uso, ahora tambi\u00e9n pueden ampliarse para un fin empresarial espec\u00edfico. Con este fin, Red Hat e IBM han lanzado el proyecto comunitario InstructLab, que ofrece una soluci\u00f3n rentable para mejorar los LLM. La soluci\u00f3n requiere muchos menos datos y recursos inform\u00e1ticos para volver a entrenar un modelo. InstructLab reduce significativamente la barrera de entrada al desarrollo de modelos de IA, incluso para usuarios que no son cient\u00edficos de datos. <\/p>\n\n\n\n En InstructLab, expertos en la materia de diversos campos pueden aportar sus conocimientos y experiencia y, de este modo, seguir desarrollando un modelo de IA de c\u00f3digo abierto y de libre acceso. Tambi\u00e9n es posible utilizar la t\u00e9cnica RAG (Retrieval Augmented Generation) para optimizar a\u00fan m\u00e1s un modelo acordado con InstructLab. Por lo general, la RAG ofrece la opci\u00f3n de complementar los datos disponibles en un LLM con fuentes de conocimiento externas con datos actuales en tiempo real, informaci\u00f3n contextual, propia o espec\u00edfica del dominio, como repositorios de datos o documentaci\u00f3n existente. Esto tambi\u00e9n facilita en gran medida que los modelos proporcionen respuestas correctas y fiables sin alucinar.<\/p>\n\n\n\n Con Red Hat OpenShift AI, una plataforma de IA\/ML flexible y escalable, las empresas pueden desarrollar e implementar aplicaciones impulsadas por IA en entornos de nube h\u00edbrida.<\/em><\/p>\n\n\n\n No hay duda de que las empresas necesitan comprometerse cada vez m\u00e1s con nuevos temas como la IA y el ML para seguir siendo competitivas y estar preparadas para el futuro. Sin embargo, el uso incondicional y acr\u00edtico no es justificable. Siempre hay que garantizar la seguridad, la estabilidad y la soberan\u00eda digital.<\/p>\n\n\n\n La soberan\u00eda tiene que ver sobre todo con la tecnolog\u00eda, el funcionamiento y los datos. Las empresas deben garantizar la independencia de los proveedores, tanto en lo que respecta a la elecci\u00f3n entre componentes propietarios y de c\u00f3digo abierto como a las opciones de despliegue flexible. La soberan\u00eda de los datos significa que las empresas saben d\u00f3nde y c\u00f3mo se almacenan y procesan sus propios datos.<\/p>\n\n\n\n En el contexto de estos requisitos de soberan\u00eda, los principios, tecnolog\u00edas y soluciones transparentes de c\u00f3digo abierto son cada vez m\u00e1s importantes. Especialmente cuando la IA se utiliza en \u00e1reas cr\u00edticas para la empresa, debe garantizarse siempre un alto grado de trazabilidad y explicabilidad. Al fin y al cabo, las empresas no quieren una caja negra, sino una IA fiable y explicable que respete los principios legales y \u00e9ticos. El valor de los procesos de c\u00f3digo abierto probados y comprobados, que defienden un alto nivel de transparencia como en el \u00e1mbito del desarrollo de software, es particularmente evidente en la implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, en el sector de la IA, al igual que en el desarrollo de software en general, tambi\u00e9n existe el riesgo del lavado de cara del c\u00f3digo abierto, como demuestra una comparaci\u00f3n de los elementos centrales del software de c\u00f3digo abierto y los LLM de c\u00f3digo abierto. El software de c\u00f3digo abierto se caracteriza por su total transparencia, algoritmos comprensibles, gesti\u00f3n visible de errores y la posibilidad de impulsar un mayor desarrollo con la participaci\u00f3n de la comunidad. Por el contrario, aunque muchos de los llamados LLM de c\u00f3digo abierto se caracterizan en general por su libre disponibilidad, ofrecen poca informaci\u00f3n sobre aspectos comparables al desarrollo de software, como los datos de entrenamiento, las ponderaciones, los guardarra\u00edles internos del modelo o una hoja de ruta