Llevamos más de tres años en los que la inteligencia artificial domina omnipresente cualquier plan estratégico y, en todo este este tiempo, los directivos técnicos y sus equipos se han transformado en los principales impulsores de esta tecnología dentro de las organizaciones. Desde unos primeros casos de uso casi anecdóticos y experimentales, la IA se ha integrado ya en gran parte de la operativa empresarial y está creando nuevas formas de trabajar, nuevos flujos y procesos automatizados en áreas tan diversas como Atención al Cliente, Desarrollo de Aplicaciones, Marketing o Finanzas, provocando un incremento sustancial de la productividad.
Sin embargo, la experiencia ganada en esta adopción también nos lleva a mirarnos al espejo y replantearnos la manera que tenemos de gestionar nuestros entornos IT, sobre los que se soportan las IA que estamos utilizando diariamente. Asimismo, es importante considerar la gestión del cambio que hay que hacer en las organizaciones para facilitar una adopción masiva de IA mitigando las lógicas resistencias que se producen y, sobre todo, convenciendo de las ventajas que existen por esta adopción.
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Irrupción de la IA
Ya lo hicimos en el pasado, cuando aparecieron otras tecnologías que redefinieron los entornos digitales. Con la virtualización separamos el hardware de los sistemas y con el cloud nos liberamos de gran parte de las ataduras de la infraestructura física. La irrupción de la IA nos deja una reflexión meramente evolutiva: no podemos seguir manejando los recursos IT como hasta ahora. Es necesario dotar a la infraestructura del dinamismo e inteligencia que necesita para conseguir que la gestión del dato impacte en el negocio de la manera más efectiva.
Porque hoy, tras varias décadas de digitalización, predominan los modelos multicloud e híbridos, que combinan nubes públicas de diversos proveedores con entornos privados, sistemas on premise e incluso dispositivos IoT y edge computing. Sobre el papel, diseñamos esta heterogeneidad con la promesa de que cada carga de trabajo residirá en su mejor ubicación según criterios técnicos, de cumplimiento normativo o, sencillamente, financieros.
Tenemos que entender la nube inteligente como un ecosistema de recursos IT distribuido, autoconfigurable y soberano, que lleve nuestra manera de entender y gestionar la infraestructura hacia un modelo predictivo y autónomo
Sin embargo, lo más habitual es que toda esta complejidad se mantenga más o menos inamovible, según los requerimientos iniciales, o si se adapta, lo haga teniendo en cuenta la realidad de ayer. Esta diversidad tecnológica también dificulta aspectos tan críticos como la uniformidad de las políticas de seguridad o genera silos de datos dentro de las organizaciones que retrasan la transformación digital.
Por este motivo, los principales esfuerzos de innovación, como el proyecto europeo 8ra, en el que participamos desde Arsys, se encaminan a facilitar un gobierno integral de la capacidad de computación, donde las organizaciones recuperen el control y la independencia tecnológica y ganen en agilidad y resiliencia.
La respuesta la encontraremos en la misma inteligencia artificial, que nos ha abocado a repensar nuestra infraestructura IT. Sobre tecnologías agnósticas, como contenedores de Docker, orquestadores como Kubernetes, herramientas IaC y API abiertas, la IA está en condiciones de facilitar una nube autogestionada de recursos de computación distribuidos, tan privados y flexibles como necesite nuestro negocio, y donde todo gire alrededor del dato, el mayor activo que tenemos en la transformación digital.
Sobre la observabilidad
Trascendiendo lo que entendemos actualmente por observabilidad, la IA nos facilita la detección automática de patrones y anomalías en tiempo real en cualquier entorno. Esta capacidad, unida a la interoperabilidad de estas tecnologías agnósticas, propicia mecanismos de autoescalado y reconfiguración que ajustan dinámicamente cualquier carga de trabajo. Siempre según los requerimientos predefinidos para cada proyecto y llegando también a filtrar, limpiar y sistematizar cualquier dato generado antes de su incorporación a los sistemas corporativos.
Dotar a la nube de inteligencia no consiste únicamente en ejecutar algoritmos o procesar agentes en una u otra infraestructura. Todos sus componentes tienen que estar interconectados, por muy lejanos que se encuentren físicamente entre ellos, y tienen que poder entenderse para que interactúen de manera autónoma. Tenemos que entender la nube inteligente como un ecosistema de recursos IT distribuido, autoconfigurable y soberano, que lleve nuestra manera de entender y gestionar la infraestructura hacia un modelo predictivo y autónomo.
