En los 18 meses transcurridos desde que el lanzamiento de ChatGPT introdujo el concepto de inteligencia artificial generativa (GenAI) en el mundo, la mayoría de las empresas han jugado con la tecnología, muchas han probado aplicaciones del mundo real, pero hasta ahora pocas han apostado por su uso. GenAI en sus organizaciones.
Sin embargo, eso cambiará a medida que una mayor parte del presupuesto de TI para innovación se destine a GenAI, o eso dice Abhijit Dubey, el nuevo director ejecutivo global de NTT Data.
Nombrado en junio tras la fusión entre NTT Data y NTT Ltd (anteriormente fue director ejecutivo de este último), Dubey ahora dirige un negocio de consultoría y servicios tecnológicos de 30 mil millones de dólares, una subsidiaria del grupo japonés NTT, un conglomerado de 100 mil millones de dólares que es el quinto mayor operador de telecomunicaciones del mundo. compañía.
Dice que hay tres tendencias principales que impulsan las inversiones en tecnología en las empresas, y ahí es donde el auge de GenAI está teniendo un impacto cada vez mayor.
“Cuando hablo con los clientes, hay tres patrones”, le dice a Computer Weekly. “[One is] ‘optimizar mi legado’, porque el 70% de los costos todavía se ejecutan en el legado. Otra es: “¿Cómo puedo ser un 30% más productivo?” Lo que estamos viendo es una consolidación masiva de proveedores para hacer eso. Si se toma una organización grande, la mayoría está tratando de seleccionar de dos a cinco proveedores estratégicos para poder optimizar el legado”, afirma.
“Entonces, [the last pattern is] En términos de modernización de los sistemas centrales, ¿tiene las habilidades, los servidores, las herramientas y los activos para poder hacerlo al ritmo y ofrecer la calidad que se requiere? En términos de construcción de lo nuevo, ahí es donde ha habido una desaceleración.
“Muchas empresas que han invertido en lo ‘digital’ se hacen muchas preguntas sobre el retorno de la inversión, por lo que [spending] No podía recurrir a productos discrecionales. Y creo que la mayor parte de eso ahora se ha destinado a GenAI”.
Casos de uso de IA de generación
Dubey ve tres etapas de progresión para las organizaciones que consideran cómo se podría utilizar GenAI.
“El número uno es [companies] experimentando en un montón de lugares diferentes, diciendo: ‘Veremos qué pasa’. La número dos es: ‘Descubrimos dos o tres áreas, las ‘obvias’, donde hay una gran creación de valor empresarial y no es necesario hacer mucho trabajo de descubrimiento, así que hagámoslo’”. él dice.
“Las organizaciones más avanzadas, que yo diría que son menos del 10% de las organizaciones con las que interactuamos, han descubierto que hay una canasta de 20 a 30 casos de uso que generarán el mayor valor y tienen una hoja de ruta para diseñar cómo entregarlos. estos casos de uso durante un período de tiempo.
“Eso implica una nueva forma de pensar y un modelo operativo, una arquitectura y un conjunto de proveedores con los que trabajar completamente nuevos, porque se necesitan muchas más habilidades específicas que nunca. [think you] hizo.”
Pero una estrategia de TI exitosa implica mucho más que todas las nuevas y divertidas tecnologías como GenAI. Computer Weekly se reunió con Dubey el día en que la actualización defectuosa del software CrowdStrike causó caos en todo el mundo. El director ejecutivo destacó algunas lecciones iniciales del impacto del error.
“La habilitación tecnológica de la economía ha producido ganancias increíbles y no hay duda de que continuarán”, afirma. “No puedo hablar en nombre de toda la industria, pero es nuestra responsabilidad asegurarnos de que todo lo que diseñamos, implementamos, implementamos y administramos sea lo más resistente y, en caso de falla, que tengamos un mecanismo de recuperación de clase mundial para que usted puede minimizar el impacto de cualquiera de estos eventos. Esta noción de responsabilidad y resiliencia es algo que, como industria, debemos tomar en serio”.
