La inteligencia artificial (IA) en el ámbito empresarial está evolucionando rápidamente, dejando atrás los experimentos iniciales con chatbots para adoptar flujos de trabajo más complejos. En este contexto de transformación, Red Hat ha lanzado su plataforma Red Hat AI Enterprise, diseñada para gestionar modelos, agentes y aplicaciones de IA en un entorno de nube híbrida. Además, la nueva actualización Red Hat AI 3.3 refuerza su cartera con mayores capacidades de observabilidad y soporte de hardware.
El mensaje de Red Hat es claro: la IA debe operar con la misma rigurosidad que el software empresarial tradicional, integrándose plenamente en el ciclo de vida corporativo en lugar de ser vista como un proyecto aparte. Joe Fernandes, vicepresidente de la unidad de negocios de IA en Red Hat, sostiene que la IA debe ser un componente plenamente operacionalizado del stack tecnológico para ofrecer valor real. La estrategia “metal-to-agent” busca conectar todos los niveles, desde la infraestructura base como Linux y Kubernetes, hasta la capa de inferencia y agencia de la IA.
Red Hat AI Enterprise pretende unificar el ciclo de vida de los modelos de IA, permitiendo que los equipos de IT gestionen la inteligencia artificial como un sistema estandarizado. Esta propuesta se sustenta sobre pilares como Red Hat Enterprise Linux y Red Hat OpenShift, siendo OpenShift el eje que proporciona una experiencia uniforme en múltiples entornos. La plataforma incorpora herramientas como Red Hat AI Inference Server y Red Hat OpenShift AI, asegurando para ello capacidades centrales como inferencia de alto rendimiento, personalización de modelos y gestión de agentes.
La inferencia es un aspecto crucial donde Red Hat busca mejoras significativas. Con vLLM y llm-d, la compañía busca optimizar la escalabilidad y rapidez de la inferencia en modelos generativos, manteniendo a raya los costes asociados. Además, para reducir las fricciones al pasar de la fase piloto a la operación, ofrecen soluciones de observabilidad integrada y gestión del ciclo de vida, aportando un marco seguro y familiar para los equipos que ya utilizan OpenShift y Linux.
Por otro lado, Red Hat se asocia con NVIDIA para el lanzamiento de Red Hat AI Factory, una solución de “co-ingeniería” que facilita la implementación a gran escala de IA, soportando infraestructuras de fabricantes como Cisco, Dell Technologies, Lenovo, y Supermicro.
Junto con esto, Red Hat AI 3.3 se introduce con mejoras prácticas para la gestión operativa de la IA. Destacan la expansión del ecosistema de modelos disponibles, el soporte ampliado para tecnologías de hardware emergente y el lanzamiento en vista previa de la funcionalidad Models-as-a-Service (MaaS), que promete acceso bajo demanda a modelos de IA alojados de forma privada.
La empresa también está abriendo camino con el servicio interno GPU-as-a-Service, que orquesta el acceso a GPUs, y el Red Hat AI Python Index, un repositorio confiable para construir pipelines seguros y repetibles.
En suma, el objetivo de Red Hat es claro: transformar la implementación de la IA en una práctica de ingeniería eficiente y repetible, buscando ser el puente entre la estabilidad crítica y la innovación acelerada requerida en el ámbito de la IA. Con sus nuevas ofertas, Red Hat intenta posicionarse no solo como un proveedor de infraestructura, sino como un facilitador de la transición empresarial hacia un mundo cada vez más impulsado por la inteligencia artificial.
