Las organizaciones nombrarán a un director de IA (CAIO) para supervisar su uso de estas tecnologías de la misma forma que muchas tienen un ejecutivo de seguridad, o CISO, en sus equipos de liderazgo. Lo anterior es parte de las siete predicciones sobre inteligencia artificial para 2024 que compartió Bernd Greifeneder, fundador y director de Tecnología (CTO) de Dynatrace, y que a continuación se detallan:

1:  El mundo adoptará un enfoque de IA compuesto. En el próximo año, la Inteligencia Artificial (IA) generativa entrará en las últimas fases de su ciclo de expansión y las organizaciones se darán cuenta de que esta tecnología, aunque transformadora, no puede aportar un valor significativo por sí sola. En consecuencia, adoptarán un enfoque de IA compuesto que combine la IA generativa con otros tipos de IA y fuentes de datos adicionales. Este enfoque permitirá un razonamiento más avanzado y aportará precisión, contexto y significado a los resultados producidos por la IA generativa. Por ejemplo, los equipos de DevOps combinarán la IA generativa con la IA causal y predictiva basada en hechos para potenciar la innovación digital mediante la predicción y prevención de problemas antes de que se produzcan y la generación de nuevos flujos de trabajo para automatizar el ciclo de vida de la entrega de software.

2: El código generado por IA creará la necesidad de sistemas inmunitarios digitales. En 2024, más organizaciones experimentarán importantes interrupciones de servicios digitales debido a un código de software de mala calidad e insuficientemente supervisado. Los desarrolladores utilizarán cada vez más agentes autónomos generativos impulsados por IA para escribir código por ellos, exponiendo a sus organizaciones a mayores riesgos de problemas inesperados que afectan a las experiencias de los clientes y usuarios. Esto se debe a que el reto de mantener el código generado por agentes autónomos es similar al de preservar el código creado por desarrolladores que han abandonado una organización.  Ninguno de los miembros restantes del equipo entiende completamente el código; por lo tanto, nadie puede resolver rápidamente los problemas que surjan en el código. Además, quienes intenten utilizar la IA generativa para revisar y resolver problemas en el código creado por agentes autónomos se encontrarán con un problema recursivo, ya que seguirán careciendo de los conocimientos y la comprensión fundamentales necesarios para gestionarlo con eficacia.

Estos retos llevarán a las organizaciones a desarrollar sistemas inmunes digitales, combinando prácticas y tecnologías de diseño, desarrollo, operaciones y análisis de software para proteger su software desde dentro, garantizando la resiliencia del código por defecto. Para ello, las organizaciones aprovecharán la IA predictiva para predecir automáticamente los problemas en el código o las aplicaciones antes de que surjan y activar una respuesta instantánea y automatizada para salvaguardar la experiencia del usuario. Por ejemplo, los equipos de desarrollo pueden diseñar aplicaciones con capacidades de auto reparación. Estas capacidades permiten la reversión automática a la última versión estable del código base si una nueva versión introduce errores, o el aprovisionamiento automático de recursos adicionales en la nube para soportar un aumento de la demanda de potencia de cómputo.

3: Las organizaciones nombrarán a un director de IA para supervisar el uso seguro y responsable de la IA. En 2024, las organizaciones nombrarán cada vez más altos ejecutivos en sus equipos de liderazgo para garantizar la preparación para las implicaciones de seguridad, cumplimiento y gobernabilidad de la IA. A medida que los empleados se acostumbren a utilizar la IA en su vida personal, a través de la exposición a herramientas como ChatGPT, buscarán cada vez más utilizar la IA para aumentar su productividad en el trabajo. Las organizaciones ya se han dado cuenta de que, si no autorizan a sus empleados a utilizar herramientas de IA de forma oficial, lo harán sin su consentimiento. Por lo tanto, las organizaciones nombrarán a un Director de IA (CAIO) para supervisar su uso de estas tecnologías de la misma forma que muchas tienen un ejecutivo de seguridad, o CISO, en sus equipos de liderazgo. El CAIO se centrará en desarrollar políticas y educar y capacitar a la fuerza de trabajo para utilizar la IA de forma segura y proteger a la organización de incumplimientos accidentales, fugas de propiedad intelectual o amenazas a la seguridad. Estas prácticas allanarán el camino para la adopción generalizada de la IA en todas las organizaciones. A medida que avance esta tendencia, la IA se convertirá en un producto básico, como lo ha sido el teléfono móvil.

