La inteligencia artificial se está comiendo al software

Extracto del discurso de Chris Wrigh en el Red Hat Summit: Hace poco más de una década Marc Andreessen señaló que el software se estaba comiendo al mundo. Podemos actualizar definitivamente su cita para que sea más precisa: «El software se comió al mundo». El software se ha apoderado de nuestros negocios y de la forma de crear valor para los clientes.

Yo lo veo así: Somos una fábrica de software y ayudamos a convertirse en una fábrica de software. Con estas capacidades, ustedes puede construir el futuro que desea. Puede elegir dónde ejecutar sus aplicaciones en función de sus necesidades empresariales con la flexibilidad de la nube híbrida (basada en Linux y el código abierto). Encontrar la repetibilidad en las líneas de producción de software para evitar errores artesanales con una plataforma común como OpenShift. Puede domar la complejidad de los sistemas distribuidos con la automatización mediante Ansible y desproteger la seguridad en las cadenas de suministro de software desde el desarrollo hasta la producción con herramientas como ACS.

El software es su negocio, y nadie podría estar en el negocio del software sin los desarrolladores. La capacidad de pasar rápidamente del experimento a la producción es el sello de un equipo de desarrollo de alta velocidad. Esa capacidad es aún más importante cuando se trabaja con el borde.

Algunos de nuestros desafíos de sobrecarga de datos son similares a los que hemos experimentado en el desarrollo de software, pero hoy estamos trabajando en un nuevo espacio, con mucha complejidad. En otras palabras, mientras el software se comía al mundo, la inteligencia artificial se está comiendo el software.

Esto ocurre porque ahora hay mucho software que interactúa con el mundo. Del mismo modo que  las empresas se diferencian por el software, están buscando ideas a partir de los datos. Las empresas quieren estar más orientadas a los datos y están aprovechando los datos y la IA para conseguirlo; así es como podemos permitir a nuestros empleados tomar decisiones más inteligentes, como he mencionado al principio. No sólo podemos hacer un mejor uso de los datos para tomar decisiones más informadas, sino que también podemos ofrecer mejores experiencias a los clientes incorporando inteligencia en los productos y servicios que utilizan nuestros clientes.

¿Adivinen qué? Red Hat enfrentaba los mismos desafíos, y mientras trabajábamos para gestionar nuestras propias necesidades –o nos dábamos el gusto- descubrimos que no estábamos solos. Fieles a nuestras raíces, empezamos a trabajar en forma abierta, creando un proyecto comunitario. Y allí pudimos compartir lo que habíamos aprendido sobre la ciencia de los datos y machine learning con clientes y partners. Ese proyecto es Open Data Hub, un plan para construir una plataforma de IA como servicio.

Esta sirve como base para la ciencia de los datos y la plataforma de IA que lanzamos el año pasado: Red Hat OpenShift Data Science. Y como hemos aprendido, la IA no es un esfuerzo de un solo paso. Ustedes tienen su línea de desarrollo de software. ¿Tienen una línea de desarrollo de IA?

Piense en ello: su código fuente es análogo a los datos, y sus aplicaciones implementadas son análogas a los modelos implementados de machine learning. La disciplina de pasar del código fuente a las pruebas y a la producción de software a escala es bien conocida. Pero con la IA, ¿se aplica esa misma disciplina desde el desarrollo hasta la implementación? Y eso tiene que ocurrir a escala.

Si consideramos que una empresa media está formada por unos cuantos miles de aplicaciones, también estará formada por miles de modelos de machine learning. A medida que las decisiones se basan cada vez más en la IA/ML, no sé ustedes, pero yo quiero generar confianza en el modelo adoptando las decisiones para permitan generar confianza en la toma de decisiones.

Parte de la generación de esa confianza es a través de:

  • La colaboración – ayudar a construir el modelo
  • La transparencia: entender lo que se ha hecho en el modelo.
  • La auditabilidad: ver qué cambios se hicieron en los modelos y el impacto que tuvieron esos cambios en los resultados.

Para los CIO, hace tiempo que desapareció la tranquilidad que proporcionaban los centros de datos y los activos informáticos que permanecían seguros dentro de las cuatro paredes de la sede central. La llegada de la nube, los procesadores ultrarrápidos, las mejoras en las redes inalámbricas y la difusión de operaciones remotas lejanas pero cruciales se han unido para garantizarlo. Pero las libertades técnicas de las que disponemos hoy en día no están exentas de desafíos. Aquí es donde creemos que la edge computing será transformadora.

La edge computing es la capacidad de generar ideas a partir de los datos y actuar sobre ellas localmente donde importa. Los dispositivos inteligentes están ampliando los límites de los lugares en los que puede tener lugar la computación: en la tierra, en el espacio y en cualquier otro lugar en el que haya un beneficio para una empresa o, quizás, para la propia humanidad.

La edge computing puede tener lugar en la ubicación física del usuario o de la fuente de datos, o cerca de ella, ya sea en un vehículo que circula a toda velocidad por la autopista, en sensores que controlan un gasoducto en medio de la nada o a bordo de un satélite que orbita la Tierra.

Eso es híbrido, y eso es el futuro.

Con Red Hat, sus cargas de trabajo pueden abarcar las huellas típicas de TI, desde los centros de datos hasta las nubes y el borde. Ofrecemos innovación de las comunidades de código abierto que proporciona la consistencia con la que puede contar y la flexibilidad para elegir dónde y cómo construir e implementar de forma segura sus aplicaciones y modelos de ML.

Hablemos de seguridad. Hay muchos riesgos ahí fuera: las vulnerabilidades de Apache log4j demostraron que las empresas tienen que ser conscientes del código abierto que han implementado y de cuán activamente que lo están gestionando.

El código abierto está en casi el 99% de las bases de código auditadas. Ahora, pensándolo bien, creo que podemos decir que «el software de código abierto se comió al mundo». Pero esa ubicuidad lo convierte en un objetivo: en 2021, hubo un aumento del 650% interanual en los ataques a la cadena de suministro de software dirigidos a explotar las debilidades de los ecosistemas de código abierto upstream.

Sin duda, esto es lo más importante para las empresas que, como Red Hat, producen software. Y, por supuesto, para ustedes: Mientras todos ustedes continúan construyendo su negocio y diferenciación a través del software. Está en lo más alto de las agendas de los gobiernos de todo el mundo, especialmente con el continuo aumento del ransomware y el software de protesta. Debemos asegurarnos de que la integridad de las actualizaciones de software está protegida y verificada a lo largo de toda la vida útil del desarrollo.

En otras palabras, la clave para el uso empresarial del código abierto es asegurarse de que se conoce lo que se está utilizando, dónde se está utilizando y cómo se está utilizando. Por supuesto, Red Hat se ocupa de la procedencia y la seguridad del código abierto que ofrecemos en nuestros productos. También estamos construyendo y entregando herramientas para las cosas que ustedes hacen por su cuenta.

Entonces les pregunto: ¿qué futuro quieren construir?

Como en Red Hat creemos que el código abierto libera el potencial del mundo, nos encantaría ayudarlos a empezar a construir su futuro hoy mismo.

Fuente: Blog de Red Hat

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