Modernización de aplicaciones heredadas con IA

Modernización de aplicaciones heredadas con IA

Un puente hacia el futuro

En la carrera hacia la innovación tecnológica, muchas empresas se enfrentan a un dilema crítico: ¿qué hacer con sus aplicaciones heredadas desarrolladas en lenguajes de programación obsoletos? La respuesta podría estar en la inteligencia artificial (IA), que ofrece una solución innovadora para migrar estas aplicaciones a lenguajes modernos.

Modernizing Legacy Applications with AI

El desafío de las aplicaciones heredadas

Numerosas organizaciones dependen de aplicaciones escritas en lenguajes como Visual Basic, Cobol o Fortran. Estas aplicaciones, aunque funcionales, presentan desafíos significativos que no pueden ignorarse. Su mantenimiento suele ser costoso, requiriendo recursos considerables para mantenerlas operativas. Además, existe una creciente escasez de desarrolladores especializados en estos lenguajes antiguos, lo que complica aún más su sostenibilidad a largo plazo. La integración de nuevas tecnologías se convierte en una tarea ardua, si no imposible, limitando la capacidad de innovación de la empresa. Por último, estas aplicaciones heredadas a menudo enfrentan serias limitaciones en términos de rendimiento y escalabilidad, lo que puede obstaculizar el crecimiento y la eficiencia operativa de la organización en un mercado cada vez más competitivo y tecnológicamente avanzado.

IA como catalizador de la modernización

La Inteligencia Artificial emerge como una herramienta poderosa para facilitar la migración de estas aplicaciones a lenguajes modernos como .NET Core, Java o Python.

Este proceso se desarrolla a través de varias etapas clave. Inicialmente, los algoritmos de Machine Learning analizan el código fuente antiguo, identificando patrones, estructuras y lógica de negocio. Luego, mediante el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), se realiza una “traducción” del código de un lenguaje a otro, preservando la funcionalidad original. Durante la migración, la IA no solo traduce, sino que también optimiza, sugiriendo mejoras y adaptando el código a las mejores prácticas del lenguaje de destino. Finalmente, los modelos de IA desempeñan un papel crucial en la detección de errores, identificando potenciales incompatibilidades en el código migrado y facilitando su corrección. Este enfoque integral permite una transición más fluida y eficiente hacia tecnologías modernas.

Casos de uso

La aplicación de IA en la migración de código antiguo a lenguajes modernos ofrece soluciones versátiles para diversos escenarios. Estos casos de uso ilustran cómo la IA puede abordar las particularidades de diferentes lenguajes y paradigmas de programación:

  • De Visual Basic a .NET Core: La IA puede analizar la estructura de formularios y controles de VB, proponiendo equivalentes modernos en .NET Core y adaptando la lógica de negocio.
  • De Cobol a Java: Los algoritmos pueden interpretar la estructura de datos y los procedimientos de Cobol, sugiriendo clases y métodos equivalentes en Java.
  • De Fortran a Python: La IA puede transformar los cálculos numéricos intensivos de Fortran en código Python optimizado, aprovechando bibliotecas modernas como NumPy.

Desafíos en la implementación

A pesar de sus evidentes beneficios, la migración asistida por IA presenta desafíos que los líderes de IT deben abordar con precaución. Como bien saben los profesionales experimentados, la calidad de los datos es fundamental: el código fuente debe estar bien documentado y estructurado para obtener resultados óptimos, lo que puede requerir un esfuerzo inicial de limpieza y organización. Además, los CIOs y arquitectos de software están familiarizados con las particularidades de los lenguajes antiguos, algunas de las cuales pueden no tener equivalentes directos en los modernos, lo que exige un enfoque creativo en la traducción. La importancia de las pruebas exhaustivas no puede subestimarse; los líderes de proyecto entenderán la crucial necesidad de verificar que la funcionalidad se mantenga intacta tras la migración, lo que puede implicar inversiones significativas en tiempo y recursos. Por último, la adaptación del equipo es un aspecto que resuena especialmente con los directores de recursos humanos y los gerentes de desarrollo: los desarrolladores necesitarán capacitación tanto en el nuevo lenguaje como en las herramientas de IA utilizadas, lo que representa una oportunidad de crecimiento profesional, pero también un desafío logístico y presupuestario.

