Dos mitos de la nube y la IA en los que no debes creer

Si crees que la nube llevará a la extinción de los centros de datos y que los proyectos de inteligencia artificial están destinados a fracasar, piénsalo de nuevo. La realidad es mucho más gris y con más matices de lo que se podría pensar.

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En los círculos tecnológicos, tenemos dos grandes defectos: estamos demasiado ansiosos por proyectarnos en el futuro e, irónicamente, tenemos demasiada prisa por ignorarlo cuando no llega tan rápido como lo planeamos. Tomemos, por ejemplo, dos mitos persistentes que aún dominan hoy en día. En primer lugar, el gasto en la nube está desviando el gasto en los centros de datos llevándolos a un precipicio, y en segundo lugar, la inteligencia artificial es una tecnología súper «super futurista» que no logra ganarse a los compradores corporativos.

Mito #1: Su centro de datos está condenado
Gartner dió inició el primer mito, con el analista Dave Cappuccio que asume que el 80% de las empresas cerrarán sus centros de datos en 2025 (comparado con el 10% en 2018). Cappuccio da algunas buenas razones para esta predicción: «A medida que los servicios de interconexión, los proveedores de nube, la Internet de las Cosas (IoT), los servicios de borde y las ofertas de SaaS continúan proliferando, la razón de permanecer en una topología de centro de datos tradicional tendrá beneficios limitados.

La razón es la importancia de los datos, que si justificó la dudas sobre el traslado a la nube por algún tiempo (si los datos residen en el centro de datos, se vuelve ineficiente llevarlos a la nube para su procesamiento), ahora está teniendo el efecto contrario: cada vez más datos nacen en la nube y serán almacenados, procesados y analizados allí.

Sin embargo, los centros de datos no están muriendo. Esta es la observación hecha por David Linthicum de InfoWorld. Reflexionando sobre un análisis del grupo de investigación de Synergy sobre el gasto en centros de datos, Linthicum escribió: «Al mismo tiempo la nube ha crecido, el gasto en centros de datos no ha disminuido. Esto fue a pesar de las predicciones de que la nube socavaría rápidamente los centros de datos. Muchos creían que un dólar gastado en la nube sería un dólar no gastado en los centros de datos tradicionales. No parece ser el caso». Sin embargo, independientemente de los motivos, sigue siendo cierto que, aunque la nube ha avanzado mucho, alrededor del 97% de todo el gasto en TI sigue siendo en las instalaciones.

Mito #2: La Inteligencia Artificial está decepcionando a los negocios
Volviendo a Gartner, según el analista Nick Heudecker, alrededor del 85% de los grandes proyectos de datos fracasan. Dos años después, IDC se centró en proyectos de inteligencia artificial relacionados con grandes datos y fijó la tasa de fracaso en un 50%. La acusación que muchas personas hacen ante estos datos es que la tecnología detrás de la IA es inmadura. Si bien es cierto que la AI seguirá avanzando y mejorando, la verdad fundamental es algo diferente.

En primer lugar, como dijo el analista Lawrence Hecht, a veces la ambición ejecutiva de hacer grandes cosas con la IA supera la capacidad de una empresa para producir resultados. «Estos proyectos están condenados a fracasar si no hay una necesidad tecnológica básica. Entiendo que los ejecutivos quieren llevar a todo el mundo hacia el cambio y la transformación digital a través también de la IA, pero a veces parece que es sólo por el cambio. El problema no es tanto que la IA esté fallando, sino que estamos malinterpretando lo que esperamos de la inteligencia artificial», dijo Hecht.

Después de todo, hay muchos cientificos de datos «junior» mal preparados pero super estrictos que están entrando en el area, listos para emprender el camino del éxito, como dijo Vicki Boykis. Desafortunadamente, podrían tratar de resolver los problemas equivocados con las tecnologías equivocadas. «La realidad es que la ciencia de los datos nunca había sido tan interesada en el  Machine Learning como sobre la limpieza, el modelado de los datos y su traslado de un lugar a otro.

La inteligencia artificial, en otras palabras, podría ser un poco más simple de lo que piensas. También puede fallar por razones que no tienen nada que ver con la tecnología en sí. Y tal vez, sólo tal vez, no está fallando en absoluto. Al menos no más que otros proyectos de TI. Según Thomas Dinsmore, «los proyectos de inteligencia artificial tienen más o menos la misma probabilidad de fracasar que cualquier otro proyecto de TI.

Los proyectos raramente fallan porque la tecnología no hace lo que se supone que debe hacer. Los proyectos fracasan porque el comprador quiere algo que la tecnología no está diseñada para entregar. Hablar de proyectos de inteligencia artificial es como hablar de proyectos de ERP o cualquier otro proyecto de TI. El éxito o el fracaso se basan en los procesos de gestión de proyectos de la organización.

Quiero decir, incluso podría ser divertido enterrar la IA prematuramente, como intentamos enterrar los centros de datos mucho antes de que murieran. En cualquier caso, mostramos un deseo comprensible, aunque ingenuo, de llegar al futuro lo antes posible, pero luego nos impacientamos cuando el futuro toma tiempo.

Redacción  Cambio Digital On Line