Evitar la Trampa de Complejidad de la IA: Estrategias Simples

La paradoja de la IA: Simplicidad vs. Complejidad

Integrar la inteligencia artificial en una organización a menudo se ve como una forma de optimizar operaciones y reducir la complejidad. Sin embargo, el camino desde el desarrollo hasta la implementación y el soporte continuo puede resultar abrumador, requiriendo un conjunto diverso de habilidades y tecnologías en constante evolución. Entonces, ¿puede la IA realmente simplificar mientras también exige tanto?

¿Mágica o mucho trabajo?

Chris Howard, jefe global de investigación de Gartner, destaca la idea errónea de que la IA es una solución sencilla. "La IA parece algo mágico, muy fácil, y puede hacer todo tipo de cosas increíbles", dice en un video reciente. "Pero una vez que empiezas a trabajar con ella, te das cuenta de que es difícil y hay aspectos que son realmente complicados."

El paisaje cambiante de las tecnologías de IA, especialmente en el espacio de la IA generativa, aumenta la confusión. Howard explica: "No han alcanzado un punto de estabilidad...donde sea realmente fácil entender cómo encajar las diferentes piezas. Y como eso está cambiando, causa confusión, es súper complejo". Además, gestionar los datos de manera efectiva es crucial pero desafiante. "Necesitas juntarlos en un lugar donde realmente puedas operar con ellos y obtener mejores resultados. Lo que parecía mágico en realidad es mucho trabajo".

A pesar de los desafíos, la IA promete automatizar y simplificar tareas complejas. Smita Hashim, directora de productos de Zoom, cree que la IA puede "ayudar a resolver la complejidad en el lugar de trabajo y ampliar la productividad y la felicidad de empleados y clientes".

Sin embargo, la IA no es una panacea. Richard Demeny, exconsultor de desarrollo de software en Arm, advierte: "La IA no es una bala de plata". Señala que las capacidades de la IA se basan en probabilidades en lugar de un verdadero entendimiento. "Son los humanos quienes diseñan, construyen e implementan sistemas, y aunque la IA puede automatizar algunos roles de nivel de entrada y ciertamente traer ganancias significativas de productividad, no puede reemplazar la cantidad de experiencia práctica que los tomadores de decisiones de TI necesitan para hacer las compensaciones correctas".

Demeny añade que para que la IA proporcione las mejores respuestas, "necesitaría conocer cada pequeño detalle que está en la mente del tomador de decisiones. Es simplemente más práctico llegar a la decisión por uno mismo, con algo de asistencia de IA".

Hashim enfatiza la importancia de elegir las plataformas correctas. "Tus usuarios trabajan en muchas aplicaciones diferentes", dice. "Elige soluciones de plataforma que sean abiertas y permitan integraciones y flujos de trabajo sin problemas. Esta flexibilidad es crucial para reducir la complejidad en el entorno actual de múltiples proveedores".

Cómo la IA puede beneficiar las operaciones de TI

A medida que los sistemas de TI se vuelven cada vez más complejos, las empresas enfrentan desafíos sin precedentes. Bill Lobig, vicepresidente de gestión de productos y observabilidad para IBM Automation, señala: "Los equipos están gestionando cantidades masivas de aplicaciones, aprovechando diferentes nubes y entornos locales, y las aplicaciones necesitan mantenerse en funcionamiento. Actualmente, las organizaciones utilizan más de 1,000 aplicaciones, y el 82% de los líderes empresariales dicen que la complejidad de TI obstaculiza el éxito".

Esta complejidad lleva a problemas como aplicaciones aisladas, posibles interrupciones, desperdicio de recursos y energía, y problemas de rendimiento. Lobig ve a la IA como una solución. "¿Cómo pueden los líderes de TI gestionar el riesgo de estos posibles problemas y adelantarse a situaciones inminentes de tiempo de inactividad? La respuesta es la observabilidad y la gestión de recursos de aplicaciones, todo posible a través de la automatización impulsada por IA".

Con la IA, los equipos pueden "optimizar proactivamente la asignación de recursos de cómputo, almacenamiento y red en cada capa de la pila", explica Lobig. Este enfoque elimina la necesidad de medidas reactivas y sobreaprovisionamiento, ahorrando tanto tiempo como dinero.

Mantenerse actualizado con los desarrollos de la IA es crucial para las operaciones de TI. Lobig aconseja: "Adaptarse y escalar con una arquitectura híbrida, manteniendo una visión holística del rendimiento, costo y valor a través de aplicaciones y redes".

La implementación de la IA debe ser reflexiva

Para gestionar tanto la complejidad de la IA como la de TI de manera efectiva, es esencial una implementación reflexiva. Hashim sugiere centrarse en "la simplicidad de la experiencia del usuario, la calidad de la IA y su capacidad para lograr cosas". Aboga por usar la IA para "mejorar a todos tus empleados...para que tu organización en su conjunto pueda ser más productiva y feliz".

Howard enfatiza la importancia de la consistencia en la gestión de la complejidad. "Las plataformas...hacen que las cosas sean consistentes. Así que puedes hacer cosas, a veces cosas muy complicadas, de maneras consistentes y estándares que todos saben cómo usar. Incluso algo tan simple como definiciones o taxonomías. Si todos hablan el mismo idioma, una taxonomía simplificada, entonces es mucho más fácil comunicarse".

Finalmente, Demeny nos recuerda que "la IA puede ofrecer sugerencias informadas, pero son los humanos quienes toman las decisiones finales y soportan las consecuencias". Subraya que "cada producto, cada infraestructura de IA, es diferente, y las complejidades de cada uno requieren la visión humana. El papel de la IA debe verse como una herramienta para asistir, no como un reemplazo del juicio y la experiencia que viene con la experiencia".