Desarrollar, desplegar y apoyar la inteligencia synthetic puede ser una aventura desalentadora que requiere una variedad de nuevas habilidades y tecnologías a menudo confusas. Sin embargo, aparentemente, se supone que scale back la complejidad. ¿Podemos tenerlo en ambos sentidos?
¿Mágico o mucho trabajo?
La IA no puede simplemente caer en una organización para comenzar a producir concepts, entre muchas otras cosas, requiere presupuesto, despliegue y medición del rendimiento, Chris Howard, jefe de investigación world, explicado en un reciente video. “La IA parece ser esta cosa mágica, realmente fácil, y puede hacer todo tipo de cosas increíbles”, dijo. “Pero una vez que comienzas a trabajar con él, te das cuenta de que en realidad es difícil, y hay aspectos que son realmente complicados”.
También: Los mejores cursos y certificados de IA gratuitos en 2025
A la complejidad se suma el hecho de que “las tecnologías en sí mismas evolucionan constantemente”, agregó Howard. “Por lo tanto, no han alcanzado un punto de estabilidad, al menos en el espacio generativo de IA, donde es realmente fácil entender cómo encajaría con diferentes piezas. Y así porque eso está cambiando, causa confusión, es súper complejo”. Agregue datos a esa ecuación de complejidad. “Debe reunirlo en un lugar donde realmente pueda operar en él y obtener mejores resultados. Lo que parecía ser mágico en realidad es mucho trabajo”.
Por supuesto, la IA en sí misma ofrece una forma de automatizar y abstraer esta complejidad. “La IA tiene un gran potencial para ayudar a resolver la complejidad en el lugar de trabajo y expandir la productividad y la felicidad de los empleados y los clientes”. Smita HashimDirector de productos de Zoom, dijo a ZDNET.
Cuando se hace correctamente, AI permite la simplicidad, atravesando capas de complejidad, pero con límites. “La IA no es una bala de plata”, dijo Richard Demenyun consultor de desarrollo de software program, anteriormente con ARM. “LLMS bajo el capó realmente usan probabilidades, no comprendiendo, para dar respuestas. Son los humanos los que diseñan, construyen e implementan sistemas, y aunque la IA puede automatizar algunos roles de nivel de entrada y ciertamente traer ganancias de productividad significativas, no puede reemplazar la cantidad de experiencia práctica que los tomadores de decisiones deben hacer las compensaciones correctas”.
También: Los agentes de IA no son solo asistentes: cómo están cambiando el futuro del trabajo hoy
Para una herramienta de IA para dar la mejor respuesta, “necesitaría saber cada pequeño detalle que está en la cabeza del tomador de decisiones”, agregó. “Es simplemente más práctico tomar la decisión de uno mismo, con cierta ayuda de IA”.
“Sus usuarios trabajan en muchas aplicaciones diferentes”, dijo Hashim. “Elija soluciones de plataforma que estén abiertas y habiliten integraciones y flujos de trabajo perfectos. Esta flexibilidad es essential para reducir la complejidad en el entorno de múltiples proveedores de hoy”.
Cómo AI puede beneficiar a las operaciones de TI
Con la creciente complejidad de los sistemas de TI, “las empresas se enfrentan a un enigma como nunca antes”, dijo Bill LobigVicepresidente de Gestión de Productos y Observabilidad para la automatización de IBM. “Los equipos administran cantidades masivas de aplicaciones, aprovechan diferentes nubes y entornos locales, y las aplicaciones deben mantenerse en funcionamiento. En este momento, las organizaciones utilizan más de 1,000 aplicaciones, y el 82% de los líderes empresariales dicen que la complejidad de TI impide el éxito”.
También: Olvídese de SaaS: El futuro es servicios como software program, gracias a AI
Esto crea desafíos, “especialmente desde aplicaciones aisladas, hasta posibles interrupciones, al desperdicio de recursos y energía, y la falta de rendimiento”, agregó Lobig. Aquí es donde interviene la IA. “¿Cómo pueden los líderes de TI gestionar el riesgo de estos problemas potenciales y adelantarse a situaciones de inactividad?
“Utilizando el análisis de rendimiento y automatización en tiempo actual, con IA, los equipos ahora pueden optimizar de manera proactiva la asignación de recursos de cálculo, almacenamiento y purple en cada capa de la pila”, dijo Lobig. “Esta capacidad elimina la necesidad de medidas reactivas y sobreprovisionamiento, ahorrando tiempo y dinero”.
Cuando se trata de comprender cómo la IA puede beneficiar las operaciones de TI, es importante mantener a todos actualizados con nuevos desarrollos, agrega Lobig. “Adapte y escala con arquitectura híbrida, mientras mantiene una visión holística del rendimiento, el costo y el valor en las aplicaciones y redes”.
La implementación de AI debe ser reflexiva
Para mantener a raya tanto la AI como la complejidad de TI, “el despliegue de IA debe ser reflexivo”, dijo Hashim. “Concéntrese en la simplicidad de la experiencia del usuario, la calidad de la IA y su capacidad para hacer las cosas”, dijo. “Avelere a todos sus empleados con IA para que su organización en common pueda ser más productiva y feliz”.
También: 5 formas de aumentar la productividad de su equipo, sin confiar en la IA generativa
La consistencia es la clave para gestionar la complejidad, dijo Howard. Las plataformas, por ejemplo, “hacen que las cosas sean consistentes. Por lo tanto, puede hacer cosas, a veces cosas muy complicadas, de maneras constantes y formas estándar que todos saben cómo usarlas. Incluso algo tan easy como definiciones o taxonomía. Si todos hablan el mismo idioma, por lo que una taxonomía simplificada, entonces es mucho más fácil comunicarse”.
Al last del día, “AI podría ofrecer sugerencias informadas, pero todavía son los humanos los que toman las decisiones finales y tienen las consecuencias”, dijo Demeny. “Cada producto, cada infraestructura de IA, es diferente, y las complejidades de cada uno requieren una visión humana. El papel de IA debe verse como una herramienta para ayudar, no un reemplazo para el juicio y la experiencia que viene con la experiencia”.
Obtenga las principales historias de la mañana en su bandeja de entrada cada día con nuestro Boletín de Tech As we speak.