4: La observabilidad de los datos será obligatoria. En 2024, la observabilidad de los datos será obligatoria, ya que las organizaciones tratarán de impulsar una automatización más inteligente y una toma de decisiones más rápida. El volumen de datos sigue duplicándose cada dos años, y las organizaciones buscan incorporarlos y analizarlos más rápidamente y a mayor escala. Sin embargo, el costo y el riesgo de los datos de mala calidad son más significativos que nunca. En una encuesta reciente, el 57% de los profesionales de DevOps afirmaron que la falta de observabilidad de los datos dificulta la automatización conforme a las normas. Como resultado, las organizaciones demandarán cada vez más soluciones que proporcionen observabilidad de datos, permitiéndoles incorporar de forma rápida y segura datos fiables y de alta calidad que estén listos para el análisis bajo demanda.

Una mayor observabilidad de los datos permitirá a los usuarios, como los equipos de operaciones de TI y de análisis empresarial, comprender la disponibilidad de los datos y la estructura, distribución, relaciones y origen de esos datos en todas las fuentes, incluidas las diferentes plataformas en entornos híbridos distribuidos y multicloud. Esta comprensión es esencial para generar perspectivas en las que los usuarios puedan confiar, garantizando la actualización de los datos, identificando anomalías y eliminando duplicados que podrían dar lugar a errores.

5: Las organizaciones ampliarán la observabilidad a más casos de uso empresarial a medida que la solución C busque apoyar los objetivos de sostenibilidad y FinOps. En 2024, la presión combinada de adoptar prácticas empresariales más sostenibles desde el punto de vista medioambiental y hacer frente a los crecientes costos de la nube catapultará la observabilidad de una prioridad de TI a un requisito empresarial. El mayor uso de la IA por parte de las organizaciones será un motor clave de esta tendencia, ya que aumenta el consumo de recursos de la nube, lo que se traduce en una mayor huella de carbono. Sin embargo, la analítica de datos de observabilidad impulsada por IA puede ayudar a las organizaciones a afrontar estos retos y a perfeccionar sus prácticas FinOps y de sostenibilidad, al sacar a la luz información procesable y potenciar la automatización inteligente para abordar los puntos conflictivos de ineficiencia en los entornos de nube. Un mayor uso de la observabilidad impulsada por la IA permitirá a las organizaciones organizar automáticamente sus sistemas para una utilización óptima de los recursos, reduciendo las emisiones y el costo de funcionamiento de sus entornos de nube. Como resultado, veremos un creciente interés en los casos de uso de la observabilidad más allá del departamento de TI, a medida que la empresa en general empiece a tomar nota.

6: La ingeniería de plataformas se convertirá en una misión crítica. Las organizaciones reconocerán que un canal de entrega de software seguro y que funcione a la perfección es tan vital para la continuidad del negocio como la calidad y la seguridad de los servicios digitales en los que confían los usuarios finales y los clientes. Por lo tanto, asistiremos a un cambio hacia la producción de las herramientas utilizadas para impulsar las mejores prácticas de ingeniería de DevOps, seguridad y fiabilidad del sitio. De este modo, la ingeniería de plataformas pasará a un primer plano a medida que las organizaciones codifiquen los conocimientos y capacidades necesarios para automatizar los canales de entrega de software seguro. A medida que esta tendencia se afiance, los procesos de entrega de software, seguridad y operaciones se activarán a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) que automaticen esas tareas basándose en información en tiempo real procedente de datos observables.

7: Las organizaciones eliminarán gradualmente las soluciones SIEM heredadas a medida que los equipos de seguridad busquen análisis de amenazas más inteligentes. Las soluciones de análisis e inteligencia de amenazas de nueva generación sustituirán gradualmente a los sistemas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM); estas soluciones modernas permiten a los equipos de seguridad ampliar sus capacidades más allá del análisis de registros para acceder al contexto proporcionado por una gama más amplia de modalidades de datos y diferentes tipos de IA, incluidas las técnicas generativas, causales y predictivas, trabajando conjuntamente. Como resultado, las organizaciones obtendrán acceso a análisis de amenazas más profundos y precisos, inteligentes y automatizados, que ayudarán a proteger sus aplicaciones y datos de amenazas cada vez más sofisticadas.

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