4 pronósticos de TI para 2025: El futuro de la IA, las Interfaces de Usuario y los Sistemas Inteligentes
Por Niraj Tolia*
El año que acaba de comenzar será en el que muchas tendencias relevantes y disruptivas –en forma de software como servicio (SaaS) 2.0, agentes basados en inteligencia artificial (IA) y procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés)– se unirán, dando inicio a un drástico cambio en la manera como se construyen y utilizan las plataformas de TI.
Consideramos que la evolución por venir será muy relevante para los negocios. A continuación, ahondamos sobre las principales predicciones que visualizamos alrededor de estos temas:
Los agentes de IA revolucionarán las plataformas de TI
Durante este año, los agentes de IA se habrán establecido firmemente como componentes integrales de la fuerza laboral. Dejando atrás el paradigma de los chatbots, donde los LLM se emplean para hacer sugerencias o responder preguntas específicas del dominio, las plataformas basadas en agentes podrán “hablar” con los datos y las interfaces de programación de aplicaciones (API) para impulsar la resolución de problemas y reducir el trabajo operativo.
Por ejemplo, con los sistemas de protección de datos, los agentes podrán evaluar el alcance de la pérdida de datos, identificar los respaldos no dañados más recientes e iniciar procedimientos de restauración sin intervención humana.
Interfaces de usuario transformadas por la IA
Las interfaces de usuario (UI) para los sistemas de TI han estado dominadas por flujos de trabajo comunes y pre-programados. Debido al costo de desarrollo y la complejidad de la experiencia de usuario (UX) que implica tratar todos los casos de uso, la mayoría de las UI están dominadas por el conjunto inicial de casos de uso y brindan una extensibilidad limitada, a pesar de la riqueza de la API subyacente y los datos que brinda la API.
Con el crecimiento de los sistemas de IA adaptables y orientados a objetivos, y el procesamiento de lenguaje natural que puede aprender y adaptarse al comportamiento del usuario y a los nuevos casos de uso, las UI evolucionarán para volverse conversacionales.
Habrá casos de uso obvios que serán capaces de generar informes y paneles sin requerir conocimientos especializados o habilidades de desarrollo de código, pero esto solo es la punta del iceberg.
Más importante será el cambio para permitir que los usuarios digan lo que quieren que se haga, y utilicen agentes basados en IA para realizar funciones de varios pasos para lograr resultados.
El auge de la configuración a medida
La configuración y la gestión de TI siempre han tendido a adoptar políticas promedio o bien adaptables para todos, debido a la complejidad inherente a la que se enfrenta el trabajo de los seres humanos, con miles de usuarios, millones de objetos y petabytes de datos.
Sin embargo, el crecimiento de la IA dará lugar a la capacidad de implementar niveles nunca antes vistos de personalización para las acciones de TI. Por ejemplo, en lugar de tener políticas de respaldo amplias, que funcionen con ciertas frecuencias, los administradores de TI podrán solicitar políticas dinámicas y adaptativas (por ejemplo, SLAs, RPOs o políticas basadas en la confidencialidad de los datos), las cuales se personalizarán a sí mismas en función de una variedad de señales de entrada (como el comportamiento del usuario, los patrones de acceso a los datos, el perfil de riesgo de cada cliente, etc.), y podrán hacerlo con granularidades muy finas (por ejemplo, por usuario o por buzón de email).
La disrupción del software como servicio por el servicio como software
El servicio como software (también conocido como SaaS 2.0 o SaaS inteligente) va a revolucionar el paradigma del ya conocido software como servicio (SaaS). Los sistemas de TI tendrán que evolucionar para comportarse como un socio activo, más de lo que se ha visto en las implementaciones actuales de “Copilot”.
Aprovechando las tendencias y predicciones anteriores, el servicio como software aprovechará la IA para ofrecer experiencias proactivas, adaptativas y personalizadas que deleiten a los usuarios, reduzcan el trabajo operativo y mejoren la productividad al permitir una expresión más sencilla de los objetivos a través del procesamiento del lenguaje natural y luego operar de forma semiautónoma primero y luego de manera autónoma más tarde para lograr estos objetivos.
En el mundo de la resiliencia de datos, un enfoque de servicio como software supervisaría y clasificaría activamente los datos, predeciría los riesgos potenciales y realizaría automáticamente acciones como respaldos mejorados, mitigación de amenazas en tiempo real y restauraciones inteligentes cuando sea necesario sin la intervención del usuario.
*Por Niraj Tolia es CTO de Veeam
