El gran reto de la IA empresarial pasa por transformar el software sin perder el control

La expansión de la inteligencia artificial marca una nueva etapa en el desarrollo de software, una fase en la que el conocimiento profundo del ecosistema de aplicaciones adquiere un valor estratégico.

Según explica Élide Lucas, Directora Comercial Cuentas Estratégicas, CAST Iberia, la clave ya no está únicamente en las aplicaciones core, sino en disponer de una visión integral del entorno tecnológico de la organización.

Lucas señala que su especialización se centra en el análisis y descubrimiento de las aplicaciones corporativas, con el objetivo de ofrecer a los responsables de TI una fotografía completa de su realidad tecnológica. “El verdadero valor está en descubrir qué aplicaciones existen, cómo se utilizan y qué necesidades cubren realmente”, afirma.

Ese conocimiento resulta, a su juicio, clave para aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial. La directiva subraya que la calidad de los resultados depende directamente de la calidad de la información con la que se alimentan los modelos: “Si los datos de partida no reflejan la realidad de la organización, los resultados de la IA tampoco estarán alineados con ella”.

Si los datos de partida no reflejan la realidad de la organización, los resultados de la IA tampoco estarán alineados con ella

En un contexto en el que el negocio está cada vez más ligado a las aplicaciones, estas han dejado de ser un mero componente tecnológico para convertirse en una pieza esencial del funcionamiento y la evolución de las compañías.

Astrazeneca, ¿cómo convivir con la IA agéntica?

Desde el punto de vista del cliente, es el caso de Antonio Velasco, CIO de Astrazeneca, la inteligencia artificial ya está empezando a producir resultados en determinados ámbitos, aunque su impacto todavía es desigual. Mientras algunos casos de uso están ofreciendo resultados concretos, otros han sido fundamentalmente experimentos e inversiones que, aunque no hayan generado todavía un retorno evidente, sí han permitido obtener aprendizajes. El principal reto, a su juicio, es que “todavía no sabemos exactamente cómo medir la nueva IA”.

Precisamente por ese potencial transformador, el CIO de AstraZeneca considera que la ambición de las compañías no debería limitarse a utilizar la IA para hacer lo mismo que ya hacen, pero de una manera más barata, rápida o con menos recursos. La cuestión realmente relevante es qué pueden hacer las compañías con estas capacidades que antes no podían hacer y, especialmente, qué están haciendo ya o podrán hacer sus competidores.

El problema es que las organizaciones todavía están desarrollando las herramientas necesarias para gestionar esta nueva realidad. Velasco reconoce que aún no existe un framework suficientemente desarrollado para medir y gobernar ese valor de manera adecuada. Y plantea, además, otro reto que considera especialmente relevante: la incorporación de la inteligencia artificial agéntica como una nueva clase de “compañeros de trabajo” digitales.

Los agentes de IA pueden mostrar iniciativa y realizar acciones que no han sido programadas de forma explícita. La cuestión ya no será únicamente qué pueden hacer, sino también cómo gobernarlos, cómo establecer límites y cómo determinar el valor que aportan.

CESCE externaliza el desarrollo de software

Para Karim Kaidi, director de Sistemas, Organización y Negocio Digital de CESCE, la inteligencia artificial está dejando de ser una tecnología asociada a casos concretos para convertirse en un elemento con capacidad de transformar prácticamente toda la organización. “La inteligencia artificial es beneficiosa, nos ayuda”, señala, antes de destacar que su impacto alcanza ya a prácticamente todas las personas y áreas de la compañía.

Kaidi considera que existe una presión creciente sobre los CIO para aplicar estas tecnologías de manera generalizada, cuando los resultados más relevantes pueden estar precisamente en aquellos procesos concretos donde la IA aporta un valor diferencial.

Su firma tiene externalizado el desarrollo de software con grandes empresas tecnológicas, por lo que modificar de forma sustancial el modelo actual no resulta sencillo. Aun así, ya se han realizado pilotos en los que, a partir de especificaciones y de un contexto de información, la IA puede contribuir a construir buena parte de una aplicación.

Kaidi considera que el futuro en este ámbito es “muy prometedor”, pero insiste en que la incorporación de la IA al desarrollo de aplicaciones debe realizarse de manera ordenada.

El objetivo que se han marcado es integrarla progresivamente “en todo el ciclo de vida de desarrollo de aplicaciones”, aunque reconoce que el proceso presenta dificultades, tanto por la complejidad de los procedimientos como por el modelo de colaboración con los grandes proveedores tecnológicos.

Lefebvre, el legacy se beneficia de la IA

María José Sesarino, directora de Tecnología de Lefebvre, explica que la compañía está desarrollando su estrategia de inteligencia artificial en torno a tres grandes líneas de trabajo: el desarrollo de productos para clientes, la mejora de las eficiencias internas y la aplicación de la IA al propio departamento de tecnología.