El camino a seguir

La migración de aplicaciones heredadas mediante IA no es un proceso instantáneo, sino un viaje que requiere planificación y ejecución cuidadosas:

  1. Evaluación inicial: Analizar la complejidad de la aplicación existente y definir los objetivos de la migración.
  2. Selección de herramientas: Elegir las soluciones de IA más adecuadas para el proyecto de migración.
  3. Migración por fases: Comenzar con módulos menos críticos para ganar experiencia y confianza.
  4. Validación continua: Implementar pruebas rigurosas en cada etapa para garantizar la integridad funcional.
  5. Optimización post-migración: Utilizar la IA para refinar y mejorar el código migrado.

Conclusión

La modernización de aplicaciones heredadas mediante IA representa una oportunidad única para las empresas. Permite aprovechar décadas de conocimiento empresarial codificado en aplicaciones antiguas y darles nueva vida en plataformas modernas. Aunque el proceso conlleva desafíos, los beneficios potenciales en términos de mantenibilidad, rendimiento y capacidad de innovación son sustanciales.

¿Está tu organización lista para dar el salto y modernizar sus aplicaciones heredadas con la ayuda de la IA? El futuro de tu infraestructura tecnológica podría depender de ello.

Business Development RepresentativeGet in Touch!
Isabel Rivas
Business Development Representative
irivas@huenei.com

Revolucionando la Experiencia del Usuario

Revolucionando la Experiencia del Usuario

Modernización de UX/UI Impulsada por IA para Aplicaciones Heredadas

A medida que los nativos digitales exigen cada vez más interacciones intuitivas, receptivas y personalizadas, muchas organizaciones descubren que sus aplicaciones heredadas son lamentablemente inadecuadas. Aquí entra la modernización de UX/UI impulsada por IA, un enfoque revolucionario que da nueva vida a las interfaces obsoletas, mejorando la participación y satisfacción del usuario. Este artículo profundiza en el poder transformador de la inteligencia artificial en la renovación de las experiencias de usuario.

AI Driven UX/UI

En el corazón de la modernización de UX/UI impulsada por IA se encuentra el concepto de interfaces adaptativas. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, las aplicaciones ahora pueden analizar el comportamiento del usuario en tiempo real, ajustando dinámicamente los diseños, el contenido y la funcionalidad para adaptarse a las preferencias individuales. Este nivel de personalización va mucho más allá de las simples pruebas A/B, empleando sofisticadas redes neuronales para predecir las necesidades del usuario y adaptar la interfaz en consecuencia.

 

De Estático a Adaptativo

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) sirve como piedra angular para elevar las interacciones del usuario. Al aprovechar modelos de PLN de vanguardia como BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores) o GPT (Transformador Pre-entrenado Generativo), las aplicaciones heredadas pueden aumentarse con chatbots sofisticados e interfaces de voz. Estos asistentes impulsados por IA emplean técnicas avanzadas como el análisis semántico, el reconocimiento de entidades nombradas y el análisis de sentimientos para comprender el contexto, la intención y los matices emocionales. La integración del PLN facilita la transformación de interfaces rígidas centradas en formularios en interacciones fluidas orientadas al diálogo. Esto se logra mediante la implementación de sistemas de gestión de diálogos y algoritmos de clasificación de intenciones, reduciendo significativamente la carga cognitiva y mejorando la participación del usuario a través de capacidades de comprensión (NLU) y generación (NLG) del lenguaje natural.

