Retos y oportunidades que la IA plantea en las Industrias del Software

GUADALAJARA, JAL.- La Inteligencia Artificial (IA) redefine el panorama tecnológico con una velocidad y profundidad que pocas innovaciones han logrado en la última década. No se trata únicamente de una herramienta de eficiencia; la IA se ha convertido en un motor de transformación capaz de alterar modelos de negocio, cadenas de valor y dinámicas competitivas.

En este contexto, dos industrias viven un impacto particularmente intenso: la Industria de Software, incluyendo el segmento Software as a Service (SaaS), y la Industria de IT as a Service (ITaaS), que comprende la provisión integral de servicios de tecnología bajo demanda.

Ambas comparten puntos de convergencia, como la automatización y la optimización basada en datos, pero también enfrentan retos y oportunidades particulares derivados de su naturaleza operativa y regulatoria.

Los retos y oportunidades en la Industria de Software (incluyendo SaaS)

 OPORTUNIDADES   

1.- Automatización del desarrollo: Herramientas como GitHub Copilot o Tabnine permiten generar código en segundos, reduciendo drásticamente los tiempos de entrega y los costos asociados.

2.- Testing y QA inteligentes: Plataformas impulsadas por IA pueden identificar fallos y vulnerabilidades antes de que lleguen a producción, mejorando la confiabilidad del software.

3.- Personalización a escala: La IA permite adaptar interfaces, flujos y recomendaciones en tiempo real, incrementando la retención de usuarios y el valor de vida del cliente.

4.- Modelos de negocio innovadores: El SaaS se transforma con capacidades de autoaprendizaje, ofreciendo soluciones que evolucionan con el uso y generan ventajas competitivas sostenibles.

RETOS

1.- Seguridad y confiabilidad: La generación automática de código abre la puerta a vulnerabilidades si no se implementan auditorías estrictas.

2.- Explicabilidad de modelos: Los sistemas basados en deep learning pueden ser verdaderas “cajas negras”, dificultando la auditoría y el cumplimiento regulatorio.

3.- Escasez de talento: La demanda de desarrolladores con competencias en IA, MLOps y ciencia de datos supera ampliamente la oferta actual.

4.- Cumplimiento normativo: La llegada de marcos como la AI Act de la Unión Europea implica adaptaciones significativas en el ciclo de desarrollo y despliegue.

Los retos y oportunidades en la Industria ITaaS

OPORTUNIDADES   

1.- AIOps (IT Operations impulsadas por IA): Capacidad de monitorear sistemas, predecir fallos y resolver incidentes de forma autónoma, reduciendo tiempos de inactividad.

2.- Optimización de recursos en la nube: Ajuste dinámico del aprovisionamiento, evitando gastos innecesarios y mejorando el rendimiento.

3.- Ciberseguridad avanzada: Soluciones EDR (End Point Detection and Response) / XDR (Extended Detection and Response) con IA, detectan comportamientos anómalos en tiempo real, bloqueando amenazas antes de que causen daño.

4.- Atención continua al cliente: Chatbots y asistentes virtuales resuelven incidencias de primer nivel 24/7, liberando recursos humanos para tareas complejas.

RETOS   

1.- Integración en entornos multicloud e híbridos: Unificar datos y procesos entre plataformas diversas sigue siendo un desafío técnico y de gobernanza.

2.- Privacidad y soberanía de datos: Cumplir normativas en múltiples jurisdicciones exige una gestión avanzada y costosa.

3.- Costos ocultos: Automatizaciones mal configuradas pueden generar sobre aprovisionamiento y facturas inesperadas.

4.- Sesgos algorítmicos: Los modelos pueden tomar decisiones discriminatorias, afectando la calidad del servicio y la reputación de la marca.

Convergencias y Divergencias entre las tendencias de la IA en ambas industrias

CONVERGENCIAS   

Automatización como motor principal: Tanto en el desarrollo de software como en la operación IT, la IA busca eliminar tareas repetitivas y optimizar procesos.

Optimización de recursos: En SaaS, se trata de código y funcionalidades; en ITaaS, de infraestructura y capacidad de cómputo.

Ciberseguridad proactiva: En ambos sectores, la IA es aliada en la detección temprana y mitigación de riesgos.

DIVERGENCIAS   

Impacto regulatorio: El software comercial, especialmente en SaaS, enfrenta una presión regulatoria más intensa debido a su contacto directo con usuarios finales. ITaaS, aunque no exento, suele operar bajo contratos B2B con cláusulas específicas de cumplimiento.

Gestión de datos: En SaaS, los datos se vinculan a la experiencia del usuario final; en ITaaS, a la operación de infraestructuras críticas y cumplimiento corporativo.

Modelo de entrega de valor: En SaaS, la innovación en funcionalidades es clave; en ITaaS, la estabilidad y continuidad del servicio son el diferencial.

(*) Mtro. Alejandro Solís Tenorio, Director de la Escuela de Posgrados en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la UAG.

FUENTE: uag.mx