Lefebvre comenzó a incorporar capacidades de inteligencia artificial a sus productos a partir de las posibilidades que ofrecían los grandes modelos de lenguaje y sus API. El objetivo era transformar la forma en la que los profesionales acceden a la información jurídica: frente a la búsqueda tradicional mediante palabras clave y metadatos, el usuario puede realizar consultas en lenguaje natural y recibir también una respuesta en lenguaje natural.

La segunda línea de trabajo se centra en las eficiencias internas. Lefebvre ya contaba con procesos de digitalización y automatización, pero la IA está permitiendo llevar estas capacidades un paso más allá mediante la creación de chatbots y asistentes internos.

La tercera vía se encuentra en el propio departamento de tecnología: cómo utilizar la inteligencia artificial para desarrollar software. En el caso de nuevas aplicaciones, Lefebvre está explorando modelos de desarrollo basados en agentes que permitan simplificar y acelerar el despliegue. “Puedo montar un framework de desarrollo basado en agentes y se despliegan todas las aplicaciones de una manera mucho más sencilla”, apunta.

Pero la IA no se limita a los nuevos desarrollos. También está empezando a utilizarse sobre el legacy. La compañía está proporcionando herramientas de IA a sus desarrolladores y a otros colectivos de la organización, de manera que diferentes profesionales puedan utilizarlas en su trabajo diario.

Esta democratización de las herramientas, sin embargo, está generando un nuevo desafío. Los empleados empiezan a crear sus propios agentes y automatizaciones de forma autónoma, algo que Sesarino considera positivo en términos de experimentación y productividad. El problema surge cuando una solución creada por una persona necesita ser utilizada por más usuarios.

El Corte Inglés, incorporación progresiva de la IA

Patricia Chilat, IT Vendor & Contract Manager de El Corte Inglés, destaca el impacto que está teniendo la inteligencia artificial en los equipos transversales, especialmente en aquellos dedicados a la gestión de proveedores y contratos de desarrollo y mantenimiento de software. En su caso, la aplicación de esta tecnología ha supuesto un avance significativo en tareas que, hasta hace poco, exigían una gran cantidad de tiempo y recursos.

“Para equipos transversales como nosotros, la inteligencia artificial es maravillosa”, afirma Chilat, que pone como ejemplo el trabajo realizado con herramientas que se están utilizando en el ámbito jurídico y en los procesos contractuales.

Esta experiencia ilustra, a su juicio, hasta qué punto la IA puede transformar las funciones corporativas que dan soporte al conjunto de la organización. Sin embargo, distingue entre los resultados que ya se están obteniendo en tareas de gestión y análisis contractual y los retos que plantea la incorporación de estas capacidades al desarrollo de software, un ámbito en el que están evaluando qué herramientas y enfoques ofrecen mejores resultados.

En el caso de El Corte Inglés, la incorporación de la IA a las aplicaciones se está abordando de forma progresiva. La receta está en avanzar con las herramientas adecuadas, identificar los casos de uso con mayor potencial y encontrar la forma de integrar la tecnología en el entorno corporativo.

Ojo con los sistemas heredados

Rodrigo Weber, Director Comercial Cuentas Estratégicas, CAST Iberia & LATAM, pone el foco en uno de los obstáculos que pueden frenar el avance de la inteligencia artificial en las empresas: los sistemas heredados. Según una reciente encuesta, el 84% de los 945 CIO encuestados en 19 países ya han cancelado o prevén cancelar proyectos de IA porque los sistemas legacy están impidiendo que progresen.

Weber destaca la relevancia de la cifra y señala que el estudio abarca 19 países. El dato evidencia que la dificultad para avanzar con la inteligencia artificial no depende únicamente de la tecnología o de los propios proyectos, sino también del estado de las aplicaciones y los sistemas sobre los que se construyen.

La situación pone de relieve la importancia de abordar las limitaciones del entorno tecnológico existente para que las iniciativas de IA puedan desarrollarse y llegar a buen término.

La IA empieza a cambiar la manera de desarrollar y mantener las aplicaciones. Sin embargo, convertir estas capacidades en resultados tangibles requiere algo más que incorporar nuevas herramientas: es necesario preparar los sistemas existentes, conocer las aplicaciones y adaptar los procesos de trabajo.

“Muchas aplicaciones acumulan años de evolución, millones de líneas de código y una lógica de negocio que no siempre está bien documentada o resulta fácil de comprender”, puntualiza Julián Pérez, Director Técnico, CAST Iberia.

Esta complejidad puede convertirse en un freno para los proyectos de IA, especialmente cuando las nuevas soluciones necesitan conectarse con sistemas que no están preparados para trabajar con ellas. Por eso, antes de abordar determinadas iniciativas, las empresas deben entender qué tienen, cómo funciona y qué necesitan modernizar. Como resume alguien de la mesa, “un sistema legacy tiene que estar listo para aceptar las nuevas capacidades de inteligencia artificial”.