Las aplicaciones de visión por computadora en la modernización de UI desbloquean una nueva dimensión de posibilidades para los sistemas heredados. Al integrar redes neuronales convolucionales (CNN) para el reconocimiento de imágenes y CNN basadas en regiones (R-CNN) o algoritmos YOLO (You Only Look Once) para la detección de objetos, las aplicaciones pueden ofrecer funciones avanzadas como la recuperación de imágenes basada en contenido para búsquedas visuales, estimación de poses en tiempo real para superposiciones de realidad aumentada y reconocimiento de gestos mediante seguimiento esquelético. Estas capacidades sofisticadas inyectan dinamismo en las interfaces estáticas, fomentando experiencias inmersivas e interactivas. La implementación de estas características a menudo implica el uso de frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch, junto con motores de inferencia optimizados como ONNX Runtime o TensorRT para un rendimiento en tiempo real en diversas plataformas de hardware.

El poder de la modernización de UX/UI impulsada por IA se amplifica por su capacidad de aprendizaje y mejora continua. A través de la implementación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo, como las Redes Q Profundas (DQN) o métodos de Gradiente de Política, las interfaces pueden autooptimizarse basándose en las interacciones del usuario, algoritmos de bandido multibrazo para pruebas A/B e indicadores clave de rendimiento (KPI). Este proceso de optimización adaptativa típicamente involucra el uso de técnicas de aprendizaje en línea, donde los modelos se actualizan en tiempo real basándose en flujos de datos entrantes. El ciclo de mejora continua a menudo se implementa utilizando una combinación de arquitecturas basadas en eventos para la ingestión de datos, frameworks de procesamiento de flujos como Apache Kafka o Apache Flink para análisis en tiempo real, y canales automatizados de reentrenamiento de modelos. Esto asegura que la experiencia del usuario se mantenga a la vanguardia, adaptándose dinámicamente a los comportamientos cambiantes del usuario y a los avances tecnológicos.

 

Superando las Limitaciones de los Sistemas Heredados

La implementación de tecnologías avanzadas de IA en sistemas heredados presenta un conjunto de desafíos que exigen un enfoque multifacético. El éxito en este dominio requiere no solo destreza técnica, sino también una comprensión profunda de la integración de sistemas, la optimización del rendimiento y la gestión del cambio.

La integración de modelos de IA con bases de código existentes requiere un delicado equilibrio entre innovación y estabilidad. Implica un diseño cuidadoso de la arquitectura para asegurar que las nuevas características impulsadas por IA coexistan sin problemas con los procesos de negocio centrales. Esto a menudo requiere la implementación de arquitecturas de microservicios o el uso de puertas de enlace API para facilitar la comunicación entre los componentes heredados y los nuevos servicios de IA.

Las consideraciones de privacidad y seguridad son primordiales al implementar características impulsadas por IA. Se deben emplear técnicas robustas de anonimización de datos, como la privacidad diferencial o la k-anonimidad, para proteger la información del usuario. Se pueden aprovechar enfoques de aprendizaje federado para entrenar modelos en datos descentralizados, minimizando la exposición de datos. La implementación de estas medidas requiere una comprensión matizada tanto de los algoritmos de IA como de los protocolos de protección de datos.

Las estrategias efectivas de gestión del cambio son cruciales para la modernización exitosa de las interfaces de usuario heredadas. Esto implica lanzamientos de características cuidadosamente planificados, a menudo utilizando técnicas como lanzamientos canario o pruebas A/B para validar cambios en entornos de producción. La documentación completa y los programas de capacitación de usuarios son esenciales para garantizar una adopción fluida de las nuevas interfaces impulsadas por IA. Además, la implementación de sistemas robustos de monitoreo y retroalimentación permite el refinamiento continuo de la experiencia del usuario basado en patrones de uso del mundo real.

Navegar por estas complejidades requiere una combinación de experiencia técnica, planificación estratégica y experiencia práctica. Las organizaciones que se embarcan en proyectos de modernización impulsados por IA deben evaluar cuidadosamente sus capacidades internas y considerar la mejor manera de aumentar sus equipos para enfrentar estos desafíos multifacéticos.

Mirando hacia el futuro, el potencial de la IA en la modernización de UX/UI es ilimitado. Las tecnologías emergentes como la IA neurosimbólica prometen traer capacidades de razonamiento aún más avanzadas a las interfaces de usuario, potencialmente permitiendo interfaces que puedan entender y adaptarse a objetivos y contextos complejos del usuario.

