La ingeniería ha cambiado para siempre

La ingeniería un cambio para siempre

Los avances recientes en inteligencia artificial están trastocando las arquitecturas tradicionales. Las empresas que no elijan la correcta quedarán atrás.

“Casi todo lo que sabemos sobre una buena arquitectura de software tiene que ver con hacer que el software sea fácil de cambiar”.

– Mary Poppendieck, Experta en Desarrollo de Software y Autora

En los últimos 6 meses, los fundamentos de la ingeniería han experimentado una transformación radical, un cambio tan profundo que muchas organizaciones apenas están comenzando a comprender y adaptarse a sus implicaciones. La mayoría de las empresas han comenzado a dar un pequeño paso incremental para incorporar algo de IA en su software, en lugar de sumergirse en las posibilidades.

En este artículo, nos enfocaremos en las implicaciones arquitectónicas de la IA. En términos generales, este cambio abarca un movimiento desde arquitecturas tradicionales basadas en reglas hacia modelos más dinámicos y centrados en la IA, que alteran profundamente el papel de la IA en los sistemas de software y desafían nuestra comprensión fundamental de la arquitectura de software.

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Se puede describir el cambio arquitectónico en 4 fases:

1. Arquitectura de Servicios de Software Clásica
2. Arquitectura de Servicios de Software Habilitados para IA
3. Arquitectura de Servicio de Software con IA
4. Ingeniería de IA

Cada fase difiere significativamente de las demás en la implementación y los resultados. Algunas empresas pasarán de una fase a la siguiente sin problemas, mientras que otras compañías avanzarán más rápidamente. Sin embargo, la mayoría aún no ha tomado una decisión consciente entre las opciones. No importa que esta elección podría ser la diferencia crítica entre sobrevivir o quedarse atrás en comparación con su competencia.

Nota: En este artículo, cuando me refiero a la IA, generalmente me refiero a la IA generativa, sin embargo, algunos lectores podrían considerar ciertas aplicaciones de aprendizaje automático como tales. Un ejemplo de mi propia experiencia sería cómo las compañías de tecnología financiera usan el aprendizaje automático para la toma de decisiones de crédito y la sincronización de pagos.

1. Arquitectura de servicios de software clásica

Estamos simplificando enormemente, pero para fines de este artículo, agruparemos una amplia variedad de arquitecturas de servicios de software en la categoría “clásica”. Predecible…

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