Promesas y peligros
A primera vista, el uso de grandes modelos lingüísticos (LLM) para la migración a la nube suena como una bala de plata. En teoría, estos modelos pueden comprender la infraestructura de un sistema y producir los scripts necesarios para facilitar la migración. Sin embargo, la suposición de que la IA generativa puede homogeneizar los diversos e intrincados paisajes de la TI empresarial es una idea que hay que revisar. He aquí por qué:
- Cada proyecto de migración a la nube es único. Sus complejidades exigen herramientas y procesos específicos adaptados a ámbitos problemáticos concretos. La IA generativa rara vez tiene en cuenta la naturaleza a medida de estos requisitos, lo que conduce a soluciones a medias que requieren una intervención humana sustancial para corregirlas.
- Muchas empresas operan con sistemas heredados. Los flujos de trabajo suelen tener matices y no están documentados. Normalmente hay que ayudar a los LLM a interpretar con precisión estas complejidades, lo que provoca lagunas en el proceso de migración. Estas pueden requerir costosas reescrituras e intensas sesiones de depuración, lo que anula el propósito de utilizar la IA en primer lugar.
- Las empresas de sectores regulados se enfrentan a estrictos requisitos de cumplimiento. Aunque la IA generativa puede ayudar a identificar posibles problemas de cumplimiento, la validación final a menudo requiere supervisión humana para garantizar que las recomendaciones basadas en IA cumplen las normas reglamentarias, lo que puede añadir complejidad y costes.
No es una solución sencilla
El atractivo de la IA generativa reside en la promesa de automatización y eficiencia en torno a esta tecnología. Si la migración a la nube fuera un escenario de ‘talla única’, funcionaría. Pero cada empresa se enfrenta a retos diferentes basados en su pila tecnológica, sus requisitos empresariales y su entorno normativo. Esperar que un modelo generativo de IA gestione todas las tareas de migración sin problemas es poco realista.
Sospecho que en el momento en que se establezca una cadena de herramientas de migración de IA para ayudar en la migración, el retraso y el coste de esa cadena de herramientas borrarían cualquier beneficio potencial. Si se piensa en ello, se pueden encontrar otros ejemplos en la industria de TI en los que alguna tecnología elimina un valor en lugar de añadirlo, casi la mitad de las veces, según mi experiencia.
