Desde Boston, EEUU
Ante una audiencia de más de 7 mil personas, integrada principalmente por una activa comunidad de desarrolladores, Chris Wright, chief technology officer (CTO) de Red Hat, profundizó en el tema del momento: la inteligencia artificial. Lo hizo desde el escenario central del Red Hat Summit que realizó su vigésima edición la semana pasada en Boston, Estados Unidos, donde la compañía reafirmó su apuesta por el código abierto como base para la innovación tecnológica.
Red Hat -presente en 40 países, incluido Chile- es reconocido por haber levantado un modelo de negocios rentable a partir del sistema operativo Linux con una oferta de soluciones corporativas basadas en código abierto u open source, un modelo de producción colaborativa que permite que cualquier persona modifique y comparta tecnología, el que ha resultado atractivo para clientes como la NASA y el Departamento de Defensa en EEUU y el Banco de Chile a nivel local.
“El código abierto es la mejor forma de construir software y herramientas para IA, donde ya estamos viendo grandes resultados. No digo que no haya espacio para el software propietario. Pero creo que es la mejor forma de construir tecnología”.
Hoy, la compañía vuelve a situar el código abierto en el centro de su estrategia, aplicándolo esta vez al despliegue y gestión de modelos de IA generativa existentes, convencida de que esta es la vía más eficiente para escalar soluciones funcionales, en un mundo donde cerca del 30% de los proyectos de IA fracasan. De esto y más habló con DF.
- ¿Qué lugar tiene el código abierto en el desarrollo de software y cómo aquello cimentó un camino para su uso en IA?
- El código abierto es la base de la informática moderna y sus mismos principios están creando una nueva ola de innovación en IA. ¿Qué significa eso? Empecemos por el open source como base de la informática moderna. Prácticamente todas las cargas de trabajo en los centros de datos están basadas en Linux -un sistema operativo de código abierto-, al igual que las nubes y las aplicaciones que se ejecutan en ellas. Asimismo, los lenguajes de programación como Python, Ruby o JavaScript son de código abierto y los frameworks de desarrollo, por ejemplo, Java. Así, desde la capa más baja hasta el ecosistema completo de aplicaciones, es impulsado por el open source.
Esa colaboración que permitió construir la infraestructura tecnológica también se está aplicando a la IA en dos niveles: primero, en el software que soporta las cargas de trabajo de IA (como PyTorch, TensorFlow, etc.), y segundo, en los propios modelos.
Modelos como GPT de OpenAI son cerrados y accesibles solo vía interfaz de programación de aplicaciones (API, su sigla en inglés). Pero hoy hay una nueva generación de modelos abiertos: LLaMA, Mistral, la serie Phi, entre otros, que se están acercando -y superando en algunos casos- a los modelos propietarios más potentes. Un ejemplo emblemático es DeepSeek, que redujo el costo de entrenamiento y alcanzó un alto rendimiento.
- ¿Qué características tiene la comunidad de código abierto que está desarrollando la IA?
- Hay miles de comunidades y pueden tener diferentes licencias, miembros y objetivos, así como también varía la forma en que las personas colaboran. Cuando sumas IA a las 100 mil comunidades que teníamos en software, debemos agregar otras 50 mil. Hay más gente colaborando en proyectos open source. También se han sumado nuevos perfiles, como científicos de datos que empujan los límites de lo posible, definiendo nuevos algoritmos, nuevas formas de construir y ejecutar modelos.
Cambio de paradigma
Cuando Red Hat irrumpió en la industria con su modelo de negocio basado en Linux, desafiaba los esquemas tradicionales dominados por el software propietario o cerrado. Hoy su posición es muy distinta. En 2019, IBM la adquirió por US$ 34 mil millones -la mayor compra en su historia-, pero decidió preservar su independencia operativa y su enfoque centrado en estándares abiertos. Incluso compañías que antes veían al open source con recelo, como Microsoft, comenzaron a colaborar con Red Hat, integrando sus soluciones en plataformas como Azure. Hoy, el modelo de código abierto que promueve no solo es aceptado, sino que se ha convertido en un estándar en el ecosistema tecnológico global.
- Grandes tecnológicas han desarrollado modelos de IA open source. ¿Tiene Red Hat un rol en el trazado de esa ruta?
- 100%. 110%, incluso. Tengo la oportunidad de dar conferencias y algo que siempre digo es que el código abierto es el motor de innovación de la industria TI. Si vas a un lugar como GitHub, hay millones de repositorios que representan una actividad enorme en open source. Eso es lo que impulsa la innovación en todas las capas del stack (conjunto de tecnologías utilizadas en una aplicación).
Cuando una comunidad tiene una visión y misión claras y colaboradores de distintos sectores comparten esa visión, no hay mejor forma de construir tecnología. Es muy difícil para una sola empresa tener a todas las personas más inteligentes del mundo en un área.
Ya está demostrado: el código abierto es la mejor forma de construir software y herramientas para IA, donde ya estamos viendo grandes resultados. No digo que no haya espacio para el software propietario. Pero creo que es la mejor forma de construir tecnología.
Es interesante mirar a otros actores de la industria. Meta, por ejemplo, tiene un grupo llamado FAIR (Facebook AI Research). Su líder, Yann LeCun, es un investigador muy reconocido, y ha sido muy enfático sobre el poder del open source en IA. Más recientemente, el CEO de OpenAI (Sam Altman) dijo que cree que OpenAI está en el lado equivocado de la historia y poco después señaló que lanzarían un modelo con licencia abierta. Esos son líderes de la industria diciendo lo mismo que nosotros.
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