Según un experto en tecnología, muchas empresas invierten muy poco en ampliar sus sistemas informáticos. “A menudo, el 80% de los fondos se destina a los componentes más importantes de la infraestructura, sólo el 20% a la innovación”, explica el director de la consultora Público El sabio Nigel Vaz, al margen del Foro Económico Mundial de la Agencia Alemana de Prensa en Davos. Los particularmente afectados son los bancos con mainframes, que son computadoras potentes que pueden manejar grandes cantidades de datos, y las empresas con sistemas ERP obsoletos que controlan los procesos comerciales centrales.
Esta llamada deuda técnica (“Tech Debt”) dificulta el acceso a los datos y la integración de tecnologías modernas, criticó Vaz. Nuevas herramientas como la inteligencia artificial (IA) no pudieron resolver radicalmente el problema. “Si no modernizas los sistemas centrales, solo estás hablando dulcemente con la IA”.
Problema: traducción de códigos antiguos
La gestión de sistemas heredados es especialmente compleja en industrias como la banca, la atención médica y el comercio minorista. Muchos códigos, como los de Cobalt, contienen millones de líneas y son difíciles de entender para los nuevos desarrolladores. Sapient se basa en una plataforma llamada “Slingshot” para trasladar software antiguo a lenguajes modernos como Java o React. Esto permitió reducir considerablemente los tiempos de migración: “Con la ayuda de la inteligencia artificial, un proyecto inicialmente previsto para diez años se pudo realizar en menos de tres años”, explica Vaz.
Escasez de mano de obra calificada: ¿quién más puede producir cobalto?
Además de las cuestiones técnicas, los costos y la escasez de trabajadores calificados también representan desafíos cruciales. “Pocos desarrolladores jóvenes todavía están aprendiendo Cobalt, por lo que las empresas tienen que mantener costosos los equipos experimentados”, explicó el experto. Al mismo tiempo, los ahorros derivados de la modernización podrían financiar en parte las inversiones.
Por lo tanto, las empresas se encuentran bajo la doble presión de presupuestos limitados y una gran necesidad de innovación. La necesidad de modernización es especialmente fuerte en el sector bancario y minorista alemán.
El uso de la IA también se ve dificultado por la fragmentación de los datos y los diferentes marcos regulatorios, afirmó Vaz. «La IA es tan buena como los datos subyacentes. Es necesario coordinar la regulación, la experiencia y la gestión de datos.”
© dpa-infocom, dpa:260120-930-568551/1
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