Todo el mundo utiliza IA, pero nadie sabe por qué. Eso es una exageración, por supuesto, pero da la sensación de que el mercado ha alcanzado su punto máximo sin una productividad máxima. Como destaca el director ejecutivo de Monte Carlo, Barr Moses, en una encuesta reciente de Wakefield, el 91% de los líderes de datos están creando aplicaciones de inteligencia artificial, pero dos tercios de ese mismo grupo dijeron que no confían sus datos a grandes modelos de lenguaje (LLM). En otras palabras, están construyendo IA sobre arena. Para tener éxito, debemos ir más allá de las confusas exageraciones y ayudar a las empresas a darle sentido a la IA. En otras palabras, necesitamos más confianza (modelos abiertos) y menos partes móviles (plataformas obstinadas que requieren conjeturas para elegir y aplicar modelos). Podríamos necesitar un Red Hat para la IA. (También plantea la pregunta: ¿por qué Red Hat no se está convirtiendo en el Red Hat de la IA?) Un modelo que necesita complejidad Brian Stevens, que fue director de tecnología de Red Hat en 2006, me ayudó a comprender una dependencia clave de Red Hat. modelo de negocio. Como señaló entonces, “el modelo de Red Hat funciona debido a la complejidad de la tecnología con la que trabajamos. Una plataforma operativa tiene muchas piezas móviles y los clientes están dispuestos a pagar para estar aislados de esa complejidad”. Red Hat crea una distribución de Linux, elige ciertos paquetes (pilas de red, controladores de impresión, etc.) y luego prueba/refuerza esa distribución para los clientes. Cualquiera puede descargar código Linux sin formato y crear su propia distribución, y muchos lo hacen. Pero no las grandes empresas. O incluso pequeñas empresas. Están felices de pagarle a Red Hat (u otro proveedor como AWS) para eliminar la complejidad de compilar componentes y hacer que todo funcione perfectamente en conjunto. Es importante destacar que Red Hat también contribuye a la variedad de paquetes de código abierto que componen una distribución de Linux. Esto da a las grandes empresas la confianza de que, si así lo desean (la mayoría no lo hace), podrían alejarse de Red Hat Enterprise Linux de una manera que nunca podrían alejarse del UNIX propietario. Este proceso de desmitificar Linux, combinado con el código abierto que generó La confianza en el código convirtió a Red Hat en una empresa multimillonaria. El mercado necesita algo similar para la IA. Un modelo que genera complejidadOpenAI, por muy popular que sea hoy en día, no es la solución. La proliferación de modelos sigue agravando el problema. OpenAI incorpora cada vez más datos en sus LLM, haciéndolos mejores, pero no más fáciles de usar para las empresas en producción. Tampoco está solo. Google, Anthropic, Mistral, etc., etc., todos tienen LLM que quieren que usted use, y cada uno parece ser más grande/mejor/más rápido que el anterior, pero no más claro para la empresa promedio. Estamos empezando a ver empresas. Aléjese de las exageraciones y realice un trabajo más sencillo y útil con la generación de recuperación aumentada (RAG). Este es precisamente el tipo de trabajo que una empresa al estilo Red Hat debería realizar para las empresas. Puede que me esté perdiendo algo, pero todavía no he visto a Red Hat ni a nadie más intervenir para hacer que la IA sea más accesible para el uso empresarial. Es de esperar que los proveedores de nube desempeñen este papel, pero en su mayor parte se han atenido a sus manuales preexistentes. AWS, por ejemplo, ha construido un negocio con una tasa de ejecución de $100 mil millones al salvar a los clientes del «trabajo pesado indiferenciado» de administrar bases de datos, sistemas operativos, etc. Diríjase a la página de IA generativa de AWS y verá que se están alineando. ofrecer servicios similares para clientes con IA. Pero los LLM no son sistemas operativos ni bases de datos ni ningún otro elemento conocido en la informática empresarial. Siguen siendo polvo mágico y magia. El “trabajo pesado indiferenciado” es sólo en parte una cuestión de gestionarlo como un servicio en la nube. La necesidad más apremiante es comprender cómo y cuándo utilizar todos estos componentes de la IA de forma eficaz. AWS cree que les está haciendo un favor a los clientes al ofrecer “amplia elección de modelos y herramientas de IA generativa” en Amazon Bedrock, pero la mayoría de las empresas hoy en día no necesitan tanto una “amplia elección” sino una elección significativa con orientación. Lo mismo se aplica a Red Hat, que promociona el “conjunto de opciones” que ofrece su enfoque de IA, sin hacer que esas opciones sean más accesibles para las empresas. Quizás esta expectativa de que los proveedores de infraestructura vayan más allá de su ADN para ofrecer soluciones reales sea quijotesca. Me parece bien. Quizás, como en ciclos tecnológicos pasados, tengamos primeros ganadores en los niveles más bajos de la pila (como Nvidia), seguidos por aquellos que se encuentran uno o dos pasos más arriba en la pila, siendo los mayores ganadores los proveedores de aplicaciones que eliminan todos la complejidad para los clientes. Si eso es cierto, puede que sea hora de agacharse y esperar a que los “creadores de opciones” den paso a proveedores capaces de hacer que la IA sea significativa para los clientes. Copyright © 2024 IDG Communications, Inc.