4 consejos para integrar la IA en entornos de datos heredados

La inteligencia artificial (IA) está a punto de transformar radicalmente la empresa digital, pero la transición no se producirá de golpe. Como la mayoría de las iniciativas tecnológicas, se implantará gradualmente en la miríada de plataformas y procesos que existen actualmente en el lugar de trabajo.

Esto significa que, durante un cierto tiempo, la IA tendrá que integrarse en los entornos heredados, lo que probablemente tendrá el doble efecto de reforzar ciertas actividades y, al mismo tiempo, luchar contra la lentitud de los procesos no inteligentes.

Pero, ?Cómo debe navegar la empresa por este proceso? ?Existen formas de aprovechar al máximo una inversión en IA sin enfrentarse a las cargas financieras y la naturaleza perturbadora de una actualización completa?

Planificación de la integración

Según Isla Sibanda, de My Tech Decisions, la integración de la IA es similar a las integraciones tecnológicas anteriores en varios aspectos. Para empezar, se necesita un plan. Esto requiere una evaluación cuidadosa de los objetivos empresariales, las necesidades de las partes interesadas, las configuraciones y dependencias de los recursos existentes y muchos otros factores.

A partir de ahí, tendrá que determinar cómo mejorar la calidad y disponibilidad de los datos hasta un nivel que pueda servir de apoyo tanto a la parte inteligente como a la no inteligente de la empresa, prestando especial atención a cuestiones como la propiedad de los datos, la gestión de políticas y gobernanza, y los problemas de privacidad y seguridad a lo largo de toda la cadena de información.

Los factores culturales también entrarán en juego a medida que se implante este nuevo paradigma de trabajo. El perfeccionamiento de los empleados es vital para que la IA alcance todo su potencial, al igual que la necesidad de orientar la nueva tecnología a la resolución de problemas que permitan a las personas mejorar en su trabajo o pasar a otros nuevos y más importantes.

Al mismo tiempo, la empresa debe asegurarse de que sus modelos de IA se comportan de forma responsable y ética y cumplen todas las leyes y normativas aplicables.

Medios de comunicación

Para que la IA se integre sin problemas con las aplicaciones heredadas, debe poder comunicarse. Aquí es donde entra en juego la interfaz de programación de aplicaciones (API). Joel Davenport de Salesforce afirma que una estrategia de implementación de IA basada en API no sólo resuelve muchos de los problemas de integración que existen al principio, sino también los que surgen a medida que los entornos se amplían y se hacen más complejos.

Mediante el uso de API, a las organizaciones les resultará más fácil acabar con la estructura monolítica de la mayoría de las implantaciones de IA, lo que a su vez permite un enfoque más modular que fomenta la flexibilidad y la fiabilidad en todo el ecosistema empresarial. Las plataformas monolíticas, después de todo, requieren largos ciclos de desarrollo y normalmente no pueden reutilizarse más allá de sus objetivos de despliegue iniciales.

Con un marco basado en API, puede crear cualquier número de módulos de IA intercambiables, cada uno de los cuales puede a?adir nuevas perspectivas y capacidades a los variados requisitos de un proceso típico.

Integración granular

Sin embargo, la IA es diferente de las iniciativas tecnológicas anteriores en un aspecto significativo: no se limitará a crear nuevas funciones para aumentar los sistemas heredados, sino que reelaborará sus operaciones desde dentro. Comprender cómo cambiará esto su funcionalidad es crucial para gestionar una integración con éxito.

Sudeep Srivastava, cofundador y director de la consultora tecnológica AppInvetiv, se?aló recientemente las tres formas en que la IA puede alterar las aplicaciones heredadas:

• Razonamiento: Mediante la toma de decisiones en tiempo real, la IA mejora la experiencia del usuario y agiliza los procesos operativos;
• Recomendaciones: El análisis de datos mejorado permite a la IA ofrecer productos y servicios que generan confianza y retención de marca;
• Comportamiento: la diferenciación entre comportamiento normal y anormal mejora el rendimiento y la seguridad.

En última instancia, la integración satisfactoria de la IA debería reducir gran parte del miedo, la duda y la incertidumbre (FUD) que obstaculizan la adopción de la IA y, al mismo tiempo, debería permitir que las aplicaciones funcionen de forma más pertinente para las necesidades de los usuarios y produzcan mayores niveles de satisfacción.

Inteligencia orquestada

Aún así, es importante tener en cuenta que la integración es sólo el primer paso en la marcha hacia el verdadero objetivo de la implantación de la IA: la orquestación inteligente completa del modelo de negocio.

David Linthicum, director de estrategia en la nube de Deloitte Consulting, se?aló que la mayoría de las implantaciones de IA hasta la fecha han seguido el camino de menor resistencia, limitándose a acoplar la inteligencia a las aplicaciones y los datos.

De cara al futuro, podemos esperar que estas arquitecturas se flexibilicen bajo servicios de orquestación ligeros con el fin de proporcionar la flexibilidad necesaria para que la IA genere nuevas soluciones a través de la autorreconfiguración en lugar de un desarrollo profundo.

El desarrollo de herramientas especializadas que puedan integrar bases de datos de origen y destino con sistemas de IA individuales, probablemente utilizando un motor de orquestación de bajo código o sin código, es crucial para este esfuerzo. Estas herramientas tendrán que adaptarse a arquitecturas de nube individuales, tecnologías de apoyo y otros elementos para ofrecer un rendimiento óptimo.

Conclusión

Dado que la IA está pensada para crear entornos operativos altamente individualizados para la empresa, no es probable que exista una plantilla estándar para una integración y orquestación completas. Aparte de los aspectos comunes más básicos, cada organización está prácticamente sola para definir y perfeccionar la forma en que la IA se fusionará con sus ecosistemas heredados.

Sin embargo, a medida que aumente la experiencia con la tecnología, las organizaciones deberían tener un mayor sentido de lo que funciona y lo que no.

Con el tiempo, esto dará rienda suelta al verdadero poder de la IA, no para permitirle hacer lo que todo el mundo hace, sino para hacer lo que nadie más puede hacer.