En conclusión, la modernización de UX/UI impulsada por IA representa una poderosa estrategia para dar nueva vida a las aplicaciones heredadas. Al aprovechar tecnologías avanzadas como interfaces adaptativas, PLN, visión por computadora y aprendizaje por refuerzo, las organizaciones pueden transformar sistemas obsoletos en aplicaciones de vanguardia centradas en el usuario.

 

Francisco FerrandoGet in Touch!
Francisco Ferrando
Business Development Representative
fferrando@huenei.com

Revolucionando sistemas tradicionales

Revolucionando sistemas tradicionales

Estrategias de Contenerización para el Despliegue de Modelos de IA

La integración de modelos de IA en sistemas heredados presenta tanto inmensas oportunidades como desafíos significativos. La contenerización ha surgido como una poderosa solución, ofreciendo un puente entre las capacidades de IA de vanguardia y las infraestructuras establecidas. Este artículo explora estrategias prácticas para aprovechar Docker y Kubernetes en el despliegue de modelos de IA dentro de ecosistemas de aplicaciones existentes.

Containerization Strategies for AI

Las estrategias de contenerización ofrecen varios beneficios clave para el despliegue de IA. Proporciona una portabilidad sin igual, encapsulando los modelos de IA y sus dependencias para asegurar un rendimiento consistente en diferentes entornos. La escalabilidad se vuelve fluida, permitiendo a las organizaciones ajustar fácilmente la potencia de procesamiento de IA según la demanda. El aislamiento proporcionado por los contenedores minimiza los conflictos entre los modelos de IA y los componentes existentes del sistema, a la vez que optimiza la utilización del hardware mediante una orquestación eficiente. Quizás lo más crítico es que la contenerización agiliza el proceso de actualización y despliegue de nuevos modelos de IA, permitiendo una implementación e iteración rápidas.

 

De Docker a Kubernetes: Optimizando el Rendimiento de Aplicaciones de IA

Al empaquetar modelos de IA usando Docker, se deben considerar varias mejores prácticas. Utilizar imágenes base ligeras específicas para tu framework de IA, como TensorFlow o PyTorch, puede reducir significativamente la sobrecarga. Las construcciones multi-etapa son invaluables para minimizar el tamaño de la imagen y reducir la superficie potencial de ataque. El versionado adecuado tanto del modelo de IA como de su imagen de contenedor es crucial para mantener la consistencia y permitir retrocesos si es necesario. Para gestionar grandes conjuntos de datos y pesos de modelos, los volúmenes de Docker proporcionan una solución eficiente. Implementar controles de salud asegura que el servicio de IA esté funcionando correctamente, permitiendo una identificación y resolución rápida de problemas.

Kubernetes lleva los despliegues de IA en contenedores al siguiente nivel con sus robustas capacidades de orquestación. El escalado automático basado en la utilización de CPU/GPU o métricas personalizadas asegura una asignación óptima de recursos. Los selectores de nodos y las taints/tolerations pueden emplearse para afinar la asignación de recursos para cargas de trabajo de IA. Para gestionar despliegues y ciclos de vida complejos de IA, los Operadores de Kubernetes ofrecen poderosas capacidades de automatización. Las actualizaciones continuas y los despliegues canario facilitan actualizaciones fluidas de modelos de IA con mínima interrupción. El Horizontal Pod Autoscaler (HPA), cuando se usa junto con métricas personalizadas, proporciona un escalado específico de IA que responde dinámicamente a las demandas de carga de trabajo.

