Durante años, la inteligencia artificial (IA) fue territorio de unas pocas empresas tecnológicas de gran escala, instituciones de investigación bien financiadas y agencias gubernamentales con los recursos necesarios para desarrollar y desplegar modelos avanzados. Como tal, muchos avances de la IA se produjeron a puerta cerrada, con acceso público limitado a la tecnología subyacente. Con solo un puñado de actores impulsando la innovación, el progreso avanzó a un ritmo controlado, y las nuevas ideas fueron moldeadas por las prioridades de quienes estaban al mando.
Esto ya no es así. La IA de código abierto está cambiando el juego, poniendo las herramientas avanzadas de IA en manos de cualquier persona con la curiosidad (y las habilidades) para explorarla. Al compartir libremente código e investigación, la IA de código abierto fomenta la colaboración entre sectores, acelera el desarrollo y desafía a los guardianes tradicionales del progreso en este campo. Pero con esa accesibilidad surgen nuevos interrogantes sobre seguridad, ética y control, los cuales las empresas y los desarrolladores deben atender a medida que la IA de código abierto remodela la forma en que se despliega esta tecnología.
El software de código abierto (OSS) es un software con código fuente disponible públicamente que cualquier persona puede inspeccionar, modificar y distribuir. A diferencia del software propietario, que es controlado por la empresa o grupo responsable de su creación, el OSS se desarrolla en colaboración, lo que les permite a los programadores de todo el mundo mejorarlo, corregir vulnerabilidades y personalizar las características. Muchas tecnologías fundamentales, incluidos muchos servidores web, sistemas operativos y marcos de trabajo 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 cómo se define e implementa la apertura.
IA de código abierto en comparación con el software de código abierto
Si bien la IA de código abierto a menudo se compara con el software de código abierto, estos difieren en estructura, accesibilidad y control:
- Software de código abierto
El código fuente es totalmente accesible y está escrito en lenguajes de programación legibles por humanos, lo que implica que se lo puede 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 representaciones numéricas complejas, como pesos y parámetros, que no son lo que se podría considerar “legible” según los estándares humanos. Si bien algunos modelos de IA se comparten abiertamente, a menudo excluyen componentes fundamentales como los datos de entrenamiento, lo que limita la transparencia y la personalización verdaderas. Además, el proceso de entrenamiento requiere enormes recursos computacionales, lo que hace que el control sobre las etapas iniciales del desarrollo de la IA permanezca, en gran medida, en manos de las grandes organizaciones.
La IA de código cerrado se refiere a modelos y sistemas de inteligencia artificial cuyo código subyacente, datos de entrenamiento y arquitectura se mantienen como propiedad exclusiva. A diferencia de la IA de código abierto, que permite el acceso público y su modificación, la IA de código cerrado está completamente bajo el control de la organización que la desarrolla. Este enfoque garantiza que el desarrollador mantenga toda la 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 trabajo de código cerrado. Si bien este modelo puede proporcionar controles de seguridad más sólidos y un rendimiento consistente, también plantea ciertos desafíos (como la dependencia de los proveedores, la falta de conocimientos sobre cómo se capacitan los modelos y las posibles limitaciones de la innovación).
IA de código abierto en comparación con la IA de código cerrado
Si bien 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 examinarlos o ajustarlos como quieran. Como contrapartida, la IA de código abierto puede carecer del soporte y de las medidas de seguridad de nivel empresarial que suelen acompañar a los modelos propietarios.
- IA de código cerrado
El código y los datos de entrenamiento permanecen privados, lo que garantiza que solo el desarrollador pueda modificar o distribuir el modelo. Esto ofrece un control más estricto sobre la seguridad y el cumplimiento, lo que lo vuelve especialmente atractivo para empresas con requisitos regulatorios rigurosos. Lamentablemente, la IA de código cerrado limita la personalización del usuario, aumenta la dependencia de un único proveedor y puede dificultar la verificación de cómo se entrenó el modelo.