fiable. <\/p>\n\n\n\n Sin embargo, desde la perspectiva de una empresa, la trazabilidad y la base de datos son de importancia fundamental, aunque solo sea por motivos de responsabilidad o de cumplimiento normativo. Una IA fiable tambi\u00e9n es esencial en muchos casos debido a los elevados requisitos normativos derivados del GDPR o la Ley de IA de la UE, por ejemplo. Un enfoque de c\u00f3digo abierto es la base adecuada para ello, ya que ofrece transparencia, innovaci\u00f3n y seguridad. Sin embargo, debe ser genuinamente de c\u00f3digo abierto y cumplir criterios clave de c\u00f3digo abierto -incluidos los relativos a los datos de formaci\u00f3n o los modelos de IA- y no limitarse a un lavado de cara de c\u00f3digo abierto.<\/p>\n\n\n\n Sea cual sea el camino que decida tomar una empresa: utilizar un LLM o varios modelos m\u00e1s peque\u00f1os: La plataforma utilizada es siempre una parte importante del entorno de IA. Muchas empresas siguen confiando en sus propias infraestructuras y servidores locales. Sin embargo, este enfoque limita la flexibilidad para introducir tecnolog\u00edas innovadoras como la IA. Sin embargo, el mercado de la nube ha evolucionado y ofrece lo mejor de ambos mundos: la nube h\u00edbrida. Permite a las empresas seguir utilizando el almacenamiento local para los datos sensibles y, al mismo tiempo, aprovechar las ventajas de escalabilidad de la nube p\u00fablica.<\/p>\n\n\n\n InstructLab es un proyecto de c\u00f3digo abierto para mejorar los LLM. El proyecto comunitario lanzado por IBM y Red Hat permite la experimentaci\u00f3n simplificada con modelos generativos de IA y la adaptaci\u00f3n optimizada de modelos.<\/em><\/p>\n\n\n\n Por lo tanto, una plataforma de nube h\u00edbrida es tambi\u00e9n una base de infraestructura ideal para la implementaci\u00f3n segura de la IA, desde el desarrollo de modelos de IA y la formaci\u00f3n de modelos de IA hasta la integraci\u00f3n de modelos de IA en aplicaciones y el funcionamiento de los modernos servicios MCP (Model Context Protocol) y A2A (Agent to Agent). La nube h\u00edbrida ofrece una flexibilidad muy necesaria a la hora de elegir el mejor entorno para las respectivas cargas de trabajo de IA. Las empresas pueden darle dos usos. Pueden desarrollar y entrenar un modelo de IA en una nube p\u00fablica en granjas de GPU con una clara separaci\u00f3n del cliente, utilizando tambi\u00e9n datos disponibles p\u00fablicamente y datos de prueba sint\u00e9ticos, e incrustarlo despu\u00e9s en la aplicaci\u00f3n local. Por \u00faltimo, tambi\u00e9n hay que tener en cuenta que, por lo general, las empresas no pueden crear su propia infraestructura de GPU de alto coste. Por el contrario, tambi\u00e9n pueden entrenar los modelos con datos confidenciales en su propio centro de datos y luego operarlos en una nube p\u00fablica.<\/p>\n\n\n\n Las funcionalidades MLOps (Machine Learning Operations) son un componente importante de una plataforma dise\u00f1ada para el uso de IA. MLOps es similar al concepto establecido de DevOps, aunque se centra en la provisi\u00f3n, el mantenimiento y el reentrenamiento de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Sobre todo, MLOps contribuye a una colaboraci\u00f3n eficaz y optimizada entre la ciencia de datos, los equipos de desarrollo de software y las \u00e1reas operativas. Tiende un puente entre el desarrollo de modelos de ML y su uso en un entorno productivo. Las pr\u00e1cticas MLOps orientadas a la simplificaci\u00f3n, la automatizaci\u00f3n y el escalado contribuyen as\u00ed tambi\u00e9n a una aceleraci\u00f3n significativa del despliegue en producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Para reducir la complejidad operativa, una plataforma tambi\u00e9n debe ofrecer herramientas avanzadas para automatizar los despliegues y el acceso autoservicio a modelos y recursos. Esto permite a las organizaciones gestionar y escalar sus propios entornos para la formaci\u00f3n y el despliegue de modelos seg\u00fan sea necesario. Tambi\u00e9n es importante disponer de herramientas de IA\/ML probadas y compatibles.