 

Estrategias Avanzadas de Integración: Conectando IA y Sistemas Heredados

La integración de modelos de IA en contenedores con sistemas heredados requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Las puertas de enlace API pueden gestionar eficazmente el tráfico entre aplicaciones heredadas y servicios de IA en contenedores, proporcionando una interfaz limpia para la interacción. Para la comunicación asíncrona entre sistemas, las colas de mensajes como RabbitMQ o Kafka ofrecen soluciones robustas. La implementación de circuit breakers y mecanismos de reintento asegura un manejo elegante de fallos, mejorando la resiliencia general del sistema. Las tecnologías de malla de servicios como Istio pueden proporcionar gestión avanzada del tráfico y observabilidad, ofreciendo perspectivas profundas sobre el comportamiento de los servicios de IA dentro del contexto del sistema más amplio.

La gestión efectiva de dependencias y versiones es crucial para despliegues de IA mantenibles. Los entornos virtuales dentro de los contenedores pueden aislar las dependencias, previniendo conflictos y asegurando consistencia. El versionado semántico tanto para modelos de IA como para imágenes de contenedores ayuda a mantener la claridad en la gestión de versiones. Para gestionar aplicaciones de IA multi-contenedor con dependencias complejas, Docker Compose resulta invaluable. Implementar pipelines de CI/CD que incluyan actualizaciones automatizadas de dependencias y escaneos de seguridad ayuda a mantener la salud y seguridad del despliegue de IA a lo largo del tiempo.

La seguridad sigue siendo primordial al desplegar modelos de IA en contenedores. Implementar principios de mínimo privilegio para el tiempo de ejecución de contenedores y RBAC de Kubernetes minimiza los vectores de ataque potenciales. Las políticas de red pueden controlar eficazmente el flujo de tráfico entre servicios de IA y otros componentes del sistema, mejorando la seguridad general. El cifrado de datos en reposo y en tránsito es esencial, especialmente para datos sensibles de modelos de IA. El escaneo regular de imágenes de contenedores en busca de vulnerabilidades y la pronta aplicación de parches de seguridad ayudan a mantener una postura de seguridad robusta. Para gestionar información sensible, la gestión segura de secretos utilizando herramientas como HashiCorp Vault o Kubernetes Secrets es indispensable.

En conclusión, la contenerización ofrece un enfoque poderoso para desplegar modelos de IA dentro de sistemas heredados, permitiendo a las organizaciones aprovechar las capacidades de IA de vanguardia sin una revisión completa de la infraestructura. Al adherirse a las mejores prácticas en empaquetado Docker, orquestación Kubernetes, estrategias de integración, gestión de dependencias y seguridad, las empresas pueden modernizar con éxito sus aplicaciones con IA mientras mantienen la estabilidad y fiabilidad de sus sistemas existentes.

A medida que las organizaciones se embarcan en su viaje de modernización de IA, la clave del éxito radica en una planificación cuidadosa, aprendizaje continuo y mejora iterativa. Con las estrategias de contenerización adecuadas, los sistemas heredados pueden transformarse en poderosas plataformas para la innovación impulsada por IA, impulsando a las organizaciones hacia el futuro de las aplicaciones inteligentes. El camino puede ser complejo, pero las recompensas – en términos de capacidades mejoradas, eficiencia mejorada y ventaja competitiva – bien valen el esfuerzo.

¿Listo para aprovechar todo el potencial de la IA en tu organización?

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Isabel Rivas
Business Development Representative
irivas@huenei.com

Escalando la IA Generativa en las Empresas

Escalando la IA Generativa en las Empresas

La etapa de prueba, error y aprendizaje con la IA Generativa ha terminado. Los CIOs ahora buscan escalar la implementación de estas soluciones para obtener una ventaja competitiva real en el mercado. Sin embargo, muchos se encuentran con obstáculos que les impiden alcanzar su máximo potencial.

Los factores que pueden frenar el avance de la IA Generativa pueden englobarse en categorías que son compartidas entre organizaciones, pero la búsqueda de soluciones para los mismos debe realizarse mediante un análisis de necesidades únicas.

Scaling Up Generative AI

Comenzando por la toma de postura

El primer punto por considerar es la postura que tomará la empresa respecto de cómo abordará la incorporación de estas nuevas herramientas. Las posibilidades serán tres: el uso de herramientas preexistentes, la integración de modelos con datos propios o bien tomar el control completo y embarcarse en la construcción de LLMs.

