A día de hoy, casi cualquier conversación sobre el desarrollo de un nuevo producto digital empieza con el mismo tema: la inteligencia artificial.
Cuando las empresas estudian hoy la posibilidad de construir una nueva plataforma, una app o un sistema interno para ellas mismas, el punto de partida ya no suele ser solo la arquitectura del producto o las funcionalidades básicas, todo aquello que hasta hace poco tiempo era básicamente la "materia prima" de cualquier proyecto. La primera cuestión que se pone hoy sobre la mesa es la forma en la que la IA podría intervenir en el proyecto en cuestión, y qué papel puede desempeñar dentro del sistema que se quiere poner en marcha.
Esta forma de enfocar los proyectos tecnológicos se está extendiendo con rapidez en cualquier mercado, y es especialmente notable en Asia, un mercado con capas de población masivas y mucho menos maduras que en occidente, donde muchas compañías están replanteándose cómo diseñar sus herramientas digitales para venderlas en un mercado que tiene la enorme ventaja de que decenas de millones de personas están viviendo toda esta revolución de la IA como una primera introducción al mundo tecnológico.
En general, las empresas de hoy buscan algo más que software funcional. Lo que quieren son sistemas capaces de interpretar información, automatizar procesos y ofrecer conocimiento útil a partir de los datos. Su objetivo ya no es solo construir software sino hacer sistemas inteligentes.
Los desarrolladores y empresas de hoy se han dado cuenta de que la IA ha dejado de ser una tecnología casi abstracta o simplemente una especie de maquina que responde preguntas. Son absolutamente conscientes de que la IA es algo que simple y llanamente forma parte del día a día de sus propias vidas personales y profesionales. Directivos, analistas, equipos de marketing o responsables de producto utilizan herramientas basadas en IA de forma habitual, redactan textos asistidos por modelos generativos, analizan datos mediante plataformas inteligentes o interactúan con interfaces conversacionales capaces de responder preguntas complejas.
En este contexto, es inevitable que cualquier empresario o emprendedor empiece a preguntarse cómo trasladar todo esto a sus propios productos y procesos, porque si una herramienta externa puede generar análisis en segundos o sintetizar grandes volúmenes de información, por qué no iba a poder hacerlo también en el propio software interno de la empresa?
A partir de ese momento, las conversaciones sobre tecnología con cualquier cliente empiezan a cambiar.
Los proyectos ya no se plantean solo como plataformas que organizan información, facilitan determinadas tareas o tienen X o Y funcionalidades, sino que hoy lo que la gente busca son basicamente sistemas que ayuden a comprender mejor lo que ocurre dentro de su organización y que contribuyan activamente a la toma de decisiones, agilizando y mejorando su eficiencia a casi todos los niveles y, por supuesto, abaratando costes.
El emprendedor de hoy sabe que la IA permite que el software no se limite a almacenar o mostrar datos, sino que pueda analizarlos, interpretarlos y transformarlos en conocimiento útil con una habilidad infinitamente mayor de la que recordamos en los inicios del machine learning, y esto abre la puerta gigantesca a nuevas posibilidades. Una plataforma ya no es algo casi estático, sino que con el uso de IA puede ser capaz de revisar automáticamente documentos y extraer información relevante. Un sistema interno puede identificar automáticamente patrones en los datos operativos y proponer oportunidades de mejora. Un entorno de trabajo digital puede ofrecer respuestas instantáneas a preguntas que antes requerían consultar manuales, informes o bases de conocimiento...
Cuando todas estas capacidades se integran de forma adecuada, el papel del software cambia totalmente y deja de ser solamente una herramienta de gestión, pasando a convertirse en un apoyo activo y real para el trabajo diario.
Otro factor importante para cualquier cliente es que son plenamente conscientes del crecimiento constante de los datos que generan sus empresas, y estos datos son factores importantes como sus propias interacciones con clientes, operaciones internas, etc...Toda está información y todos estos datos generan un potencial de negocio fortísimo que gestionado manualmente aporta poco valor, pero que operado y procesado mediante sistemas de IA se convierte en una herramienta clave a la hora de gestionar bien cualquier negocio.
Además, la inteligencia artificial no solo automatiza todo esto, sino que sus sistemas pueden detectar tendencias, encontrar correlaciones o identificar anomalías con una velocidad y una escala que sería imposible replicar manualmente, conviertiendo a la IA en un complemento muy potente para cualquier plataforma y empresa que gestione información compleja.
Para los desarrolladores de software de hoy, este nuevo escenario obliga a cambiar el foco en la forma de entender los proyectos tecnológicos. Ya no se trata solo de diseñar interfaces, construir APIs o garantizar la escalabilidad de una infraestructura, sino que es fundamental pensar en cómo fluye la información dentro del sistema y en qué puntos la inteligencia puede aportar verdadero valor.
Esto no significa que todos los productos deban girar completamente en torno a la IA. De hecho, una de las decisiones más importantes en cualquier proyecto, y algo de lo que ya hemos hablado ampliamente en algún otro artículo, es identificar cuándo y cómo tiene sentido utilizar la IA, y cuándo no.
Por ejemplo, en procesos que implican grandes volúmenes de información, tareas repetitivas de clasificación o análisis, o situaciones donde es útil identificar patrones complejos, la IA sin duda marca un beneficio evidente. En contextos de ese tipo, integrar modelos de inteligencia artificial puede transformar radicalmente la utilidad del producto, pero sin embargo algunos otros sistemas funcionan perfectamente con arquitecturas de software más tradicionales. Ejemplos de ello son por ejemplo procesos simples, flujos de trabajo más rígidos y bien definidos o aplicaciones centradas en transacciones que suelen requerir ante todo fiabilidad, claridad y robustez, pero no tanta interpretación.
El reto consiste en encontrar el equilibrio adecuado entre ambos mundos, en un sector donde cada vez es más habitual ver plataformas que combinan una base sólida de ingeniería de software con capas de inteligencia que amplían sus capacidades. En estos casos, la inteligencia artificial no sustituye al sistema, sino que lo potencia.
De cualquier forma, hay todavía muchos ejemplos, como es el caso de algunos marketplaces, donde la plataforma en sí misma sigue siendo el elemento central y donde es la propia plataforma la que proporciona la estructura, los flujos de trabajo y la experiencia de usuario, siendo después la IA quien actúa como una capa adicional multiplicando el valor del conjunto.
Esta evolución en la manera de enfocar proyectos también está cambiando la forma en que se plantean las primeras fases de los mismos. Como indicábamos al inicio, hoy, casi siempre, en lugar de empezar directamente por las pantallas o las funcionalidades, muchas veces se empieza intentando comprender mejor la información que maneja el cliente en cuestión y los procesos donde surgen más fricciones. Se dedica gran parte del tiempo inicial a analizar cómo circula el conocimiento dentro de una empresa, dónde se concentran las decisiones más complicadas o qué tareas consumen más tiempo. Y es a partir de ahí cuando se deciden los objetivos reales y cuando el diseño de la plataforma se estructura en torno a lo que pueda aportar la IA.
Mediante este método creativo, las plataformas digitales ya no se enfocan ni se valoran unicamente en base a las funcionalidades que puedan ofrecer, sino también por su capacidad para real de ayudar a las personas a entender mejor la información con la que trabajan, ampliando al máximo las expectativas sobre lo que cualquier producto digital puede hacer, en un nuevo enfoque tecnológico donde sin duda ya nada es como antes.
Top comments (0)