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Dos líderes de una multinacional destacaron la evolución de la tecnología en Argentina
En un evento en el que participaron más de 400 personas, referentes de la industria hablaron de cómo las tecnologías abiertas permiten a las empresas avanzar en inteligencia artificial
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LA NACIONMaría Josefina Lanzi
A medida que la inteligencia artificial gana terreno en las empresas, la pregunta ya no es si esta tecnología va a modificar las distintas industrias. Eso ya está ocurriendo. El desafío ahora es entender hasta dónde llegará ese cambio y cómo se están preparando las organizaciones para adoptarlo y hacerlo escalar.
En ese contexto, dos ejecutivos de Red Hat, empresa líder mundial en software de open source, visitaron la Argentina y participaron del Summit que la empresa organizó en el país. Michael Ferris, vicepresidente senior, director de operaciones y de estrategia de Red Hat, y Leigh Day, vicepresidenta senior y directora de marketing de la misma firma, conversaron con LA NACION sobre la adopción de la inteligencia artificial, qué están buscando los clientes y qué esperan a futuro para esta tecnología.
- En los últimos años, una parte importante de la industria se concentró en desarrollar modelos de IA cada vez más potentes. ¿Dónde creen que se va a capturar el mayor valor económico en la próxima etapa: en los modelos, en la infraestructura, en los datos o en las aplicaciones que resuelven problemas concretos?
- Michael Ferris: Hasta el momento, el foco ha estado en la innovación y el crecimiento de los modelos, y en cómo se podrían obtener resultados eficientes de ellos. Ahora estamos viendo un aumento en los agentes y en aplicaciones que los incorporan. Sin embargo, también hay una gran cantidad de inversión en los datos disponibles, algo que se volvió muy crítico, porque la mayoría de los datos de las empresas no están incluidos en los modelos que todos pueden usar. En ese contexto, hay una gran inversión en volver los datos “AI ready”, es decir, que estén listos para la IA, para que los diferentes agentes puedan consultarlos, pero también ejecutar acciones con ellos.
- Muchas empresas ya experimentan con IA, pero eso no significa necesariamente que hayan transformado sus operaciones o mejorado sus resultados. ¿Qué está impidiendo que más organizaciones conviertan esos experimentos en valor económico medible?
- Michael Ferris: Gran parte de eso tiene que ver con la definición de lo que necesita la empresa y, de esta forma, crear métricas específicas para establecer cómo vas a ser más eficiente o qué tipos de ofertas nuevas necesitás crear usando esta tecnología. La industria de servicios financieros está muy bien encaminada, en ese sentido. Es típicamente ahí donde vemos el uso de tecnología más avanzada y adoptada de forma temprana en las aplicaciones más críticas.
- Algunos referentes del mundo de la IA han advertido sobre el avance de esta tecnología, señalando que puede terminar con el resto de la humanidad. ¿Qué pensás de estas declaraciones?
- Michael Ferris: La inquietud no es nueva; ya la era de internet o de los automóviles trajo algo acelerado y desconocido, y por eso hay mucho miedo. Tengo gran confianza no solo en la tecnología, sino en los esfuerzos de la comunidad y del modelo open source para ayudar no solo a contener, sino también a hacer las cosas más aplicables a cómo queremos que el mundo evolucione. Tenemos que pasar por un periodo de experimentación y desafíos para llegar a estas respuestas, pero yo tengo confianza en la capacidad del mundo de trabajar juntos para resolver problemas y de acelerar el valor de la humanidad, a través de la IA, a largo plazo.
- ¿Cómo está cambiando la IA el trabajo de los propios equipos de marketing y comunicación? ¿Qué tareas delegan, cuáles requieren más criterio humano y qué habilidades nuevas necesitan desarrollar?
- Leigh Day: Estamos usando IA en el marketing para ser más eficaces, para desarrollar activos y para ahorrar costos. La contribución humana es muy importante para crear originales, por lo que no usamos IA para generar arte.
- Michael Ferris: La creatividad es la ventaja competitiva en la IA, porque esta tecnología no puede hacer el esfuerzo creativo. Tiene que haber un humano que entienda la amplitud de los temas que están tratando, cómo se interrelacionan, y luego crear nuevas aplicaciones y capacidades usando la IA.
- Después de años de promesas sobre el potencial de la IA, ¿qué están demandando hoy los clientes que antes no pedían? ¿Están buscando principalmente productividad, reducción de costos, nuevos ingresos o una transformación más profunda de sus negocios?