Los principales factores a considerar al momento de decidir cómo abordar la incorporación de la IA generativa son:

  • Recursos y presupuesto disponibles: El uso de herramientas preexistentes es la opción más económica y rápida, pero ofrece menos control y personalización. Integrar modelos con datos propios implica invertir en infraestructura y talento. Construir LLMs desde cero requiere una inversión muy grande en recursos computacionales, talento de vanguardia y tiempo de desarrollo.
  • Necesidades y casos de uso específicos: Si sólo se requieren tareas genéricas, las herramientas existentes pueden ser suficientes. Pero si se necesita IA generativa muy especializada y personalizada para los productos/servicios core del negocio, construir soluciones a medida será más valioso a largo plazo.
  • Propiedad de datos y cumplimiento normativo: Para sectores altamente regulados o que manejan datos sensibles, integrar modelos con datos propios o construir soluciones internas puede ser obligatorio por cuestiones de privacidad y cumplimiento.
  • Estrategia de IA a largo plazo: Si la IA es sólo una herramienta más, herramientas preexistentes pueden bastar. Pero si se quiere desarrollar una ventaja competitiva basada en IA, será necesario construir capacidades internas diferenciales.

La empresa FinanceCorp decidió inicialmente utilizar herramientas de IA generativa de propósito general para tareas como redacción y resúmenes. Sin embargo, al intentar aplicarlas a casos financieros complejos como análisis de riesgos y contratos, rápidamente vieron las limitaciones. Tuvieron que avanzar hacia una solución de modelos personalizados con datos propios para obtener el rendimiento requerido.

Tomando las riendas de la IA Generativa

En segundo lugar, y esto surge del aprendizaje obtenido en las pruebas piloto, será crucial evitar el exceso de plataformas y herramientas. En una encuesta reciente de McKinsey, de hecho, los encuestados citaron “demasiadas plataformas” como el principal obstáculo tecnológico para implementar la IA generativa a escala. Cuantas más infraestructuras y herramientas, mayor es la complejidad y el costo de las operaciones, lo que a su vez hace que los despliegues a escala sean inviables. Para llegar a escala, las empresas necesitan un conjunto manejable de herramientas e infraestructuras.

Una posible solución sería establecer una plataforma de IA generativa empresarial centralizada y de fuente única. Si bien esto implica un esfuerzo inicial de estandarización, a mediano plazo permitirá reducir drásticamente la complejidad operativa, los costos de mantenimiento múltiple y los riesgos asociados. Facilitará también el despliegue consistente y escalable de la IA generativa en toda la empresa. Un enfoque híbrido con participación interna y externa puede ser la mejor ruta. Aliarse con un partner tecnológico líder que provea la base de una plataforma sólida y robusta de IA generativa. Pero conformar un equipo interno de talento en ciencia de datos, ingeniería de IA, etc. que pueda personalizar, extender y hacer crecer esta plataforma según los requerimientos específicos del negocio.

Luego de pilotos con 7 diferentes proveedores de IA generativa, el banco HSBC se encontró con altos costos de mantenimiento, problemas de gobernanza y complejidades de integración. Decidieron entonces unificar todo en la plataforma de Microsoft y estandarizar APIs, flujos de datos, monitoreo, etc. Esto les permitió reducir más del 60% de sus costos operativos de IA.

Atravesando con éxito la fase de aprendizaje

Por último, pero siendo uno de los factores más influyentes, se encuentra la temida curva de aprendizaje. Si bien los CIOs conocen las habilidades técnicas de IA Generativa necesarias, como el ajuste fino de modelos, la administración de bases de datos vectoriales, la ingeniería de solicitudes y la ingeniería de contexto, atravesar por esta etapa de toma de conocimiento puede resultar una montaña rusa no apta para cardíacos. Desarrollar internamente todas las habilidades especializadas desde cero puede ser extremadamente desafiante y lento. Incluso con una curva de aprendizaje acelerada, se requerirían meses para que un equipo interno alcance un buen nivel de madurez.

