Tras su participación en ‘La Noche del CIO‘, Ignacio Cabrera analiza los desafíos de la gestión de activos críticos en las grandes organizaciones.
Con la mirada puesta en la eficiencia y la seguridad, el director general de CAST para Iberia y Latinoamérica explica cómo la inteligencia del software permite guiar al CIO y a sus equipos en sus proyectos de transformación y modernización.
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Computing: Durante ‘La Noche del CIO’ se habló mucho de la presión que reciben los CIO para innovar. ¿Cómo definiría el escenario actual para un directivo de tecnología?
Ignacio Cabrera: El escenario es de una complejidad sin precedentes. El software y código fuente que gestionan las áreas de tecnología se ha multiplicado por cien en los últimos diez años, lo que ha generado una presión muy alta sobre los líderes de IT.
Los CIO deben resolver una ecuación muy compleja con una serie de factores enfrentados: exigencia alta para innovar ayudando a acelerar el negocio, relacionada con esta innovación aparece una demanda específica de integrar IA en las diferentes áreas de la compañía, todo ello con unos presupuestos muy ajustados y la demanda de hacer todo esto a una velocidad cada vez mayor.
Los CIO tienen una alta exigencia para innovar ayudando a acelerar el negocio, con una demanda específica de integrar IA en las diferentes áreas de la compañía
Mientras tanto, la infraestructura técnica no para de complicarse a diferentes niveles. Es muy complicado evolucionar y optimizar este entorno si no somos plenamente conscientes del mismo, y está claro que es tan complejo que ya ha sobrepasado lo que el entendimiento humano aislado, sin mayor ayuda, puede abarcar de manera razonable.
C: En este contexto, ¿qué papel juega CAST para ayudar a resolver esa presión?
IC: CAST, como empresa de Software Intelligence, aporta esa ayuda que necesitan los humanos para conocer con detalle ese entorno tecnológico para tomar decisiones basadas en información real, detallada y objetiva. CAST proporciona tecnología que aporta visibilidad estratégica sobre el portfolio completo de aplicaciones y un conocimiento técnico detallado de sus dependencias críticas y el funcionamiento real de las aplicaciones más críticas y complejas.
Básicamente, aportamos la inteligencia necesaria para entender qué hay realmente dentro del IT de una empresa. Con este conocimiento objetivo, se pueden tomar decisiones precisas sobre qué transformar, dónde invertir y cómo reducir el riesgo operativo antes de acometer cualquier cambio estructural.
C: La modernización de sistemas críticos como el mainframe es una prioridad para muchas grandes cuentas. ¿Cómo se aborda este proceso con éxito?
IC: El principal riesgo en estos proyectos es la falta de conocimiento sobre la arquitectura real a nivel detallado. Son sistemas que han crecido durante décadas con una documentación a menudo mejorable y tocar o desacoplar una pieza sin entender sus conexiones internas o el impacto sobre otros sistemas puede comprometer la operativa.
Desde CAST ayudamos a las compañías a hacer un levantamiento completo de su arquitectura real y mapear las interconexiones para asegurar que la transformación sea eficiente y segura
Desde CAST ayudamos a estas compañías a entender el detalle de estos sistemas, hacer un levantamiento completo de su arquitectura real y mapear las interconexiones para asegurar que la transformación sea eficiente y segura. También nos aseguramos de que estos proyectos de modernización incorporen el factor de Green IT: un software mejor estructurado y moderno consume menos recursos de computación.
C: Con el auge actual de la IA, ¿incorpora CAST tecnología de inteligencia artificial para realizar estos análisis?
IC: Esta es una pregunta clave. La respuesta es que CAST no es una herramienta de IA, sino el aliado indispensable de la IA para hacerla verdaderamente productiva.
Mientras que la IA funciona bajo modelos de probabilidad, CAST proporciona un conocimiento determinístico muy profundo que se puede inyectar como contexto para hacer a los modelos de IA mucho más capaces de abordar proyectos de transformación sobre aplicaciones empresariales muy complejas.
«La IA es una herramienta extraordinaria para el desarrollo. Pero un error, por pequeño que sea, puede tener consecuencias críticas en aplicaciones de gran escala»
La IA es una herramienta extraordinaria para el desarrollo. Pero un error, por pequeño que sea, puede tener consecuencias críticas en aplicaciones de gran escala. Al proporcionar el contexto real de la aplicación completa, su arquitectura y las dependencias internas y con otros sistemas, hacemos que la IA sea mucho más precisa y reducimos drásticamente sus ‘alucinaciones’.
Lo hacemos fácil para nuestros clientes: a través de un MCP Server (Model Context Protocol) pueden conectar directamente los insights de CAST con su LLM de referencia para proporcionarle información precisa, objetiva y determinista sobre sus aplicaciones más complejas.
C: CAST es partner de los principales Cloud Providers. ¿Cómo se apoyan AWS, Google Cloud y Microsoft Azure en su tecnología para garantizar el éxito de sus clientes?
IC: Estos gigantes del cloud gestionan migraciones masivas a la nube y se apoyan en CAST porque aportamos los datos objetivos necesarios para garantizar que el paso al Cloud sea un éxito.
AWS, Google y Microsoft utilizan nuestra tecnología para evaluar la «preparación para el cloud» de las aplicaciones de sus clientes
AWS, Google y Microsoft utilizan nuestra tecnología para evaluar la «preparación para el cloud» de las aplicaciones de sus clientes. Esto permite crear un plan de migración por olas, identificar de antemano qué hay que refactorizar y qué riesgos existen, evitando que los proyectos se estanquen y planteando planes acelerados, pero también realistas. Todo esto además contrastando no solo información técnica sino también criterios de negocio relevantes a la hora de diseñar una estrategia.
A fin de cuentas, somos un estándar de confianza que asegura que los proyectos de migración más complejos de estos Cloud Providers se afrontan con garantía de éxito basando los planes en información real y objetiva.
