Durante años, la inteligencia artificial (IA) fue el dominio de unos pocos: empresas tecnológicas enormes, instituciones de investigación bien financiadas y agencias gubernamentales con los recursos necesarios para desarrollar e implementar modelos avanzados. Por ello, muchos avances en IA han ocurrido a puerta cerrada, con un acceso público limitado a la tecnología subyacente. Al haber tan pocos actores fomentando la innovación, el progreso se ha movido a un ritmo controlado, con nuevas ideas conformadas por las prioridades de las personas a cargo de tomar decisiones.
Pero esto ya no es así. La IA de código abierto está cambiando las reglas del juego, poniendo herramientas de IA avanzadas en manos de cualquier persona con la curiosidad (y las habilidades) para explorarla. Al compartir el código y la investigación libremente, la IA de código abierto fomenta la colaboración entre sectores, acelera el desarrollo y desafía a los guardianes tradicionales del progreso de la IA. Sin embargo, con esa accesibilidad surgen nuevas cuestiones sobre seguridad, ética y control, cuestiones que las empresas y los desarrolladores deben abordar a medida que la IA de código abierto va redefiniendo la forma en que se implementa esta tecnología.
El software de código abierto es un software con código fuente disponible de manera pública que cualquier persona puede inspeccionar, modificar y distribuir. A diferencia del software privado, que está controlado por cualquier empresa o grupo responsable de su creación, el software de código abierto se desarrolla de manera colaborativa, lo que permite a programadores de todo el mundo contribuir con mejoras, corregir vulnerabilidades y personalizar sus características. Muchas tecnologías fundamentales, incluidos servidores web, sistemas operativos y marcos de programación, dependen de componentes de código abierto.
Los mismos principios que definen el software de código abierto se han extendido al campo de la inteligencia artificial. La IA de código abierto aplica estas prácticas colaborativas y transparentes a los modelos de IA, pero con algunas diferencias en la forma en que se define e implementa la apertura.
Diferencias entre la IA de código abierto y el software de código abierto
Aunque la IA de código abierto se suele comparar con el software de código abierto, ambos aspectos no son iguales en estructura, accesibilidad y control:
- Software de código abierto
El código fuente es totalmente accesible y está escrito en lenguajes de programación legibles por el ser humano, lo que permite al usuario inspeccionar, modificar y redistribuir. Los desarrolladores pueden adaptar libremente el software, crear nuevas versiones e incluso dividir proyectos independientes si no están de acuerdo con la dirección original. Esta transparencia garantiza que los usuarios puedan verificar la seguridad, corregir errores y personalizar la funcionalidad según sus necesidades.
- IA de código abierto
En lugar del código fuente tradicional, los modelos de IA se basan en complejas representaciones numéricas, como pesos y parámetros, que no son lo que uno podría considerar "legible" según los estándares humanos. Aunque algunos modelos de IA se comparten abiertamente, a menudo excluyen componentes críticos como los datos de entrenamiento, lo que limita la transparencia y la personalización reales. Además, el proceso de entrenamiento requiere recursos informáticos masivos, lo que significa que el control sobre el desarrollo inicial de IA a menudo sigue siendo responsabilidad de las grandes organizaciones.
La IA de código cerrado describe modelos y sistemas de inteligencia artificial cuyo código subyacente, datos de entrenamiento y arquitectura siguen siendo de propiedad exclusiva. A diferencia de la IA de código abierto, que permite el acceso y la modificación de manera pública, la IA de código cerrado está completamente bajo el control de la organización que la desarrolla. Este enfoque garantiza que el desarrollador mantenga plena autoridad sobre las actualizaciones, la seguridad y la distribución, pero también limita la transparencia y la personalización.
Muchos de los modelos de IA más conocidos, como GPT-4 de OpenAI y Gemini de Google, operan bajo un marco de código cerrado. Aunque este modelo puede proporcionar controles de seguridad más sólidos y un rendimiento uniforme, también plantea algunas preocupaciones (como la dependencia de los proveedores, la falta de información sobre cómo se forman los modelos y las posibles limitaciones de la innovación).
Diferencias entre la IA de código abierto y la IA de código cerrado
Aunque tanto la IA de código abierto como la de código cerrado tienen ventajas, difieren significativamente en términos de accesibilidad y transparencia:
- IA de código abierto
El código, la arquitectura y (a veces) los pesos del modelo se ponen a disposición del público para que los usuarios puedan examinarlo o ajustarlo todo lo que deseen. Como contrapartida, la IA de código abierto puede carecer de las medidas de seguridad y soporte a nivel empresarial que se incluyen en los modelos privados.