El retail GiganteCorp destinó un presupuesto de $15 millones para conformar un equipo de élite de 50 científicos e ingenieros de datos con experiencia comprobada en ajuste de modelos de lenguaje de última generación, ingeniería de solicitudes, bases de conocimiento vectoriales, etc. Sin embargo, sólo lograron cubrir el 40% de los puestos en un año debido a la alta demanda en el mercado por estos perfiles.

La falta de experiencia previa y la necesidad de dominar nuevas tecnologías emergentes pueden hacer que la implementación de IA Generativa parezca una tarea desalentadora. Sin embargo, al asociarse con un socio tecnológico experimentado, las empresas pueden superar estos desafíos y aprovechar al máximo el potencial de la IA Generativa para transformar sus operaciones.

Tras varios intentos fallidos de desarrollar modelos de IA generativa propios, la firma legal BigLaw se asoció con expertos de Anthropic. Su asesoramiento en mejores prácticas, benchmarking, refinamiento iterativo y pruebas exhaustivas permitió que el sistema de revisión de contratos superara el 95% de precisión en menos de 6 meses, un 30% más que los intentos previos.

Un partner especializado en IA generativa puede y debería continuar brindando servicios de consultoría y soporte continuos, incluso una vez que se hayan implementado las capacidades iniciales en la empresa. Inevitablemente surgirán desafíos, cuellos de botella o requerimientos muy específicos a medida que se despliegue y escale el uso de IA generativa. Poder recurrir al “conocimiento profundo” de los consultores expertos puede ser clave para resolverlos eficazmente.

Los modelos de IA generativa desplegados por la fintech Novo inicialmente arrojaban excelentes resultados en tareas como detección de fraude y soporte al cliente. Sin embargo, luego de 8 meses comenzaron a observarse degradaciones en el rendimiento a medida que los datos variaban. Tuvieron que implementar tuberías de reentrenamiento y reciclaje de datos continuos para mantener los niveles de precisión.

En conclusión, los sistemas de IA generativa no son proyectos de una sola vez, requieren refinamiento y actualización continuos. Es clave adoptar un mindset de prueba, aprendizaje y mejora constantes en base a retroalimentación y datos empíricos.

Francisco FerrandoGet in Touch!
Francisco Ferrando
Business Development Representative
fferrando@huenei.com

Cómo la arquitectura de microservicios puede impulsar tu transformación digital

Cómo la arquitectura de microservicios puede impulsar tu transformación digital

Imagina la frustración de que un aumento en el tráfico por Black Friday, haga colapsar tu plataforma de comercio electrónico. Las aplicaciones monolíticas heredadas, aunque familiares, a menudo luchan con picos impredecibles. Entra en la arquitectura de microservicios, un cambio de paradigma que promete agilidad, escalabilidad y mantenibilidad para el software moderno. ¿Pero es la opción correcta para ti? Exploremos el poder y las consideraciones de los microservicios con el veterano de IT Richard Díaz Pompa, Tech Manager en Huenei.

Microservicios

El poder de los microservicios

La arquitectura de microservicios reimagina fundamentalmente el desarrollo de aplicaciones. En lugar de un código base monolítico, los microservicios descomponen la aplicación en una colección de servicios independientes y autocontenidos. Cada servicio posee una capacidad empresarial específica e interactúa con otros a través de APIs bien definidas. Este enfoque modular desbloquea varias ventajas clave.

“Imagina una aplicación monolítica como un servidor monolítico. Si una sola funcionalidad aumenta su uso, todo el servidor necesita escalarse, impactando todo lo demás”, explica Richard; “con microservicios, tu aplicación es como una colección de máquinas virtuales. Si un servicio en particular ve un aumento en la actividad, solo ese servicio específico necesita escalarse”. Este enfoque dirigido optimiza la asignación de recursos y asegura un rendimiento constante para toda la aplicación, incluso bajo cargas fluctuantes.

