Con las nuevas arquitecturas empresariales inteligentes, es posible ir más allá del soporte de aplicaciones, algo que evolucionó con los centros de datos y la virtualización. Además, de los servicios de cloud públicos o híbridos que marcaron etapas sucesivas en dicha conversación.
Sin embargo, este cuestionamiento comienza a quedarse corto ante a un nuevo desafío, que se enfoca en decidir dónde debe residir la inteligencia artificial (IA). Es importante, tener en cuenta, que esta tendencia ya transformó silenciosamente la naturaleza de las plataformas.
Es decir, ya no basta con optimizar cargas de trabajo en función de la latencia, costos u otros factores como la propia regulación. Por eso, ahora el verdadero debate se centra en cómo y en dónde se van a desplegar capacidades de IA, que impactan en operaciones y estrategias.
Dicho cambio no es meramente semántico, debido a que representa una evolución que solo es comparable a la adopción de la nube. Sin embargo tiene implicaciones más profundas, es así como las infraestructuras empresariales inteligentes son motores para la productividad.
Así, la inteligencia deja de ser un recurso individual para convertirse en toda una plataforma corporativa, que requiere de gobierno, control y visión estratégica. Si bien la primera ola de IA se enfocó en la productividad personal con asistentes para redactar, programar o resumir.
Pero ahora, las empresas descubrieron que cada interacción con un modelo implica costos, consumo de recursos y sobre todo, exposición de conocimiento estratégico. Con ello, la IA ya dejó de ser solo una herramienta utilitaria y se consolida como un activo de alto valor crítico.
Una nueva era productiva con las arquitecturas empresariales inteligentes
Frente a este contexto, surge una pregunta recurrente alrededor del mejor modelo de IA sin embargo la respuesta, suele ser contraintuitiva. Ya que no siempre se trata del más avanzado y con dicho enfoque las arquitecturas empresariales inteligentes, cobran mayor relevancia.
Se debe entender, que pretender resolver todos los problemas con el modelo más costoso es tan irracional como ejecutar las aplicaciones en la infraestructura más cara. Así, la ventaja competitiva no proviene de tener al asistente de IA, que sea capaz de explicar física cuántica.
De hecho, es más importante contar con uno que entienda a la perfección, toda la operación de negocio. Con esto, la inteligencia empresarial se mide por su pertinencia y no por su nivel de popularidad, así el futuro es de ecosistemas con diferentes modelos de responsabilidad.
Por su parte, los modelos generales seguirán siendo esenciales para resolver los problemas abiertos, hacer investigaciones o realizar actividades creativas. Sin embargo, coexistirán con modelos especializados basados en dichas nuevas arquitecturas empresariales inteligentes.
Otra premisa de la adopción de los modelos especializados, es que no necesitan saber todo ya que basta con que comprendan la documentación técnica de una planta. Además, de los protocolos clínicos de un hospital o propiedad intelectual que tiene una entidad productiva.
Finalmente, la verdadera evolución de la nube híbrida no será conectar infraestructuras, sino a las mismas inteligencias. Así, el desafío para los CTO y arquitectos será diseñar un modelo de equilibrio, para usar la inteligencia adecuada, en el lugar adecuado al resolver problemas.