- IA de código cerrado
El código y los datos de entrenamiento siguen siendo privados, lo que garantiza que solo el desarrollador pueda modificar o distribuir el modelo. Esto proporciona un control más estricto sobre la seguridad y el cumplimiento, lo que lo hace atractivo para las empresas con estrictos requisitos normativos. Lamentablemente, la IA de código cerrado limita la personalización del usuario y aumenta la dependencia de un único proveedor, y puede hacer difícil verificar cómo se formó el modelo.
La IA de código cerrado mantiene las capacidades de IA bajo un candado y una llave metafóricos, mientras que la IA de código abierto abre la puerta. Los usuarios tienen la libertad de no solo utilizar la herramienta tal cual, sino que también pueden profundizar en su estructura interna para comprender mejor cómo y por qué funciona tal y como lo hace. A continuación, pueden utilizar ese conocimiento para ampliar la funcionalidad de la IA, personalizando sus capacidades para que se adapten a usos y necesidades únicos.
Este nivel de libertad es ciertamente valioso en sí mismo, pero también ayuda a apoyar un panorama de IA más ético. Al hacer frente a preocupaciones relacionadas con los sesgos, la responsabilidad, la privacidad de los datos u otros problemas, se anima a los usuarios a investigar y hacer pruebas por su cuenta (en lugar de depender de los proveedores). Al mismo tiempo, una base más amplia de contribuidores ayuda a que los avances de la IA sigan estando más disponibles para el público general, lo que impide que un puñado de empresas selectas monopolicen la tecnología. Esto descentraliza el ecosistema tecnológico y fomenta una mayor competencia para promover el progreso continuo.
Ventajas de la IA de código abierto
Además de las ventajas más amplias de la IA de código abierto, hay una serie de ventajas específicas que las empresas pueden aprovechar. Veamos algunos ejemplos:
- Casos de uso diversos
La IA de código abierto se utiliza en todo tipo de aplicaciones, desde la detección de fraudes e imágenes médicas hasta la automatización y el servicio de atención al cliente. Como los modelos están disponibles de forma gratuita, las empresas pueden experimentar con la inteligencia artificial de maneras que los sistemas privados no permitirían, lo que hace que sea más fácil aplicar la inteligencia artificial para satisfacer necesidades especializadas.
- Una menor barrera de uso
Sin cuotas de licencia ni contratos restrictivos, la IA de código abierto hace que este tipo de tecnología de la información (TI) esté accesible para más organizaciones. Las empresas emergentes, las pequeñas empresas y los desarrolladores independientes pueden experimentar con la IA sin enormes costes iniciales. Una participación más amplia conduce a aplicaciones más creativas y diversas.
- Participación en la comunidad
La IA de código abierto se beneficia de una comunidad global de programadores, investigadores, ingenieros y entusiastas dedicados que contribuyen activamente a su desarrollo. Los esfuerzos colectivos fortalecen los modelos de IA a través de la experiencia compartida y ayudan a garantizar que las mejoras continúen incluso después de que sus primeros colaboradores pasen a otros proyectos.
- Transparencia y mejora
Dado que los modelos de IA de código abierto están disponibles públicamente, las organizaciones pueden examinar cómo funcionan, identificar posibles problemas y tomar un papel más directo en la seguridad de los datos. Más atención al código puede significar que los defectos se detectan más rápido, y una mayor apertura genera confianza al permitir a los usuarios ver exactamente cómo se toman las decisiones.
- Neutralidad del proveedor
Las empresas que utilizan IA de código abierto no están vinculadas a un único proveedor. Tienen la libertad de elegir las herramientas y la infraestructura que mejor se adapten a sus necesidades. Esto contrarresta los riesgos de depender de un proveedor, sufrir cambios repentinos en los precios o recibir un soporte ineficaz.
- personalización
En términos generales, las soluciones únicas no encajan perfectamente con nadie. El acceso al código fuente permite a las organizaciones adaptar la IA a sus necesidades específicas, ajustando los resultados para adaptarlos a las políticas de la empresa y a los requisitos operativos únicos. Este nivel de flexibilidad no suele estar disponible en alternativas de código cerrado.
Desafíos de la IA de código abierto
La apertura de algoritmos de IA a los usuarios públicos tiene posibles desventajas. Entre ellas se incluyen:
- Riesgo de desalineación y fallos
Sin objetivos claros, los proyectos de inteligencia artificial de código abierto pueden desviarse, con la consiguiente pérdida de recursos y resultados insatisfactorios. Las organizaciones deben establecer métricas de evaluación y asegurarse de que cuentan con la experiencia adecuada antes de comprometerse con el desarrollo de la IA. La gestión de proyectos estructurada y las pruebas iterativas también pueden ayudar a mantener las iniciativas por buen camino.
