Skip to content
Tiatra, LLCTiatra, LLC
Tiatra, LLC
Information Technology Solutions for Washington, DC Government Agencies
  • Home
  • About Us
  • Services
    • IT Engineering and Support
    • Software Development
    • Information Assurance and Testing
    • Project and Program Management
  • Clients & Partners
  • Careers
  • News
  • Contact
 
  • Home
  • About Us
  • Services
    • IT Engineering and Support
    • Software Development
    • Information Assurance and Testing
    • Project and Program Management
  • Clients & Partners
  • Careers
  • News
  • Contact

La IA generativa no solucionará los problemas de migración a ‘cloud’

El equipo de dirección la empresa ficticia XYZ Inc era optimista cuando se embarcó en un viaje para migrar a cloud sus numerosos sistemas heredados utilizando herramientas de IA generativa de última generación. La asociación con un proveedor líder de soluciones de IA prometía eficiencia y reducción de costes; sin embargo, había que ayudar a las mencionadas herramientas a gestionar la complejidad y especificidad de los sistemas de XYZ, lo que provocaba frecuentes intervenciones manuales. Los plazos se revisaban constantemente y el proyecto se salió del presupuesto a los seis meses de la migración. Lo que se suponía que iba a ser un proceso ágil se convirtió en una maraña de gastos inesperados y de retrasos. ¿Cómo pudo ocurrir?

La experiencia de esta compañía ficticia contradice la afirmación de McKinsey de que “el uso de IA generativa está reduciendo los esfuerzos de migración a la nube entre un 30% y un 50% cuando se hace correctamente”. Por supuesto que el uso de la IA para procesos de migración tiene ventajas, como el desarrollo de aplicaciones netamente nuevas y la refactorización de aplicaciones. Sin embargo, la IA generativa no nos librará de los efectos de la escasez de talento y tampoco disminuirá los plazos de los proyectos de migración.

Promesas y peligros

A primera vista, el uso de grandes modelos lingüísticos (LLM) para la migración a la nube suena como una bala de plata. En teoría, estos modelos pueden comprender la infraestructura de un sistema y producir los scripts necesarios para facilitar la migración. Sin embargo, la suposición de que la IA generativa puede homogeneizar los diversos e intrincados paisajes de la TI empresarial es una idea que hay que revisar. He aquí por qué:

  • Cada proyecto de migración a la nube es único. Sus complejidades exigen herramientas y procesos específicos adaptados a ámbitos problemáticos concretos. La IA generativa rara vez tiene en cuenta la naturaleza a medida de estos requisitos, lo que conduce a soluciones a medias que requieren una intervención humana sustancial para corregirlas.
  • Muchas empresas operan con sistemas heredados. Los flujos de trabajo suelen tener matices y no están documentados. Normalmente hay que ayudar a los LLM a interpretar con precisión estas complejidades, lo que provoca lagunas en el proceso de migración. Estas pueden requerir costosas reescrituras e intensas sesiones de depuración, lo que anula el propósito de utilizar la IA en primer lugar.
  • Las empresas de sectores regulados se enfrentan a estrictos requisitos de cumplimiento. Aunque la IA generativa puede ayudar a identificar posibles problemas de cumplimiento, la validación final a menudo requiere supervisión humana para garantizar que las recomendaciones basadas en IA cumplen las normas reglamentarias, lo que puede añadir complejidad y costes.

No es una solución sencilla

El atractivo de la IA generativa reside en la promesa de automatización y eficiencia en torno a esta tecnología. Si la migración a la nube fuera un escenario de ‘talla única’, funcionaría. Pero cada empresa se enfrenta a retos diferentes basados en su pila tecnológica, sus requisitos empresariales y su entorno normativo. Esperar que un modelo generativo de IA gestione todas las tareas de migración sin problemas es poco realista.

Sospecho que en el momento en que se establezca una cadena de herramientas de migración de IA para ayudar en la migración, el retraso y el coste de esa cadena de herramientas borrarían cualquier beneficio potencial. Si se piensa en ello, se pueden encontrar otros ejemplos en la industria de TI en los que alguna tecnología elimina un valor en lugar de añadirlo, casi la mitad de las veces, según mi experiencia.

El éxito de las migraciones a la nube depende de herramientas especializadas y de la experiencia humana. Por ejemplo, las herramientas personalizadas abordan problemas específicos que surgen durante la migración. Las pruebas sintéticas en tiempo real y los marcos de infraestructura como código son indispensables para gestionar las minucias de las tareas de migración.

Además, la supervisión humana sigue siendo necesaria. Los profesionales cualificados aportan conocimientos críticos que la IA no puede reproducir. Su experiencia es esencial para superar retos imprevistos y garantizar la integridad del proceso de migración.

El coste real de la IA generativa

Más allá de la inversión inicial en herramientas de IA, los costes ocultos que implica el uso de esta tecnología para la migración a la nube se acumulan rápidamente. Por ejemplo, la ejecución de modelos de IA generativa suele requerir importantes recursos informáticos, lo que puede resultar caro. Además, mantener los modelos de IA generativa actualizados y seguros exige una sólida gestión de API y medidas de ciberseguridad. Por último, los modelos de IA generativa precisan un perfeccionamiento y reentrenamiento continuos para seguir siendo relevantes, lo que conlleva costes constantes.

