Introducción
El mundo de la Inteligencia Artificial (IA) a menudo está asociado con grandes empresas, patentes, grandes modelos propietarios. Pero hay otra cara altamente relevante, poderosa y a la vez subrepresentada: los proyectos open source. Difundir conocimiento, colaborar, compartir algoritmos, datos, modelos, hace que la innovación crezca más rápido, sea más accesible, y genere impactos más diversos.
En este post vas a ver datos actuales sobre uso y beneficios del open source en IA, ejemplos de proyectos destacados, obstáculos que enfrentan los desarrolladores / organizaciones open source, y cómo Bthings puede servir de puente para sacar adelante proyectos open source con impacto.
Datos que muestran la relevancia del open source en IA
| Fuente / Estudio | Principales conclusiones |
|---|---|
| McKinsey, Open Source Technology in the Age of AI | Más del 50 % de los encuestados dicen que usan tecnología open source en cada parte del stack: datos, modelos, herramientas. Las organizaciones que consideran que la IA es parte clave de su ventaja competitiva son 40 % más propensas a usar open source. McKinsey & Company |
| Estado del OSS (Open Source Software) 2025 (OpenLogic) | 96 % de los entrevistados dicen que han aumentado o mantenido su uso de open source; 26 % reportan un incremento significativo en el uso. openlogic.com |
| Stanford HAI, 2025 AI Index Report | En 2024, 78 % de organizaciones ya usan IA en al menos una función de negocio. Muchos de ellos usan herramientas open source al lado de las propietarias. hai.stanford.edu+1 |
| Google (2023 Open Source Contributions Report) | En 2023, aproximadamente 10 % de los empleados de tiempo completo de Alphabet contribuyeron activamente a proyectos open source; además, Google liberó más de 7.000 elementos open source entre nuevos proyectos, librerías, datasets, fragmentos de código y ejemplos. Google Open Source Blog |
Beneficios comprobados del open source en IA
- Reducción de costos
- Implementar modelos ya existentes, herramientas open source evita tener que construir desde cero.
- McKinsey reporta que el open source tiene menores costos de implementación (~60 % de los encuestados dicen esto) y menores costos de mantenimiento (~46 %) respecto a soluciones propietarias. McKinsey & Company
- Mayor flexibilidad y control
- Se pueden ajustar los modelos, adaptarlos al contexto local, auditar su comportamiento.
- Permite evitar dependencias de licencias costosas o restricciones de proveedores.
- Innovación acelerada y colaboración global
- Contribuciones de distintas regiones, distintos niveles técnicos, diversidad de casos de uso ayudan a que los proyectos mejoren con rapidez.
- Proyectos open source muchas veces se usan como base para desarrollos comerciales, inversiones, investigación académica.
- Impacto social
- Herramientas accesibles para comunidades pequeñas, desarrollos locales, educación.
- Datasets abiertos, modelos accesibles pueden favorecer igualdad de oportunidades, diversidad de voces en la innovación.
Obstáculos comunes en proyectos open source de IA
- Falta de financiamiento claro: mantener servidores, datasets, mantener la comunidad cuesta (infraestructura, personal, gestión).
- Barreras técnicas / de infraestructura: necesitar GPUs, buenos datasets, conocimientos técnicos avanzados.
- Licencias, propiedad intelectual y regulaciones: definir claramente licencias, respetar restricciones de datos, cumplimiento legal.
- Visibilidad y sostenibilidad: muchos proyectos nacen con entusiasmo pero luego se estancan por falta de comunidad, de uso, de mantenimiento.
- Seguridad, ética y transparencia: modelos sesgados, uso indebido de datos, privacidad, etc.
Casos de ejemplo
- Alphabet / Google liberando miles de componentes open source (datasets, librerías, SDKs, muestras de código) para facilitar que desarrolladores externos innoven. Google Open Source Blog
- Empresas / organizaciones que usan open source + IA en sectores como telecomunicaciones, medios, energía, salud (según McKinsey), y obtienen satisfacción por rendimiento, facilidad de uso, menores costos. McKinsey & Company
Cómo Bthings puede ayudarte a lanzar o mejorar proyectos open source + IA
En Bthings creemos que la colaboración abierta no sólo es valiosa éticamente, sino estratégicamente.
Nuestros servicios específicos:
- Asesoramiento en diseño de proyectos open source: ayudarte a definir cuál debe ser el alcance, la licencia, la estrategia de comunidad, la infraestructura necesaria (hosting, datasets, servidores).
- Desarrollo técnico colaborativo: escribir código, preparar modelos, gestionar repositorios, control de versiones, documentación, testing.
- Difusión y posicionamiento: ayudarte a presentar el proyecto públicamente, generar comunidad, lograr contribuciones externas, visibilidad en medios técnicos y redes especializadas.
- Sostenibilidad del proyecto: modelos de financiamiento (donaciones, patrocinios, grants), gobernanza, mantenimiento, roadmap abierto, capacitación para mantenerlo vivo.
- Ética, seguridad y cumplimiento: definir buenas prácticas, auditorías, políticas de gestión de datos, privacidad, evitar sesgos, asegurar transparencia.
Conclusión + Llamado a la acción
El open source en IA no es una moda pasajera: es un componente esencial para que la innovación sea accesible, diversa, sustentable y con impacto real. Los datos muestran que las organizaciones que lo usan están obteniendo ventajas competitivas, menores costos, mayor control y colaboración.
Si tenés en mente lanzar un proyecto open source de IA, mejorar uno ya existente, o simplemente querés explorar posibilidades para tu organización, me encantaría conversar. En Bthings, te ofrezco una consulta inicial gratuita de 30 minutos, donde podemos revisar tu idea, qué requerimientos tendrías, los riesgos, y trazar juntos un plan práctico para que tu proyecto no sólo nazca, sino crezca, se use y se sostenga.