- Posibles sesgos adicionales
Al igual que un conjunto más amplio de usuarios puede ayudar a identificar los sesgos, también pueden introducirlos involuntariamente. Dado que los conjuntos de datos de formación suelen estar incompletos o sesgados, las organizaciones deben auditar rigurosamente los resultados de la IA y volver a entrenar los modelos con datos más representativos. Las pruebas periódicas de sesgos y la aportación de un grupo diverso de interesados pueden mejorar la equidad y la fiabilidad de la IA.
- Problemas de seguridad
La naturaleza abierta de estos modelos significa que es posible que los usuarios sin escrúpulos los manipulen o hagan un uso indebido de ellos con fines perjudiciales, como generar desinformación, crear contenido perjudicial o incluso automatizar ataques. Para contrarrestarlo, las organizaciones deben monitorizar el uso y aplicar medidas de seguridad éticas al implementar soluciones de IA. La comunidad de código abierto también puede desempeñar un papel importante al desarrollar y compartir medidas de seguridad para ayudar a reducir los riesgos.
- Problemas con los datos
Problemas como datos mal etiquetados, desviaciones de datos y fuentes poco fiables pueden degradar el rendimiento de la IA con el tiempo. Se pueden aplicar procesos de validación rigurosos para mantener la calidad de los datos.
- Problemas con la externalización
Las empresas que utilizan IA de código abierto de terceros deben ser prudentes, ya que, si un proyecto externo se abandona o no cumple los estándares de seguridad, las empresas que dependen de él pueden sufrir interrupciones. Siempre se recomienda contar con especialistas internos, pero, si la externalización es la mejor opción, asegúrate de evaluar exhaustivamente a todos los contratistas.
- Dificultades de monetización
Desarrollar IA de código abierto es muy caro, y ofrecerla gratis dificulta la monetización directa. Las empresas que desarrollan estas herramientas pueden optar por abordar este problema ofreciendo versiones empresariales de pago, servicios de soporte o herramientas privadas adicionales basadas en modelos de código abierto.
- Pérdida de control
Una vez que se lanza un modelo de IA con una licencia de código abierto, los desarrolladores originales pierden el control sobre cómo se utiliza o modifica. Si bien esta descentralización es una ventaja fundamental de la IA de código abierto, también significa que los modelos pueden reutilizarse de formas que vayan en contra de las intenciones de sus creadores. Para equilibrar la apertura con el uso responsable, las organizaciones pueden establecer pautas éticas y seguir participando en la comunidad general de IA para ayudar a dar forma al desarrollo responsable.
El primer paso para usar la IA de código abierto es elegir el modelo adecuado. En plataformas como Hugging Face hay opciones preentrenadas que los usuarios pueden descargar e implementar con una configuración mínima. Los desarrolladores pueden integrar estos modelos en aplicaciones mediante marcos de trabajo como LangChain y Transformers, que simplifican la interacción con herramientas basadas en IA. Para aquellos que buscan crear o ajustar modelos, bibliotecas como PyTorch y TensorFlow proporcionan amplios recursos para la formación, optimización e implementación.
Ten en cuenta que ejecutar la IA de código abierto de forma eficaz requiere suficientes recursos informáticos. Aunque algunos modelos más pequeños pueden funcionar en dispositivos personales, los sistemas más complejos suelen necesitar hardware potente o una infraestructura con soporte en la nube. Las organizaciones pueden optar por ejecutar la IA localmente para obtener un mayor control y seguridad, o bien aprovechar las opciones de informática remota para gestionar las cargas de trabajo más grandes de forma eficaz.
La IA de código abierto representa posibilidades ilimitadas, pero solo si las organizaciones tienen acceso a las herramientas adecuadas para aprovechar su potencial. ServiceNow Platform®, la galardonada solución de ServiceNow®, ofrece una base unificada basada en IA diseñada para ayudar a las empresas a integrar, automatizar y optimizar todos sus flujos de trabajo. Las organizaciones pueden conectar modelos de código abierto con procesos empresariales, automatizar tareas repetitivas y mejorar la toma de decisiones con información respaldada por IA. Además, con más de 20 años de experiencia en el ámbito de la automatización del flujo de trabajo, ServiceNow es la opción más fiable para mejorar la eficiencia en todos los departamentos.
Quizás lo mejor de todo es que ServiceNow también contribuye directamente a la innovación de la IA de código abierto con StarCoder2, una familia de grandes modelos de lenguaje de acceso abierto desarrollada en colaboración con Hugging Fac y NVIDIA. Estos modelos admiten la generación de código, la automatización del flujo de trabajoy el resumen de texto, lo que ayuda a las empresas a acelerar el desarrollo de software y la toma de decisiones mejorada con IA. Las organizaciones pueden ajustar estos modelos con datos específicos del sector, lo que garantiza que la IA se adapte a sus requisitos únicos. Estas y otras capacidades avanzadas son algunas de las muchas razones por las que el 85 % de las empresas de la lista Fortune 500 utilizan ServiceNow.
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