Estos factores conducen a menudo a una situación muy similar a la de la empresa inventada en este artículo. La IA generativa, aunque valiosa en ciertos aspectos, aún no es la panacea para las complejidades de la migración a la nube.

Seguro que muchos piensan: “Otra vez Linthicum agua la fiesta a la IA generativa y acaba con la ilusión de usar esta como un multiplicador de fuerza para la gente que hace migraciones a la nube”. Una estrategia empresarial de éxito tiene que ver con lo que funciona bien y lo que hay que mejorar. Todos entendemos que la IA es una herramienta poderosa y lo ha sido durante décadas, pero debe considerarse con cuidado, una vez que haya identificado el problema específico que está buscando resolver.

La migración a la nube es un proceso complejo y polifacético que exige soluciones adaptadas a las necesidades específicas de cada empresa. Aunque la IA generativa es prometedora, confiar demasiado en ella puede conducir a mayores costes y complejidades en lugar de a la simplificación. La clave del éxito de la migración reside en un enfoque equilibrado, que aproveche la IA allí donde destaque, al tiempo que se apoya en herramientas especializadas y en la experiencia humana para navegar por el espinoso escenario de la transición a la nube.

Al comprender las limitaciones y las aplicaciones realistas de la IA generativa, las empresas podrán planificar mejor sus estrategias de migración, evitar las trampas de la automatización excesiva y garantizar una transición a la nube más fluida y rentable.


Read More from This Article: La IA generativa no solucionará los problemas de migración a ‘cloud’
Source: News

Category: NewsJuly 15, 2024
Tags: art

Post navigation

PreviousPrevious post:Explore industry-leading CIO perspectives on the value of AI in networkingNextNext post:La preocupación por la falta de precisión frena la adopción de la IA generativa en el sector industrial

Related posts

휴먼컨설팅그룹, HR 솔루션 ‘휴넬’ 업그레이드 발표
May 9, 2025
Epicor expands AI offerings, launches new green initiative
May 9, 2025
MS도 합류··· 구글의 A2A 프로토콜, AI 에이전트 분야의 공용어 될까?
May 9, 2025
오픈AI, 아시아 4국에 데이터 레지던시 도입··· 한국 기업 데이터는 한국 서버에 저장
May 9, 2025
SAS supercharges Viya platform with AI agents, copilots, and synthetic data tools
May 8, 2025
IBM aims to set industry standard for enterprise AI with ITBench SaaS launch
May 8, 2025
Recent Posts
  • 휴먼컨설팅그룹, HR 솔루션 ‘휴넬’ 업그레이드 발표
  • Epicor expands AI offerings, launches new green initiative
  • MS도 합류··· 구글의 A2A 프로토콜, AI 에이전트 분야의 공용어 될까?
  • 오픈AI, 아시아 4국에 데이터 레지던시 도입··· 한국 기업 데이터는 한국 서버에 저장
  • SAS supercharges Viya platform with AI agents, copilots, and synthetic data tools
Recent Comments
    Archives
    • May 2025
    • April 2025
    • March 2025
    • February 2025
    • January 2025
    • December 2024
    • November 2024
    • October 2024
    • September 2024
    • August 2024
    • July 2024
    • June 2024
    • May 2024
    • April 2024
    • March 2024
    • February 2024
    • January 2024
    • December 2023
    • November 2023
    • October 2023
    • September 2023
    • August 2023
    • July 2023
    • June 2023
    • May 2023
    • April 2023
    • March 2023
    • February 2023
    • January 2023
    • December 2022
    • November 2022
    • October 2022
    • September 2022
    • August 2022
    • July 2022
    • June 2022
    • May 2022
    • April 2022
    • March 2022
    • February 2022
    • January 2022
    • December 2021
    • November 2021
    • October 2021
    • September 2021
    • August 2021
    • July 2021
    • June 2021
    • May 2021
    • April 2021
    • March 2021
    • February 2021
    • January 2021
    • December 2020
    • November 2020
    • October 2020
    • September 2020
    • August 2020
    • July 2020
    • June 2020
    • May 2020
    • April 2020
    • January 2020
    • December 2019
    • November 2019
    • October 2019
    • September 2019
    • August 2019
    • July 2019
    • June 2019
    • May 2019
    • April 2019
    • March 2019
    • February 2019
    • January 2019
    • December 2018
    • November 2018
    • October 2018
    • September 2018
    • August 2018
    • July 2018
    • June 2018
    • May 2018
    • April 2018
    • March 2018
    • February 2018
    • January 2018
    • December 2017
    • November 2017
    • October 2017
    • September 2017
    • August 2017
    • July 2017
    • June 2017
    • May 2017
    • April 2017
    • March 2017
    • February 2017
    • January 2017
    Categories
    • News
    Meta
    • Log in
    • Entries feed
    • Comments feed
    • WordPress.org
    Tiatra LLC.

    Tiatra, LLC, based in the Washington, DC metropolitan area, proudly serves federal government agencies, organizations that work with the government and other commercial businesses and organizations. Tiatra specializes in a broad range of information technology (IT) development and management services incorporating solid engineering, attention to client needs, and meeting or exceeding any security parameters required. Our small yet innovative company is structured with a full complement of the necessary technical experts, working with hands-on management, to provide a high level of service and competitive pricing for your systems and engineering requirements.

    Find us on:

    FacebookTwitterLinkedin

    Submitclear

    Tiatra, LLC
    Copyright 2016. All rights reserved.