Cuatro predicciones tecnológicas para las organizaciones en 2024

A medida que nos acercamos a 2024, se vislumbran cambios significativos en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) y la tecnología. En este contexto, Bernd Greifeneder, CTO de Dynatrace ha elaborado cuatro predicciones tecnológicas para las organizaciones de cara al año entrante, que resaltan avances y desafíos clave que influirán en la manera en que las organizaciones y la sociedad en general interactúan con la IA.

Predicción N.º 1:  El mundo adoptará un enfoque de IA compuesto.

En 2024, la IA generativa entrará en las últimas fases de su ciclo de expansión y las organizaciones se darán cuenta de que esta tecnología, aunque transformadora, no puede aportar un valor significativo por sí sola.

En consecuencia, adoptarán un enfoque de IA compuesto que combine la IA generativa con otros tipos de inteligencia artificial y fuentes de datos adicionales. Este enfoque permitirá un razonamiento más avanzado y aportará precisión, contexto y significado a los resultados producidos por la IA generativa. Por ejemplo, los equipos de DevOps combinarán la IA generativa con la IA causal y predictiva basada en hechos para potenciar la innovación digital mediante la predicción y prevención de problemas antes de que se produzcan y la generación de nuevos flujos de trabajo para automatizar el ciclo de vida de la entrega de software.

Predicción Nº 2: El código generado por IA creará la necesidad de sistemas inmunitarios digitales.

En 2024, los desarrolladores utilizarán cada vez más agentes autónomos generativos impulsados por IA para escribir código, exponiendo a sus organizaciones a mayores riesgos de problemas inesperados que afectan a las experiencias de los clientes y usuarios. Esto se debe a que el reto de mantener el código generado por agentes autónomos es similar al de preservar el código creado por desarrolladores que han abandonado una organización, pues ninguno de los miembros restantes del equipo lo entenderá completamenteAdemás, quienes intenten utilizar la IA generativa para revisar y resolver problemas en el código creado por agentes autónomos se encontrarán con un problema recursivo, ya que seguirán careciendo de los conocimientos y la comprensión fundamentales necesarios para gestionarlo con eficacia.

Estos retos llevarán a las organizaciones a desarrollar sistemas inmunes digitales, combinando prácticas y tecnologías de diseño, desarrollo, operaciones y análisis de software para proteger su software desde dentro garantizando la resiliencia del código por defecto.

Predicción Nº 3: Las organizaciones nombrarán a un director de IA para supervisar el uso seguro y responsable de esta tecnología.

En 2024, las organizaciones nombrarán cada vez más altos ejecutivos en sus equipos de liderazgo para garantizar la preparación para las implicaciones de seguridad, cumplimiento y gobernabilidad de la IA.

A medida que los empleados se acostumbren a utilizar la IA en su vida personal, a través de la exposición a herramientas como ChatGPT, buscarán utilizar la IA para aumentar su productividad en el trabajo. Las organizaciones ya se han dado cuenta de que, si no autorizan a sus empleados a utilizar herramientas de IA de forma oficial, lo harán sin su consentimiento. Por lo tanto, las organizaciones nombrarán a un director de IA (CAIO) para supervisar su uso de estas tecnologías de la misma forma que muchas tienen un ejecutivo de seguridad, o CISO, en sus equipos de liderazgo.

Predicción Nº 4: La observabilidad de los datos será obligatoria.

En 2024, la observabilidad de los datos será obligatoria, ya que las organizaciones tratarán de impulsar una automatización más inteligente y una toma de decisiones más rápida.

El volumen de datos sigue publicándose cada dos años, y las organizaciones buscan incorporarlos y analizarlos más rápidamente y a mayor escala. Sin embargo, el costo y el riesgo de los datos de mala calidad son más significativos que nunca. En una encuesta reciente, el 57% de los profesionales de DevOps afirmaron que la falta de observabilidad de los datos dificulta la automatización conforme a las normas. Como resultado, las organizaciones demandarán cada vez más soluciones que proporcionen observabilidad de datos, permitiéndoles incorporar de forma rápida y segura datos fiables y de alta calidad que estén listos para el análisis bajo demanda.