Se espera que este año se consoliden tendencias relevantes y disruptivas con respecto a las TIC en todas las verticales. Esto incluirá el cuidado de la salud. Se conjuntarán el servicio como software (SaaS 2.0 o inteligente), los agentes basados en inteligencia artificial (IA) y el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Con ello iniciará un drástico cambio en la manera en que se construyen y se utilizan las soluciones de TIC.

En Veeam consideran que la evolución por venir será muy relevante para los negocios de todas las verticales. Las siguientes son sus principales predicciones alrededor de estos temas.

Soluciones de TIC con IA

Durante este año los agentes de IA se establecerán firmemente. Transformarán los actuales chatbots, cuyos modelos LLM se emplean para hacer sugerencias o responder preguntas específicas del dominio. Con la IA, las soluciones de TIC basadas en agentes podrán “hablar” con los datos y las interfaces de programación de aplicaciones (API). Así impulsarán la resolución de problemas y reducirán el trabajo operativo.

Un ejemplo son las soluciones de protección de datos. Los agentes podrán evaluar el alcance de la pérdida de datos, identificar los respaldos no dañados más recientes e iniciar procedimientos de restauración. Todo ello sin intervención humana.

Interfaces transformadas

Las interfaces de usuario (UI) de las soluciones de TIC han estado dominadas por flujos de trabajo comunes y preprogramados. Debido al costo de desarrollo y la complejidad de la experiencia de usuario (UX) que implicaría tratar todos los casos de uso, la mayoría de las UI se concentran en un conjunto base. Además, brindan una extensibilidad limitada, a pesar de la riqueza de la API subyacente y los datos que ésta brinda.

Con el crecimiento de las soluciones de IA adaptables y orientados a objetivos y el procesamiento de lenguaje natural, que puede aprender y adaptarse al comportamiento del usuario y a los nuevos casos de uso, las UI evolucionarán para volverse conversacionales. Habrá casos de uso obvios que serán capaces de generar informes y paneles sin requerir conocimientos especializados o habilidades de desarrollo de código. Sin embargo, esto sólo es la punta del iceberg.

Más importante será el cambio para permitir que los usuarios digan lo que quieren que se haga, y utilicen agentes basados en IA para realizar funciones de varios pasos para lograr resultados.

Soluciones de TIC altamente configurables

La configuración y la gestión de las soluciones de TIC siempre han tendido a adoptar políticas promedio o bien, adaptables para todos. Esto es por la complejidad inherente al trabajo de los seres humanos, con miles de usuarios, millones de objetos y petabytes de datos. Sin embargo, el crecimiento de la IA desembocará en la capacidad de implementar niveles nunca antes vistos de personalización para las acciones de TIC.

Por ejemplo, en lugar de políticas de respaldo amplias efectuadas con una frecuencia fija, los administradores de TIC podrán solicitar políticas dinámicas y adaptativas. Pueden ser SLA, RPO o políticas basadas en la confidencialidad de los datos, entre otras. Dichas políticas se personalizarán a sí mismas en función de una variedad de señales de entrada (como el comportamiento del usuario, los patrones de acceso a los datos, etcétera), y podrán hacerlo con granularidades muy finas (por ejemplo, por usuario o por buzón de email).

Auge del servicio como software

El servicio como software (también conocido como Software-as-a-Service 2.0 o SaaS inteligente) va a revolucionar el paradigma del ya conocido software como servicio. Las soluciones de TIC deberán evolucionar para comportarse como un socio activo, más allá de lo ya visto en las implementaciones actuales de Copilot.

Aprovechando las tendencias y predicciones anteriores, el servicio como software aprovechará la IA para ofrecer experiencias proactivas, adaptativas y personalizadas. Deleitarán a los usuarios, reducirán el trabajo operativo y mejorarán la productividad. Lo harán al permitir una expresión más sencilla de los objetivos mediante el procesamiento del lenguaje natural para luego operar de forma semiautónoma, primero, y luego de manera autónoma para lograr estos objetivos.

En cuanto a la resiliencia de datos, un enfoque de servicio como software supervisaría y clasificaría activamente los datos. También predeciría los riesgos potenciales y realizaría automáticamente determinadas acciones. Entre ellas se contarían los respaldos mejorados, la mitigación de amenazas en tiempo real y las restauraciones inteligentes sin la intervención del usuario.