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La IA que no asusta

Del hype de los agentes a la “IA aburrida”...

¿Por qué algunas empresas no han implementado aún IA?

La necesidad de incorporar IA está omnipresente en empresas grandes, chicas, masivas, de nicho, tecnológicas o no. La presión existe, los beneficios están a la vista, pero ¿qué es lo que está ralentizando esta Reingeniería Tecnológica?

De acuerdo a un estudio de McKinsey, el 65% de las organizaciones utiliza IA Generativa, pero se enfrenta a dos realidades: son muy pocas las que han escalado su utilización a más de un área del negocio, y también sólo una pequeña parte afirma que este cambio ha impactado en forma significativa en su rentabilidad.

Este fenómeno se debe a una combinación de factores técnicos y organizacionales, ya que la inteligencia artificial depende de la disponibilidad de los datos, sin embargo estos no sirven si se encuentran desordenados, inaccesibles o presentan dificultades para relacionarlos e interpretarlos. En otras palabras, sin fuentes de datos organizados, es muy difícil pensar en una implementación con IA.

La evolución tecnológica y de software que observamos en décadas pasadas, se caracterizaban por la creación de sistemas monolíticos que no fueron concebidos para dialogar entre sí. Sin embargo, la disrupción móvil generó un cambio radical que dio pie al desarrollo de interoperabilidad entre sistemas y dispositivos.

Es aquí donde entra en escena un jugador fundamental: las APIs, que posibilitan que cualquier mecanismo de interacción pueda ser consumido de parte de un tercero. Actualmente los sistemas necesitan dialogar e integrarse, para poder ser modificados y escalables, y es gracias a los servicios en la nube que se puede proveer esta versatilidad y la posibilidad de dividir funcionalidades en microservicios, que permiten que un cambio que requería semanas, con la dedicación de un equipo de personas, pueda modificarse en horas, en forma automática.

En el caso de los softwares o aplicaciones construidas en el pasado, y que aún son útiles en algunas organizaciones, se requiere realizar una refactorización o “modernización” para mejorar el código y acceder a todos los servicios de un ecosistema cloud, sin cambiar sus funcionalidades. Y, si es una aplicación monolítica y es muy complejo modificarla, se requiere repensar la solución para que sea compatible desde sus bases con un entorno nativo cloud que mantenga el comportamiento del software anterior.

Podemos decir que la IA es una nueva puerta que se abrió para potenciar a las compañías, tanto para su eficiencia como en sus modelos de negocios, sin embargo, la falta de disponibilidad de los datos está siendo el gran obstáculo para su adopción a nivel empresarial; además de que también abre la puerta a otra dimensión clave: la seguridad, que es uno de los pilares fundamentales que no debemos desatender cuando manejamos información corporativa y por tanto, potencialmente sensible.

 

 

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