La IA de código cerrado mantiene las competencias de la IA bajo un bloqueo y una llave metafóricos, mientras la IA de código abierto abre la puerta. Los usuarios no solo tienen la libertad de utilizar la herramienta tal como viene, sino que también pueden profundizar en su estructura interna para comprender mejor cómo y por qué funciona del modo en que lo hace. Luego, pueden utilizar esa comprensión para ampliar la funcionalidad de la IA y personalizar sus competencias para que coincidan con usos y necesidades únicos.
Este nivel de libertad es valioso en sí mismo, pero además contribuye a promover un ecosistema de IA más ético. Cuando surgen inquietudes relacionadas con sesgos, responsabilidad, privacidad de los datos u otros aspectos, se alienta a los usuarios a investigar y realizar pruebas por su cuenta, en lugar de depender exclusivamente de los proveedores. Al mismo tiempo, una base más amplia de colaboradores ayuda a que los avances en IA se mantengan más accesibles para el público en general, lo que evita que la tecnología quede monopolizada por un puñado de empresas. Esto descentraliza el ecosistema tecnológico y fomenta una mayor competencia para promover el avance continuo.
Beneficios de la IA de código abierto
Además de los beneficios más amplios de la IA de código abierto, hay una serie de ventajas específicas que las empresas pueden capitalizar. como los que se mencionan a continuación:
- Casos de uso diversos
La IA de código abierto se utiliza en todo, desde la detección de fraude y la generación de imágenes médicas hasta la automatización y el servicio al cliente. Dado que los modelos están disponibles libremente, las empresas pueden experimentar con la IA de maneras que los sistemas propietarios no siempre permiten, lo que facilita aplicar la tecnología a necesidades especializadas o de nicho.
- Menos barreras para su uso
Sin tarifas de licencia ni contratos restrictivos, la IA de código abierto hace que este tipo de tecnología de la información (TI) sea accesible para más organizaciones. Las startups, las pequeñas empresas y los desarrolladores independientes pueden experimentar con IA sin costos iniciales masivos. Una participación más amplia da lugar a aplicaciones más creativas y diversas.
- Interacción de 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 contribuidores iniciales 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 asumir un rol más directo en la seguridad de los datos. Revisar el código de manera más amplia permite detectar fallas con mayor rapidez, y una mayor apertura genera confianza al permitir que los usuarios vean exactamente cómo se toman las decisiones.
- Neutralidad del proveedor
Las empresas que utilizan IA de código abierto no están vinculadas a un solo proveedor. Tienen la libertad de elegir las herramientas y la infraestructura que mejor satisfagan sus necesidades. Esto contrarresta los riesgos de bloqueo de proveedores, cambios repentinos de precios y soporte ineficaz.
- Personalización
En términos generales, las soluciones universales rara vez se ajustan perfectamente a todos. El acceso al código fuente permite a las organizaciones adaptar la IA a sus necesidades específicas, ajustando los resultados para alinearse con las políticas de la empresa y los requisitos operativos únicos. Este nivel de flexibilidad no suele estar disponible en alternativas de código cerrado.
Desafíos de la IA de código abierto
Hay posibles desventajas en la apertura de algoritmos de IA a usuarios públicos, como los siguientes:
- Riesgo de desalineación y fallas
Sin objetivos claros, los proyectos de IA de código abierto pueden perder foco, lo que deriva en un uso ineficiente de los recursos y en resultados poco satisfactorios. Las organizaciones deben establecer métricas de evaluación y asegurarse de contar con la experiencia adecuada antes de comprometerse con el desarrollo de IA. Una gestión de proyectos bien estructurada y las pruebas iterativas también pueden ayudar a mantener los esfuerzos encaminados.
