Podcast - Open source e IA: la visión de Red Hat sobre el futuro de la inteligencia artificial.

En este episodio nos sentamos con Miguel Ángel Díaz y Carlos Vicens, de Red Hat, y con nuestro compañero Roberto Torena, de nuestro equipo de IA, para hablar sobre el papel clave que está jugando Red Hat en el desarrollo de plataformas de inteligencia artificial abiertas y empresariales.

Hablamos de motores de inferencia, generación de datos sintéticos, gobernanza de modelos y la importancia de tener una plataforma abierta, eficiente y adaptable a distintos entornos y necesidades.

Además, reflexionamos sobre cómo los partners tecnológicos como Paradigma contribuyen a transformar estos componentes en soluciones reales de negocio.

De los contenedores a la IA empresarial

Cuando pensamos en Red Hat, lo primero que nos viene a la cabeza son soluciones como Red Hat Enterprise Linux u OpenShift, que han sido fundamentales en la transformación digital de muchas organizaciones.

Ahora, la compañía está dando un paso más y está apostando por una plataforma de Inteligencia Artificial con la misma filosofía open source que ha marcado su historia.

No se trata únicamente de “soportar cargas de IA” sobre productos existentes, sino de crear un ecosistema completo pensado para facilitar que las empresas pasen de la idea a la producción en sus proyectos de IA, con independencia de la nube, la infraestructura o el modelo que elijan.

Tres ejes clave para llevar la IA a producción

En un mercado dominado por los grandes proveedores de nube, que ofrecen soluciones integradas de IA, Red Hat se diferencia apostando por:

• Motor de inferencia: gracias a proyectos open source como vLLM (y su versión empresarial, Red Hat Inference Server), se optimiza la ejecución de modelos de IA, reduciendo consumo y mejorando rendimiento, con soporte para múltiples arquitecturas y entornos.
• Modelos abiertos y personalización: soporte para diferentes familias de modelos (Mistral, LLaMA, Granite, entre otros) y herramientas como InstructLab, que permiten generar datos sintéticos y realizar fine-tuning de forma más ágil y económica.
• MLOps empresarial: capacidades avanzadas para gestionar el ciclo de vida completo de modelos: alineamiento, despliegue, monitorización y control de drift, todo con una base open source y soporte de nivel empresarial.

Ventajas frente a soluciones cerradas

Red Hat se caracteriza por ofrecer:

• Soberanía y seguridad del dato: la plataforma puede desplegarse on-premise, en nubes públicas o híbridas, permitiendo cumplir con regulaciones estrictas y minimizar riesgos.
• Optimización de costes: un motor de inferencia más eficiente reduce la necesidad de GPUs de alto coste y acelera el time-to-market.
• Independencia tecnológica: soporte para múltiples nubes, infraestructuras y aceleradores, evitando el vendor lock-in.

Open Source como ADN

Los proyectos que forman esta plataforma (desde el motor de inferencia hasta las capas de MLOps) son open source, con contribuciones activas de Red Hat y una comunidad en evolución constante.

La clave está en mantener la experiencia empresarial sobre una base de innovación abierta y modular. Todos los componentes que forman esta plataforma son open source, con contribuciones activas de Red Hat y una comunidad que evoluciona de forma constante.

Esta filosofía no es nueva para Red Hat: llevan más de 30 años integrando el ritmo de la comunidad open source con las necesidades de entornos empresariales, asegurando compatibilidad, seguridad y soporte a largo plazo.

Como explica Miguel Ángel en la entrevista, la plataforma es como una hoja de cálculo en blanco: aporta la tecnología y los componentes, pero es necesario construir encima soluciones de negocio adaptadas a cada cliente.

Ahí es donde Paradigma entra en juego, diseñando e implementando casos de uso reales que combinan la potencia técnica con el valor de negocio.

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