- Michael Ferris: Desde que el mundo se ha percatado del potencial enorme de la IA, hay una gran presión en dos sentidos. Una de ellas está vinculada a obtener acceso a recursos y es por esto que las limitaciones de la disponibilidad de GPU o de los costos de almacenamiento están obstruyendo el deseo de muchos de nuestros clientes de innovar y usar la IA de nuevas formas.
También existe otra presión, relacionada con la soberanía y el control. Los clientes han encontrado formas de usar los servicios de los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT o Claude, pero están empezando a percatarse que tienen que controlar su propio destino y no pueden depender de un solo proveedor de modelos que tenga acceso a sus datos.
Esto los ha llevado a buscar cómo desplegar arquitecturas híbridas y usar los propios recursos y datos, sin exponerlos a estos proveedores de servicios, pero también usar los modelos correctos en los lugares correctos. Y esto es lo que hemos hecho Con OpenShift AI y Red Hat AI para ayudar a la gente a construir esas arquitecturas híbridas, para mantener el control dentro de sus ambientes, dentro de sus centros de datos.
- ¿Cómo ves a la Argentina en relación a la adopción de la IA?
- Leigh Day: Hay mucho terreno por explorar y desarrollar en este país. No buscan reemplazar los sistemas tradicionales; la gente tiene el deseo de innovar y de avanzar rápidamente, por lo que veo un gran interés y oportunidades enormes acá en la Argentina.
- Michael Ferris: Parte de la adquisición de IBM fue para ayudarnos a escalar, así que mientras la Argentina continúa creciendo y recibiendo más inversión del resto del mundo, queremos asegurarnos que mantenemos ese entorno abierto, híbrido y capaz, invirtiendo en las tecnologías y empresas, para ayudar a la evolución de lo que está ocurriendo.
Estuve acá hace tres años y diría que, desde entonces, ha habido un crecimiento masivo en la evolución de las empresas y del sector IT local. Ha sido genial ver ese cambio, así que deberían estar muy orgullosos de la región; se han movido muy rápido.
- ¿Qué cambios están observando en la manera en que las empresas organizan sus equipos y distribuyen las tareas a partir de la IA? ¿Qué funciones están cambiando de verdad y cuáles siguen requiriendo una intervención humana considerable?
- Michael Ferris: Una gran diferencia con la IA es que no empezó solamente en el nivel tecnológico, sino en el board de la empresa. El equipo se ha dado cuenta de que en todas las empresas con las que nos involucramos, lo importante no es solo la adopción, sino la aplicación hacia objetivos específicos. Por lo que, en la parte superior de las organizaciones, ellos impulsan a los CEO, que a su vez animan a los CFO, CPO y CTO en cómo van a adoptar IA para obtener eficiencia, pero también para crecer en sus capacidades para innovar. Así que hay una gran demanda para entender la tecnología y aprenderla. He visto muchas organizaciones que invierten mucho tiempo en asegurarse de que sus equipos estén cómodos con la IA y sepan cómo aplicarla intuitivamente.
- ¿En qué circunstancias conviene que una empresa utilice modelos comerciales a través de una API y en cuáles tiene sentido ejecutar modelos en su propia infraestructura? ¿Qué costos, riesgos y capacidades internas debería considerar antes de decidir?
- Michael Ferris: Tanto nosotros como nuestros clientes estamos atravesando una evolución. La mayoría de los individuos y empresas comienzan trabajando con los grandes proveedores de modelos de lenguaje público. Sin embargo, mientras todo sigue evolucionando y los clientes se dan cuenta de que hay cuestiones regulatorias y de gobierno, cuando se observan sus datos internos y procesos, hay un impulso creciente para mezclar ese uso de estos grandes modelos públicos con implementaciones internas de modelos de peso abierto que permitan controlar y mantener esto.
Así que cuando hablamos con los clientes de elegir el modelo correcto para el caso de uso correcto, implica preguntarse: ¿Cómo usa sus datos? ¿Qué está intentando lograr? ¿Está buscando hacer investigación profunda? ¿Está intentando manejar los workflows entre distintas áreas? Mucho de eso se basa en cómo vamos a desplegar una arquitectura híbrida. Nosotros mismos comenzamos con algunos de los grandes proveedores de modelos públicos, pero hemos evolucionado desde entonces a usar nuestros propios modelos de peso abierto, tanto de IBM como de otros vendedores y proveedores de modelos abiertos en la industria. Y luego los ajustamos específicamente a nuestros propósitos para que podamos obtener la mejor eficiencia y uso de los recursos de hardware que tenemos.
