Red Hat actualiza Red Hat AI
El proveedor de soluciones de código abierto Red Hat ha hecho públicas actualizaciones relevantes en toda la cartera de Red Hat AI con el lanzamiento de Red Hat AI 3.5.
A medida que los equipos empresariales van más allá de la experimentación inicial y el éxito de los proyectos piloto, los líderes de TI e ingeniería de plataformas se enfrentan al desafío de ejecutar la inteligencia artificial con el mismo rigor operativo que las infraestructuras de misión crítica. Al ofrecer la base escalable necesaria para controlar, proteger y observar estas cargas de trabajo en la nube híbrida, Red Hat AI 3.5 reduce la brecha entre los pilotos de IA aislados y una arquitectura empresarial plenamente gobernada.
Red Hat AI 3.5 ofrece la base operativa que las organizaciones necesitan para escalar la IA en producción y extenderla en entornos híbridos a través de nuevas capacidades de seguridad y observabilidad. Con esta versión, las organizaciones pueden verificar modelos antes de su despliegue a través de EvalHub, lo que permite realizar pruebas comparativas de seguridad enfocadas en los riesgos y generar certificaciones de cumplimiento normativo. Los nuevos paneles de observabilidad proporcionan a los equipos de plataforma métricas integrales para obtener información en tiempo real sobre el estado de la inferencia, la utilización de las GPU y el rendimiento de los modelos de IA. Los usuarios sin permisos de administración pueden acceder a paneles para el reparto interno de costes del consumo de tokens por usuario y a cargas de trabajo de inferencia distribuida.
Además, Red Hat AI 3.5 amplía las capacidades probadas de la plataforma empresarial para ofrecer un soporte multinquilino mejorado para proveedores de servicios de IA 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 multinquilino nativa para infraestructura de GPU compartida. Para las organizaciones que requieren de un mayor aislamiento entre inquilinos, Red Hat AI ahora admite oficialmente la ejecución en planos de control alojados de Red Hat OpenShift desplegados sobre Red Hat OpenShift Virtualization. Los planos de control alojados proporcionan a cada inquilino un plano de control de clúster dedicado al tiempo que consolidan el hardware subyacente. La ejecución de cargas de trabajo de IA en máquinas virtuales de Red Hat OpenShift Virtualization añade un aislamiento robusto a nivel de máquina virtual en toda la infraestructura compartida con capacidad para GPU. Juntas, estas capacidades permiten a los proveedores de infraestructura operar y actualizar todo el entorno subyacente desde un único punto de control.
Red Hat AI 3.5 también acelera el camino hacia agentes de IA gobernados. AutoRAG conecta los repositorios de datos empresariales directamente con las aplicaciones agénticas, introduciendo capacidades avanzadas como soporte para documentos multilingües, pruebas conversacionales y recuperación contextual. Un pipeline visual ofrece confianza a los equipos en sus configuraciones de RAG antes del despliegue. Las plantillas de agentes proporcionan implementaciones preconfiguradas para patrones comunes como la revisión de código, el procesamiento de documentos y los flujos de trabajo de investigación. Una vez desplegado, Inference-Time Scaling (ITS) optimiza el gasto en GPU ajustando la computación dinámicamente según la complejidad de la consulta.
Conforme los pilotos de IA empresarial tienen éxito y los resultados iniciales muestran retornos prometedores, los equipos de TI deben abordar la necesidad de ofrecer soluciones a escala. Pero escalar la IA en toda la empresa exige el mismo rigor operativo que cualquier infraestructura de misión crítica: seguridad verificada antes del despliegue, controles de recursos precisos en entornos de GPU compartidos, comportamiento de agentes gobernados y métricas de uso transparentes. Hoy en día, la mayoría de las organizaciones afrontan estos retos con herramientas fragmentadas y procesos manuales que no escalan. Red Hat AI 3.5 resuelve esta carencia unificando la seguridad, el soporte multinquilino, el desarrollo agéntico y la observabilidad en una única plataforma empresarial. El resultado es una IA que opera como una arquitectura de IA responsable y gobernada —no como un experimento aislado— en entornos de nube híbrida.
“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”, asegura Joe Fernandes, vice president and general manager, AI Business Unit, Red Hat. “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”.
