En 2018, una startup emergente llamada OpenAI utilizaba Kubernetes para equilibrar cargas de computación distribuidas entre sus propios centros de datos y las capacidades de AWS y Azure. Este uso temprano de tecnología de código abierto precedió al lanzamiento de ChatGPT y al auge actual de la inteligencia artificial, cuando las empresas especializadas en IA ya apostaban por el software abierto para entrenar sus modelos y escalar sus sistemas.
Jonathan Bryce, director ejecutivo de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), la organización que supervisa proyectos como Kubernetes y otras herramientas fundamentales, explica a The New Stack que Kubernetes y otras tecnologías open source son claves para crear ambientes superiores y flexibles capaces de responder a la creciente demanda sin precedentes de servicios de inteligencia artificial. Además, resalta la significativa inversión actual en infraestructura computacional orientada a IA.
“Imaginen un panorama donde los laboratorios de IA solo pudieran usar un proveedor de computación, ya fuera con sus propios racks o a través de un solo gigante del hyperscale. El desarrollo de la inteligencia artificial se ralentizaría mucho”, señala Bryce en el podcast de The New Stack. La fortaleza histórica del software de código abierto reside en permitir que compañías modernas gestionen cargas de trabajo en entornos heterogéneos sin fricciones, algo que beneficia a los usuarios a diario. 
La alianza entre código abierto e inteligencia artificial va más allá de Kubernetes o herramientas individuales. Bryce describe un ciclo virtuoso donde compañías como OpenAI y sus pares no podían adquirir productos ofertados en el mercado en 2018 porque realizaban entrenamientos y desarrollos a gran escala sin precedentes. Por ello, recurrieron a tecnologías abiertas como base para sus sistemas. Más adelante, esas mismas empresas han contribuido y enriquecido las tecnologías abiertas, abriendo el camino para que sectores como los servicios financieros y la manufactura implantaran sus propias infraestructuras de IA.
Un hecho destacado es que la CNCF ha logrado acelerar la graduación de proyectos en los últimos 18 meses, alcanzando velocidades récord en comparación con años anteriores. Según Bryce, esto ha sido posible gracias a la incorporación de agentes de inteligencia artificial que facilitan la diligencia debida en las diversas etapas de evaluación y validación.
No todos los proyectos bajo el paraguas de la CNCF están igual de volcados hacia la IA, pero la influencia de la inteligencia artificial definitivamente impulsa el desarrollo de nuevas herramientas, permitiendo a los desarrolladores de código abierto entregar más código de forma más rápida y eficiente.
Esta revolución tecnológica también es la razón por la que la CNCF anticipa con especial entusiasmo la próxima conferencia KubeCon, que se celebra en Salt Lake City en noviembre. Bryce enfatiza que es más importante que nunca reunir a la comunidad para trazar el futuro del software de código abierto.
El auge de los agentes de IA propicia un desarrollo acelerado y una experimentación más sencilla, mientras que el software debe ahora atender consultas de inteligencia artificial a la velocidad que demandan estos agentes, no al ritmo humano tradicional. Además, estos agentes no deterministas requieren mecanismos de control y, por último, las empresas necesitan compartir estrategias para gestionar múltiples proveedores de cómputo y arquitecturas de hardware simultáneamente, lo que representa un reto constante en el sector.
El ritmo de evolución en el ámbito del software es más rápido que nunca. Afortunadamente, el ecosistema del código abierto está respondiendo para acompañar y facilitar este cambio. De cara al futuro, la esperanza es que nuevas generaciones de empresas como OpenAI puedan acceder a las herramientas necesarias sin quedar atrapadas en contractos empresariales restrictivos o dependencias exclusivas de proveedores, manteniendo así el espíritu innovador para seguir construyendo el mañana.