Consecuencias no deseadas
La situación de CrowdStrike fue un ejemplo de las consecuencias no deseadas de la tecnología: a pesar de todos los beneficios de la transformación digital, es casi imposible planificar todos los posibles resultados negativos. Pero Dubey dice que la industria puede mejorar en la mitigación de lo inesperado.
“Como implementadores de tecnología, lo que podemos controlar es asegurarnos de que, si hemos implementado y desplegado algo, hemos hecho lo mejor que podemos para asegurarnos de que sea confiable y seguro”, afirma.
“¿Puedes cubrir todos los escenarios posibles? Probablemente no. Pero, ¿ha hecho lo mejor que pudo en cada caso y no se vio comprometido por el costo y la presión sobre la economía que implica administrar un negocio? Eso es algo que podemos controlar, para asegurarnos de que no se trate de anteponer las ganancias de mi empresa a lo importante”.
“Lo que podemos controlar es asegurarnos de que, si hemos implementado y desplegado algo, hemos hecho lo mejor que podemos para asegurarnos de que sea confiable y seguro”
Abhijit Dubey, datos de NTT
NTT es muy conocido en Japón; para el público del Reino Unido, Dubey lo describe como el equivalente japonés de BT. Su participación en la empresa se remonta más allá de cuando se unió: durante 10 años como consultor de McKinsey, asesoró a NTT en su expansión global, antes de ser contratado para liderar esa tarea para su filial NTT Ltd hace tres años.
Tras la fusión y la nueva organización ampliada que dirige, Dubey se centra en corregir la percepción de que es un enorme actor global del que pocos han oído hablar.
“Somos bastante invisibles a nivel mundial, fuera de Japón. Me gustaría que seamos mucho más visibles”, afirma, citando los beneficios de toda la cartera que ahora está disponible para el ‘nuevo’ NTT Data.
“No hay otra empresa que tenga lo que nosotros tenemos: todo, desde infraestructura física hasta redes, centros de datos, nubes públicas, privadas e híbridas, seguridad, aplicaciones, datos, GenAI, procesos comerciales, consultoría y servicios de integración de sistemas. Podemos hacer todo eso a escala global. Probablemente seamos la única empresa que tiene eso en términos de una cartera de transformación completa”.
Transformación completa
Todo eso está muy bien, pero pocos líderes de TI hoy en día buscan que un solo proveedor les proporcione todo lo que necesitan. ¿Qué significa esa cartera para la realidad de la infraestructura de TI actual? Dubey describe un ejemplo del tipo de proyecto en el que cree que la empresa sobresale.
“Cuando digo ‘stack completo’, ningún cliente compra un stack completo. Lo que sí significa es que, para dominios específicos, se puede aportar un conjunto completo de capacidades”, afirma.
“[For example], cualquier transformación en el borde: una fábrica, un almacén, un centro de transporte, minas, etc. No se puede impulsar una transformación digital en el borde sin tener conectividad. Si no tiene una conectividad confiable, de latencia ultrabaja y de gran ancho de banda, no puede pasar nada.
“En una fábrica grande, el Wi-Fi no funciona en realidad; si quieres impulsar operaciones completamente automatizadas en una fábrica, no es posible. Llevamos nuestras capacidades 5G privadas y las capacidades de nuestros operadores de redes móviles a nivel global y podemos resolver el problema de conectividad.
“También tenemos computación de vanguardia que podemos implementar y podemos implementar una plataforma de análisis en tiempo real: una plataforma de datos inteligente. Y puede implementarlo a escala y velocidad y permitir la transformación digital en el borde. También se podría utilizar IA en el borde. Esta es una solución completa para permitirlo”.
Para muchos grandes proveedores de TI, han sido un par de años difíciles, como lo demuestra la magnitud de la pérdida de empleos en toda la industria tecnológica. Pero Dubey confía en que las cosas mejorarán una vez que las empresas se sientan cómodas con GenAI.
“Hay brotes verdes, diría yo. Estamos viendo que los grandes acuerdos transformadores, especialmente en el ámbito de la subcontratación, están de vuelta, pero los proyectos discrecionales todavía son lentos y lo han sido durante más de 18 meses”, afirma. “Hasta que la gente realmente se sienta cómoda con GenAI y los casos de uso de GenAI se implementen a escala, no creo que eso vaya a cambiar materialmente”.