- Mayor potencial de sesgo
Así como un conjunto más amplio de usuarios puede ayudar a identificar sesgos, también puede introducirlos de manera involuntaria. Dado que los conjuntos de datos de entrenamiento a menudo son incompletos o sesgados, las organizaciones deben auditar rigurosamente los resultados de la IA y volver a entrenar modelos con datos más representativos. Las pruebas regulares de sesgo y los aportes de un grupo diverso de interesados pueden mejorar la equidad y confiabilidad de la IA.
- Problemas de seguridad
La naturaleza abierta de estos modelos implica que usuarios inescrupulosos puedan manipularlos o utilizarlos de manera indebida con fines dañinos, ya sea para generar desinformación, crear contenido perjudicial o incluso automatizar ataques. Para contrarrestar esto, las organizaciones deben monitorear el uso y aplicar salvaguardas éticas al desplegar soluciones de IA. La comunidad de código abierto también puede desempeñar un papel importante al desarrollar y compartir medidas de seguridad que contribuyan a reducir los riesgos.
- Problemas relacionados con los datos
Los problemas como los datos mal etiquetados, la deriva de datos y las fuentes poco confiables pueden degradar el rendimiento de la IA con el tiempo. Se pueden aplicar procesos de validación rigurosos para mantener la calidad de los datos.
- Riesgos de la tercerización
Las empresas que utilizan soluciones de IA de código abierto desarrolladas por terceros deben actuar con cautela; si un proyecto externo se abandona o no cumple con los estándares de seguridad, las compañías que dependen de él pueden enfrentar interrupciones. Siempre es recomendable contar con experiencia interna; pero, cuando la tercerización resulte la opción más adecuada, asegurate de que todos los proveedores hayan sido evaluados exhaustivamente.
- Dificultad para monetizar
Desarrollar una IA de código abierto es costoso, y darla de forma gratuita dificulta la monetización directa. Las empresas que desarrollan estas herramientas pueden optar por abordar esto ofreciendo versiones empresariales de pago, servicios de soporte o herramientas propietarias adicionales basadas en modelos de código abierto.
- Pérdida del control
Una vez que se lanza un modelo de IA bajo una licencia de código abierto, los desarrolladores originales pierden el control sobre cómo se utiliza o modifica. Si bien esta descentralización es un beneficio fundamental de la IA de código abierto, también significa que los modelos se pueden reutilizar 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 de IA más amplia para ayudar a dar forma al desarrollo responsable.
El uso de la IA de código abierto comienza con la selección del modelo correcto. Las opciones preentrenadas están disponibles en plataformas como Hugging Face, lo que permite a los usuarios descargarlas y desplegarlas 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 impulsadas por IA. Para aquellos que buscan desarrollar o ajustar modelos, las bibliotecas como PyTorch y TensorFlow proporcionan amplios recursos para la formación, la optimización y el despliegue.
Solo hay que tener en cuenta que ejecutar IA de código abierto de manera eficaz requiere contar con recursos informáticos suficientes. Si bien algunos modelos más pequeños pueden operar en dispositivos personales, los sistemas más complejos a menudo necesitan hardware potente o infraestructura basada en la nube. Las organizaciones pueden optar por ejecutar la IA localmente para obtener mayor control y seguridad, o aprovechar opciones de computación remota para gestionar cantidades de trabajo más grandes de manera eficiente.
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 solución galardonada de ServiceNow, ofrece una base unificada impulsada por 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 a procesos empresariales, automatizar tareas repetitivas y mejorar la toma de decisiones con conocimientos respaldados por IA. Además, con más de 20 años de experiencia en el espacio de automatización de flujo de trabajo, ServiceNow es la opción más confiable 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 modelos de lenguaje de gran tamaño de acceso abierto (LLM) desarrollados en colaboración con Hugging Face y NVIDIA. Estos modelos admiten la generación de código, la automatización de flujo de trabajo y la síntesis 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 alinea con sus requisitos únicos. Estas y otras competencias avanzadas se encuentran entre las muchas razones por las que el 85 % de las empresas de Fortune 500 utilizan ServiceNow.
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