<\/p>\n\n\n\n Por \u00faltimo, pero no por ello menos importante, un enfoque de plataforma tambi\u00e9n garantiza que los socios de la industria, los clientes y la comunidad de c\u00f3digo abierto en general puedan cooperar eficazmente para impulsar las innovaciones de la IA de c\u00f3digo abierto. Existe un inmenso potencial para ampliar esta colaboraci\u00f3n abierta en el campo de la IA, especialmente en el trabajo transparente sobre los modelos y su entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n De este modo, el mundo de la IA puede abrirse y democratizarse a\u00fan m\u00e1s. Para los usuarios de IA, la apertura de la plataforma para una red de socios de hardware y software es una ventaja clave: les da la flexibilidad que necesitan para implementar sus casos de uso espec\u00edficos. Estas plataformas flexibles e h\u00edbridas para el uso productivo de la IA ya est\u00e1n disponibles, como demuestra el ejemplo de Red Hat OpenShift AI. Esto permite a una empresa descartar la dependencia de un proveedor, seguir el ritmo de las nuevas innovaciones en IA e implementar todos los casos de uso posibles. Admite el entrenamiento y la puesta a punto de modelos, as\u00ed como el suministro y la supervisi\u00f3n de todos los modelos y aplicaciones de IA en la nube, en el per\u00edmetro y en las instalaciones. La flexibilidad y la compatibilidad est\u00e1n garantizadas por una estructura modular y una funcionalidad plug-and-play con componentes de c\u00f3digo abierto y otras soluciones de IA. Con esta base de soluciones, las empresas pueden impulsar de forma gradual y sencilla la introducci\u00f3n de la IA y mantener as\u00ed los costes bajo control.<\/p>\n\n\n\n Muchas empresas se encuentran todav\u00eda en una fase de evaluaci\u00f3n o prueba de concepto cuando se trata de introducir la IA. Aunque actualmente se presta mucha atenci\u00f3n a los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos y a la IA generativa, no hay que olvidar una cosa: Aunque la transferencia de la IA a gran escala al entorno de producci\u00f3n es un tema bastante nuevo, no afecta en absoluto solo a los LLM, sino tambi\u00e9n a la IA predictiva o anal\u00edtica, por ejemplo. Aqu\u00ed tambi\u00e9n hay retos que, en \u00faltima instancia, s\u00f3lo pueden superarse con un enfoque de plataforma.<\/p>\n\n\n\n Contin\u00fae con la entrada del socio:<\/p>\n\n\n\n La IA est\u00e1 impulsando la transformaci\u00f3n digital, pero el paso del prototipo a la producci\u00f3n a menudo fracasa debido a la falta de infraestructura h\u00edbrida, un elemento necesario para el uso de extremo a extremo en entornos multicloud, on-prem y 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KI treibt die digitale Transformation voran, doch der Schritt vom Prototyp zur Produktion scheitert oft an fehlender hybrider Infrastruktur \u2013 notwendig f\u00fcr den durchg\u00e4ngigen Einsatz in Multi-Cloud-, On-prem- und Edge-Umgebungen.<\/p>\n","category_list_v2":"IT-Management<\/a>, Manager Magazin 2025<\/a>","author_info_v2":{"name":"Peter K\u00f6rner, Red Hat","url":"https:\/\/e3mag.com\/es\/author\/peter-koerner-red-hat\/"},"comments_num_v2":"0 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Proyecto InstructLab<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
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La plataforma adecuada<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
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Despliegue de producci\u00f3n de IA<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
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