4. Deuda de IA que requerirá una importante reelaboración
Las herramientas y capacidades de IA están introduciendo nuevas fuentes de deuda técnica. Incluso cuando los CIO tienen definida la gobernanza de la IA, los modelos de IA, las regulaciones y las capacidades de IA agencial, que cambian rápidamente, crearán problemas de deuda de IA.
“La deuda técnica en los sistemas de IA se manifiesta de manera diferente a la deuda arquitectónica tradicional, ya que no se trata solo de la mantenibilidad del código, sino de todo el ciclo de vida de la gobernanza de datos y modelos”, afirma Eric Johnson, CIO de PagerDuty. “Las empresas que se apresuran a crear soluciones de IA personalizadas hoy en día corren el riesgo de crear nuevas formas de deuda técnica que podrían resultar más costosas y complejas de resolver que los desafíos arquitectónicos a los que nos hemos enfrentado en el pasado. La clave es establecer una gobernanza de datos sólida y unas bases de infraestructura antes de sumergirse en las implementaciones de IA”.
Mientras que muchas formas de deuda técnica generan problemas de mantenimiento continuos, la deriva de los modelos de IA es un ejemplo de deuda incremental de IA. Pero parte de la deuda de IA puede requerir que los CIO desmantelen y reemplacen las capacidades de IA, por ejemplo, cuando los nuevos modelos tienen mejoras considerables en precisión, rendimiento o costes, dejando atrás los modelos obsoletos. Otra preocupación es si las regulaciones obligan a un reentrenamiento holístico de los modelos, obligando a los CIO a cambiar a alternativas para seguir cumpliendo.
