En Red Hat Summit y Ansible Fest en Boston este mes, gran parte de la exageración y el más prometedor de la IA generativa quedaron en segundo plano a las conversaciones sobre cómo las organizaciones realmente pueden construir e implementar IA para su propio negocio utilizando sus propios datos.
Por supuesto, esta es una cumbre de Red Hat, y hubo mucho enfoque en temas centrales como el código abierto, con el lanzamiento de Red Hat Enterprise Linux 10 y la automatización y administración con Ansible. Pero como todo hoy en día, AI llamó mucha atención en la conferencia, pero al menos gran parte de ella fue refrescante y crítica.
En lugar de las áreas AI-AI más publicitadas, como los asistentes de IA, que una encuesta reciente de Aberdeen/ZDNET encontró que es de interés limitado para la mayoría de los usuarios, la mayoría de las sesiones e incluso los anuncios importantes se centraron en tecnologías y estrategias que las empresas pueden usar hoy para ayudarlos a obtener la mayor cantidad de AI mientras aprovechan sus propios datos de una manera segura y eficiente.
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Por ejemplo, hubo un gran enfoque en la inferencia, el proceso de ejecutar un modelo de IA con nuevos datos para tomar predicciones o decisiones. Los anuncios en tecnologías como VLLM y LLM-D proporcionan opciones de escala e implementación mejoradas que simplifican las complejidades de la inferencia mientras se extienden las cargas de cómputo.
Aberdeen Research ha encontrado constantemente altos niveles de interés en torno a la inferencia de la mayoría de las empresas, con el 37% de las organizaciones que buscan implementar la inferencia de IA internamente. Estas organizaciones desean soluciones de IA que les ayuden a usar sus propios datos para impulsar las soluciones de IA que se adaptan a sus necesidades específicas al tiempo que mejora la soberanía de los datos y el control interno.
Junto con la inferencia, también vimos un gran enfoque en las tecnologías de agente y las tecnologías emergentes que pueden ayudar a las empresas a automatizar e integrarse con los agentes de IA personalizados. Muchas de estas discusiones se centraron en MCP (protocolo de contexto del modelo), un nuevo estándar de código abierto diseñado para aliviar la creación de agentes construidos utilizando datos personalizados e integrados con servicios personalizados.
Una vez más, en lugar de centrarse en asistentes y chatbots de IA exagerados, la cumbre analizó esta tecnología por su capacidad para ayudar a las empresas a automatizar tareas críticas, racionalizar las operaciones y liberar recursos humanos para iniciativas más estratégicas. E incluso hubo discusiones honestas sobre las implicaciones de seguridad, especialmente porque se espera que algunos problemas pendientes, como la autenticación, mejoren en la próxima versión de MCP.
Esto vinculó a una de las discusiones más bienvenidas en la cumbre sobre cómo habilitar la utilización segura de la IA dentro de un contexto comercial. Si bien las discusiones sobre la IA a menudo incluyen preguntas sobre la integridad de los datos, especialmente cuando están involucradas las LLM públicas, las conversaciones sobre las implicaciones de seguridad de construir e implementar la IA a menudo son difíciles de encontrar.
Una vez más, gran parte de este enfoque se alinea bien con la investigación que Aberdeen ha estado haciendo sobre el uso de IA en las empresas. Nuestra investigación muestra que la ciberseguridad es la principal preocupación para las empresas que buscan aprovechar la IA y la principal barrera para el despliegue efectivo de la IA.
Será interesante ver si AI sigue el mismo camino que otras tecnologías exageradas. Ya hay argumentos convincentes de que AI está en el camino hacia abajo del sentimiento público.
Pero en los ciclos de bombas pasados, hemos visto que justo cuando las predicciones exageradas resultan ser falsas es exactamente cuando las empresas y los usuarios prácticos están poniendo la tecnología al uso efectivo fuera de los ciclos de bombo. Mirando el enfoque de la festival de la Cumbre Red Hat/Ansible en casos de uso prácticos y listos para los negocios para AI, eso puede ser justo lo que está sucediendo ahora.
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