Red Hat AI 3.5: seguridad y observabilidad en el centro de la IA empresarial

Red Hat ha actualizado su solución Red Hat AI a la versión 3.5, con lo que no solo ofrece la base escalable para controlar, proteger y observar cargas de trabajo de IA en la nube híbrida, sino que coloca a la seguridad y la observabilidad en el centro de la IA empresarial. Además, reduce la brecha entre los pilotos de IA aislados y una arquitectura empresarial plenamente gobernada.

Con Red Hat AI 3.5, las empresas tienen la base operativa necesaria para escalar la IA en produccón y ampliarla en entornos híbridos mediante nuevas capacidades de seguridad y observabilidad. Con esta versión actualizada, las empresas pueden verificar modelos antes de su despliegue a través de EvalHub. Así pueden hacer pruebas comparativas de seguridad centradas en riesgos y generar certificaciones de cumplimiento normativo.

Los nuevos paneles de observabilidad integrados en Red Hat AI 3.5 ofrecen a los equipos de plataforma métricas integrales para conseguir información en tiempo real sobre el estado de la inferencia, el uso de las GPU y el rendimiento de los modelos de IA. Los usuarios sin permisos de administración pueden acceder a paneles para repartir de forma interna costes del consumo de tokens por usuarios, así como a cargas de trabajo de inferencia distribuida.

Por otro lado, Red Hat AI 3.5 amplía las capacidades de la plataforma para ofrecer soporte multiinquilino mejorado para proveedores de servicios y casos de uso de IA que requieren un aislamiento completo de hardware a software, así como un servicio orientado a la prioridad con arquitectura multiinquilino nativa para infraestructura de GPU compartida.

Desde ahora admite también la ejecución en planos de control alojados de Red Hat OpenShift desplegados sobre Red Hat OpenShift Virtualización. Con ellos, cada inquilino tiene un plano de control de clúster dedicado, mientras consolidan el hardware subyacente. La ejecución de cargas de  trabajo de IA en máquinas virtuales de Red Hat OpenShift Virtualization añade un aislamiento a nivel de máquina virtual en toda la infraestructura compartida con capacidad para GPU. Esto permite que los proveedores de infraestructura operen y actualicen todo el entorno subyacente desde un punto de control.

Red Hat AI 3.5 acelera también el paso hacia agentes de IA gobernados. AutoRAG conecta los respositorios de datos empresariales con las aplicaciones agénticas, e introduce capacidades avanzadas como soporte para documentos multilingües, pruebas conversacionales y recuperación contextual.

Las plantillas de agentes ofrecen implementaciones preconfiguradas para patrones comunes, como la revisión de código, el proceso de documentos y los flujos de trabajo de investigación. Tras su despliegue, Inference-Timne Scaling (ITS) optimiza el gasto en GPU, para lo que ajusta la computación dinámicamente en función de la complejida de la consulta.

Además, Red Hat AI 3.5 unifica la seguridad, el soporte multiinquilino, el desarrollo agéntico y la observabilidad en una sola plataforma empresarial. Así, los usuarios cuentan con una IA que funciona como una arquitectura de IA responsable y gobernada en entornos de nube híbrida. Ya está disponible de manera general, y en próximas fechas también lo estará como parte de Red Hat AI Factory con NVIDIA.

Joe Fernandes, Vicepresidente y Responsable de la División de IA de Empresa de Red Hat, ha destacado sobre la actualización de Red Hat AI a la versión 3.5 que «la conversación ha pasado de llevar la IA a producción a ejecutarla a escala como una infraestructura empresarial de confianza, lo que requiere evidencias de seguridad, agentes gobernados, atribución de costes y soporte multinquilino. Con Red Hat AI 3.5, ofrecemos los controles operativos, la confianza verificable y las bases agénticas que los líderes de TI necesitan para ejecutar la IA como una arquitectura de IA empresarial segura, controlada y responsable en la nube híbrida».