Por Lalo Zanoni
La vedette absoluta de las dos jornadas del evento Red Hat One de Buenos Aires fue la Inteligencia Artificial. No hubo charla ni panel donde no se mencionara el término, que fue elegida la palabra del 2023.
Newsweek Argentina entrevistó a Ashesh Badani, vicepresidente sénior y director de Productos de Red Hat. Desde este puesto, es el responsable nada menos que de la cartera global de productos de la empresa y de los grupos de unidades de negocio, abarcando la estrategia y gestión de productos, la planificación empresarial, el marketing y las operaciones en las instalaciones, la nube pública y el Edge computing.
Badani destacó el impacto de la IA en la eficiencia empresarial. “La automatización de tareas y procesos clave puede mejorar significativamente la productividad y la eficiencia de las empresas, permitiéndoles adaptarse rápidamente a un entorno empresarial en constante cambio. Es por eso que con la IA estamos teniendo una revolución tecnológica inédita, nunca vista hasta el momento. Nada parecido había pasado en los últimos 20 años. Los casos de éxito recientes son asombrosos. El grado de cambio que estamos viendo es excepcional. Así como muchas personas están encontrando la manera de adaptarse a estas nuevas posibilidades, las compañías también deben hacerlo porque pueden ser más productivas y eficientes con la evolución tecnológica. Desde nuestra perspectiva, ahí está la oportunidad de Red Hat», remarcó.
En el tema puntual de IA, Big Data y analítica avanzada, la experta en la empresa es la ingeniera argentina Victoria Martínez, Gerente de Desarrollo de Negocios para la Región Sur y Centroamérica (SAC).
¿Te sorprendió el boom actual de la IA generativa de la mano de ChatGPT y otras aplicaciones?
– No me sorprendió porque lo estaba esperando. Es un buen punto en el que estamos ahora con el tema porque que se haya vuelto masivo permite eliminar barreras que existían en el mundo corporativo, de gobiernos y empresas, barreras de desconocimiento, desconfianza, etc., y quedaban proyectos truncos o pospuestos por esos motivos. La curva de maduración de cualquier tecnología siempre es parecida: están primero los early adopters, a quienes les gusta estar probando todo lo nuevo para innovar, y después viene el resto, que quedan a la espera de ver qué pasa con esa tecnología como para evaluar su adopción. Hoy el tema ya está validado y se abrió una puerta enorme que generó una competencia muy fuerte sobre quién lleva primero esta tecnología, la IA generativa.
Nuestro rol es el de evangelizar y de bajar a tierra qué es lo que se puede resolver con la IA generativa y qué no. Porque hay una gran brecha entre el uso de IA generativa en personas con llevarla al mundo corporativo.
¿Y qué ventajas sí puede aportar la IA en las empresas?
– Hacerlo más eficiente en costos, que es una gran variable en estos momentos. Cuidamos mucho la seguridad. En productos como ChatGPT y otros que están dando vueltas, son una especie de caja negra. Y ahí entran temas de compliance. Nosotros, como empresa, manejamos datos sensibles de clientes, de ciudadanos, etc. y uno no puede dejar todo eso liberado y no cumplir con las normas de compliance de una compañía o de un país, por ejemplo en lo que hace a la privacidad de los datos y la información personal o corporativa sensible. Entonces tenemos un valor muy importante ahí, con herramientas de la nube híbrida. Y hoy el mundo open source es el que está liderando los modelos de IA, con modelos abiertos y seguros. Nosotros mostramos las opciones que hay en ese mundo.
¿Qué ofrece Red Hat en este sentido?
– Venimos invirtiendo en soluciones basadas en IA desde hace más de cinco años. Presentamos Red Hat OpenShift AI, una extensión de la plataforma Red Hat OpenShift que les permite a nuestros clientes construir modelos de IA en una nube híbrida. La famosa experiencia envolvente 360 no se puede lograr conectando herramientas y variables que no tienen que ver con la parte de IA. Para lograr esto se necesitan aplicaciones inteligentes, que combinen IA con integraciones, desarrollo de software, etc. No es solo generar un algoritmo y listo. Estuve hablando mucho de omnicanalidad con IA, mostramos cómo en una demo armada en solo tres semanas podemos integrar diferentes canales con modelos, con un pequeño entrenamiento, mostramos un resultado con un asistente 360 con información de distintos canales, para ecommerce, atención al cliente, reclamos, uso interno, etc. o un asistente virtual que tiene detrás distintos modelos que no son de IA generativa. La clave es combinar todos esos modelos distintos para que funcionen integrados, todos juntos.
¿Las soluciones de IA vienen ya listas para usar o se adaptan a cada cliente?
– Las soluciones se customizan pero hay un lado b, que es más complejo para que un usuario pueda operar sin el conocimiento específico. Esto en la IA se está allanando mucho pero se dan en paquetes cerrados, y a veces en gobiernos y en el mundo corporativo, no es una cuestión de plug&play y listo. Y ahí es donde tenemos que hacer una integración y nosotros la hacemos. Entrar y salir de un modelo abierto y cerrado, tiene que ser eficiente en términos de costos, con un menor consumo. Está también la variable de seguridad y privacidad de los datos. Y todo tiene que estar desarrollado en un máximo de 90 días. Esto hace tocar tierra a este tipo de casos de IA en el mundo corporativo y esa es nuestra misión.
Entonces, no es cuestión de usar IA generativa sino de evaluar cuándo y cómo usarla…
– Tiene que hacer sentido el uso de este tipo de técnicas. Nosotros usamos modelos open source, que pueden correr en cualquier lado, no hay una dependencia. Eso te da una portabilidad para que la aplicación se pueda compartir con otros organismos. Buscamos democratizar la práctica de la IA para poder llevarla a donde el cliente quiera, independientemente del tamaño de su negocio. Es muy importante también entender cuándo usar generativa, porque podría ser muy cara y consumir mucha energía. De esto ya se está empezando a hablar.
