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Aspectos destacados de ZDNET
- Lidiar con la complejidad aún está más allá de la IA.
- En el futuro previsible, los humanos seguirán siendo indispensables para la infraestructura y la arquitectura.
- La «automatización definitiva» debería ser el principio rector en el diseño de procesos.
Algo curioso sucedió en el camino hacia el apocalipsis laboral tecnológico.
El camino hacia el desarrollo tecnológico impulsado por la IA se topa con un muro: un muro de complejidad. A medida que la inteligencia artificial se vuelve más parte de los negocios, aumenta la demanda de infraestructura bien diseñada, redes resilientes y pilas de software sofisticadas, todo lo cual requiere supervisión e intervención humana.
Así lo afirma Jon McNeill, director ejecutivo de DVx Ventures, ex presidente de Tesla y ex director de operaciones de Lyft. McNeil es el autor de un nuevo libro. El algoritmo: la fórmula de hipercrecimiento que transformó a Tesla, Lululemon, General Motors y SpaceX. Recientemente tuve la oportunidad de sentarme con McNeill para analizar lo que los profesionales de TI deben considerar y buscar al ingresar a este nuevo entorno.
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Para empezar, dijo: «Soy un tecno-optimista, no un pesimista. Me estoy cansando del pesimismo donde la gente sólo está informada a medias».
Oportunidades de infraestructura y networking.
Están surgiendo sólidas oportunidades para los profesionales de la tecnología a partir del frenesí de la IA, dijo. Estas oportunidades difieren para los profesionales de infraestructura y redes y para los profesionales de TI y software.
Predijo que la demanda de especialistas en infraestructura y redes será intensa. «La demanda de informática y servidores crea una enorme demanda de experiencia en redes», señaló. «La experiencia necesaria para operar y sincronizar estos servidores es extraordinaria».
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Un porcentaje significativo de GPU falla cada año, por lo que «estamos reemplazando estas cosas constantemente», explicó McNeill. «Cuando los reemplazas, tienes que resincronizarlos y tienes que hacer que el software de red vuelva a funcionar con los chips de memoria de gran ancho de banda. Todas estas cosas tienen una gran demanda por parte de la gente, y no veo que eso vaya a desaparecer pronto, debido a las complejidades de los clusters y las granjas de servidores».
Al mismo tiempo, «la demanda de conclusiones seguirá impulsando la demanda de infraestructuras», añadió. «Estas son realmente buenas noticias para los profesionales de infraestructura de TI».
La informática y el software son una historia diferente
En el lado de las computadoras y el software, se está desarrollando una historia diferente: se está pidiendo a los escritores de códigos, ingenieros de software y desarrolladores que pasen a habilidades de nivel superior, dijo McNeill.
«Tenemos este pastel en capas de diferentes enfoques arquitectónicos, y los científicos informáticos inteligentes lo descubren», señaló. «Sí, puedo codificar una aplicación en una sola capa. Si tengo seis o siete modelos diferentes que se juntan y funcionan juntos, puedo sincronizarlos de manera agente. Pero inventar la arquitectura es algo humano, probablemente en un futuro previsible».
Las empresas de software más sostenibles que surgen ahora «se crean con muchas capas», ilustró. «Están atacando un problema muy complejo. Dicen: ‘Oye, una capa de este problema se puede resolver con un simple índice de búsqueda’. Otra capa del problema puede resolverse mediante ML». Así que no gastaría dinero en chips para resolver esas partes del problema. Otras partes del problema se pueden resolver con modelos pequeños, tal vez otra parte del problema con modelos grandes».
Además: este sistema operativo impulsa silenciosamente toda la inteligencia artificial y la mayoría de las tareas de TI futuras.
Como resultado, la gente está «ascendiendo en la cadena de valor arquitectónico», añadió. «Dejan que la codificación básica sea realizada por agentes y modelos en control de calidad y control de calidad y despliegue. Pero el trabajo arquitectónico más significativo asciende en esa cadena de valor».
El principio rector de la «última automatización»
En su libro, McNeill instó a que la IA (y cualquier forma de automatización) proceda con cautela y previsión. Dijo que Tesla encontró lentitud en sus primeros esfuerzos de automatización de fábricas y no pudo satisfacer la demanda de sus automóviles. Esto llevó a su equipo a la conclusión de que el principio rector en el diseño de procesos debería ser «automatizar al final». La empresa decidió empezar a pensar desde cero e instaló en sus instalaciones una gran carpa con una línea de montaje operada íntegramente por humanos.
«Nuestras máquinas no podían construir los automóviles que tanto necesitábamos vender… Sólo después de conocer los entresijos del sistema de fabricación podríamos saber lo suficiente para comenzar a optimizar el proceso… El último principio de la automatización es contradictorio… Si el software se construye antes de que todo el sistema esté simplificado y optimizado, es muy difícil cambiar el código. Se puede evitar. Y sabes exactamente lo que quieres, la codificación va mucho más rápido si tienes suficiente disciplina.
Además: el director de IA ya no es suficiente: por qué su empresa también necesita un «mago».
McNeill instó a los profesionales de la tecnología a retirarse si la gestión requiere inteligencia artificial o soluciones costosas y de alto nivel cuando un enfoque simple funciona. «A menudo, este razonamiento convence a la alta dirección».
