Cada semana se producen innovaciones en el área de inteligencia artificial (IA). Cada una tiene el potencial de transformar tu negocio. Pero, ¿cómo acceder a sus beneficios?
La manera inteligente de alcanzarlos es siguiendo estos tres pasos:
- Aprende a unificar tu data
- Realiza automatizaciones efectivas, sin IA
- Integra IA utilizando APIs
Unificando data fragmentada
En tu negocio, la data está probablemente fragmentada en sistemas diversos:
- Sistemas que tu empresa adquiere a través de adquisiciones
- Documentos de Excel o Microsoft Word
- Sitios Web públicos
- Sistemas SAAS o Cloud
- Bases de datos o sistemas legacy / on-prem
Soluciones tradicionales integran data creando copias de cada registro en Data Lakes o Data Warehouses (DWH). Estas soluciones son cononcidas como Extract, Transform and Load (ETL) o a veces Extract, Load and Transform (ELT).
Las tecnologías ETL o ELT predatan la nueva generación de herramientas de IA, ya que fueron creadas para analítica. Esto crea varios problemas cuando las tratamos de utilizar para los nuevos casos de uso:
- Son muy rígidas
- No tienen acceso «en tiempo real»
- Son unidireccionales. (Solo pueden leer, y no escribir.)
Un enfoque más efectivo es unificar la data a nivel semántico. En este esquema, la data permanece donde está, y no se copia a una nueva ubicación. Esto tiene el mismo efecto que tener la data en un data warehouse, pero se acopla mucho mejor a la nueva generación de herramientas.
Automatización efectiva
El siguiente paso es aprender a hacer automatizaciones efectivas, sin necesariamente utilizar IA.
A la hora de hacer una automatización, frecuéntemente necesitamos un «cruce» de data de una o varias fuentes, para lo cual utilizamos la unificación semántica del paso anterior.
Por ejemplo: para enviar una campaña, puede que necesitemos data de nuestro CRM o ERP, un sistema de product master data management (MDM), y también de una base de datos interna para saber la fecha de la última compra.
Nos interesa solamente una pequeño porcentaje – digamos el 5% – de cada fuente. También necesitamos buscar información relacionada entre diversas fuentes.
Existen muchas herramientas «low-code» para realizar este tipo de tareas. Es fácil empezar con ellas, pero difícil crecer: cada «gap» es infranqueable, porque sólo tenémos acceso a través de un interfaz Web.
Las mejores automatizaciones están basadas en código
Por esta razón, el código suele ser superior a las herramientas «low-code». Sin embargo, sin el apoyo correcto, esto se puede volver frustrante y tardado: no sólo tenemos que saber cómo escribir código efectívamente, sino también cómo desplegarlo, monitorearlo, y tratar con fallas que pueden resultar en interrupción de servicio o data corrupta.
La industria ha girado hacia sistemas serverless para alivianar la carga operativa de despliegues de código. Tecnologías como Temporal o Cadence van más allá, integrando profundamente con las aplicaciones para garantizar su ejecución.
Aunque tienen una curva de aprendizaje alta, estas tecnologías representan una buena inversión para crear automatizaciones que escalan hacia herramientas de IA.
Integración de IA
Los grandes sistemas de IA generativo como ChatGPT o Gemini exponen interfaces programáticos, llamados Application Programming Interfaces (APIs). Como tal, el mecanismo de integración es similar al de otros sistemas SAAS. La integración de IA depende de un buen conocimiento general de integración, como las descritas arriba, y deja de ser una disciplina completamente separada.
Claro que la IA va mucho más lejos que ChatGPT. Frecuentemente se requiere entrenar y desplegar modelos, busacndo capacidades específicas o por cuestiones de privacidad. En estos casos, la automatización en código sigue siendo clave: los procesos de entrenamiento, test, y deploy son tratados como automatizaciones como cualquier otra.
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