Otra ventaja clave radica en un mejor mantenimiento. Tradicionalmente, las aplicaciones monolíticas se pueden comparar con motores complejos. Arreglar un solo componente a menudo requiere un profundo entendimiento de todo el intrincado sistema. Los microservicios, por otro lado, son como motores más pequeños y autocontenidos. Los desarrolladores pueden enfocarse en mejorar un servicio específico sin necesidad de profundizar en las complejidades de toda la aplicación. Esta modularidad no solo simplifica el desarrollo sino que también agiliza la solución de problemas y la depuración de fallas.

Estrategias para una implementación fluida

“Si bien los beneficios de los microservicios son innegables, su implementación introduce complejidades que requieren una cuidadosa consideración”, remarca Richard, “una mayor sobrecarga de comunicación entre servicios, la gestión de un sistema distribuido y garantizar la consistencia de datos a través de los servicios son obstáculos comunes que las organizaciones deben superar”.

Las organizaciones pueden aprovechar API gateways, mecanismos de service discovery y arquitecturas orientadas a eventos para mitigar los desafíos de comunicación. Las API gateways actúan como puntos de entrada únicos para todos los microservicios, simplificando el acceso de clientes externos y manejando tareas como autenticación y autorización. Las herramientas para service discovery como Zookeeper o Consul permiten que los servicios se registren y encuentren dinámicamente, reduciendo los dolores de cabeza de la configuración manual. Las arquitecturas orientadas a eventos, donde los servicios se comunican publicando y suscribiéndose a eventos, promueven un acoplamiento flexible y simplifican los patrones de comunicación.

El aprovechamiento de tecnologías de contenerización como Docker empaqueta e implementa microservicios en entornos estandarizados y livianos. Esto simplifica el despliegue y la gestión en comparación con los métodos tradicionales. Las herramientas de orquestación de microservicios como Kubernetes pueden además automatizar el despliegue, el escalado y la gestión del ciclo de vida de los microservicios, reduciendo la carga operativa en los equipos de TI.

Además, garantizar formatos de datos e interacciones consistentes entre los servicios es crucial. Los contratos de API bien definidos promueven un acoplamiento flexible y simplifican el intercambio de datos entre servicios. El patrón CQRS (Separación de Responsabilidades de Consulta y Comando) separa las operaciones de lectura y escritura en diferentes servicios, mejorando la consistencia de datos y la escalabilidad para casos de uso específicos. En algunos escenarios, la consistencia eventual, donde los datos eventualmente se vuelven consistentes entre los servicios, podría ser un compromiso aceptable por un mejor rendimiento y escalabilidad.

“La adopción exitosa de microservicios requiere un enfoque holístico que considere no solo la implementación técnica, sino también la alineación estratégica con los objetivos empresariales, la gestión de riesgos y las hojas de ruta de transformación digital a largo plazo”, advierte Richard. “Asociarse con profesionales o firmas consultoras de microservicios experimentados puede brindar una valiosa orientación y experiencia en las mejores prácticas de la industria, tecnologías emergentes y metodologías probadas”.

El veredicto final: Una elección bien considerada

“Los líderes de TI deben evaluar cuidadosamente las necesidades, los recursos y la preparación de su organización para adoptar una arquitectura de microservicios”, destaca Richard. “Si bien los beneficios son sustanciales, la mayor complejidad y la sobrecarga operativa pueden no ser adecuadas para cada proyecto. Una evaluación exhaustiva de las posibles ventajas y desafíos, junto con una estrategia de implementación bien definida, es esencial para una adopción exitosa”.

A medida que las empresas navegan por las complejidades del panorama digital, la arquitectura de microservicios presenta un camino convincente hacia adelante. “Al considerar cuidadosamente sus requisitos únicos y buscar orientación de profesionales expertos, los CIO pueden tomar decisiones informadas sobre si deben o no aprovechar este enfoque arquitectónico y cómo hacerlo. Esto asegura que sus sistemas de software permanezcan no solo escalables y mantenibles, sino también lo suficientemente ágiles para prosperar en el mundo digital en constante evolución”, concluye.

 

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Francisco Ferrando
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