Observabilidad, Retroalimentación, Ingeniería del caos y Explicabilidad.

Es una paradoja de la Era Digital que la Cadena de Valor Empresarial, basada en crear y entregar valor rápidamente, se haya vuelto tan sofisticada (o eso parece a simple vista) y eso que todos abogamos por la simplificación para integrar esa cadena de valor empresarial que necesitamos, para que su creación y entrega sea fácil, fluida y personalizable. Es cierto, podemos crear y entregar valor más rápido, pero reconozcámoslo, el entorno para que así suceda, fácil no es.
¿Por qué? En la Cultura Empresarial de la Gestión del Conocimiento encontramos las respuestas. 

En todas las Organizaciones, la automatización de procesos de escaso valor, por un lado, y la mejora de procesos de gran valor, por otro, son necesarias, y, efectivamente, pueden realizarse sin demasiadas complicaciones con la integración de la Tecnología de la Información que lo posibilita. ¿Pero es ese el valor fundacional del negocio? Solo si tenemos ya algo completamente integrado en los Sistemas Organizacionales (que no Sistemas de Información), y que está relacionado con ambos, (Gestión del Conocimiento), conseguiremos escalar y entregar valor continuo a largo plazo. 

¿Son lo mismo Gestión de la Información que del Conocimiento? Aunque a veces se confunden, no, no lo son.

Observabilidad, Retroalimentación, Ingeniería del caos y Explicabilidad: De la información al conocimiento, la guía definitiva para el desarrollo de negocio.

Es un hecho que sigue siendo complicado crear y entregar valor rápidamente por cuestiones que puede que estén en las antípodas de la Tecnología de la Gestión de la Información y más próximas a la integración de la Gestión del Conocimiento. Una se nutre de la otra, dicho de otro modo, sin la Gestión del Conocimiento, la Gestión de la Información no es capaz de exprimir su gran potencial. Con una creciente dependencia de sistemas, flujos y procesos en softwares que permiten crear, desarrollar, capturar y replicar valor, hacerlo rápidamente y extenderlo no es tan obvio. 

Para garantizar el éxito en este entorno dinámico, las Empresas necesitan adoptar las capacidades de la IA junto a un enfoque holístico estratégico en Digitalización que se centre en la Gestión del Conocimiento con la forma de Gestionar la Información para que la Transformación llegue dinámica, segura, evitando el sesgo y la discriminación, siendo de este modo compartida para invertir de forma más eficiente en todos nuestros recursos. 

La escala de valor es la capacidad de proporcionar alas a la Gestión del Conocimiento con la Observabilidad, la Retroalimentación y la Ingeniería del caos y (un proceso final fundamental) la aplicación de la Explicabilidad con el resultado obtenido. 

• La Observabilidad (medida) es la capacidad de recopilar, analizar y comprender los datos de rendimiento de los sistemas y procesos. Esto es esencial para identificar problemas potenciales, solucionarlos rápidamente y optimizar el rendimiento de una Aplicación, por ejemplo. Existen diversas herramientas y técnicas de Observabilidad disponibles, como el seguimiento de registros, la monitorización del rendimiento y la generación de registros.
   
• La Retroalimentación (método) es el proceso de recopilar y analizar los comentarios de los clientes y otras partes interesadas. Esta información es crucial para identificar áreas de mejora y desarrollar productos y servicios que satisfagan las necesidades del mercado. Existen diversos canales de retroalimentación disponibles, como encuestas, entrevistas y grupos focales.
   
• La Ingeniería del caos (disciplina) es la práctica de inyectar intencionalmente errores y fallos en los sistemas para identificar y mitigar los puntos débiles. Esto puede ayudar a mejorar la resiliencia y la disponibilidad de los sistemas, así como a reducir el tiempo de inactividad y los costes asociados.
   
• La Explicabilidad (interpretación) es la capacidad de comprender y explicar las decisiones tomadas por los sistemas de Inteligencia Artificial (IA). Esto es importante para generar confianza en los sistemas de IA y garantizar que se utilizan de manera responsable y ética. Existen diversas técnicas de Explicabilidad disponibles, como el análisis de la sensibilidad y la interpretación de los modelos.

Dynamics 365 AI con Copilots y la gran evolución en Intelligent Applications, que va creciendo de forma progresiva con integraciones, cada vez más estratégicas e inteligentes, para acceder a la Información (que no Conocimiento), junto al resto de Plataformas Microsoft, con Inteligencia Artificial, están cambiando la forma en que vamos a ser capaces de entregar valor, con herramientas de Power AI, cada vez más segmentado por Industria y en la Nube, con los servicios y herramientas disponibles en Azure AI.

Toda la funcionalidad que llega a las Plataformas Microsoft con Inteligencia Artificial, junto a modelos y asistentes conversacionales con Copilots y que podemos crear y entrenar, de forma personalizada y segura, permiten que las Organizaciones pueden incorporar mejoras e innovaciones rentables e ir avanzando en la Digitalización de la Gestión de la Información más disruptiva de sus negocios, con sus propias creaciones y desarrollos de Aplicaciones y Soluciones de IA, pero sin una expansiva y correcta Gestión del Conocimiento Corporativo Interno, que reside en las mentes de los equipos, en los trabajos de las áreas que los sustentan y de los conocimientos de cada persona, estas mejoras e innovaciones no se materializan. 

Crear valor digital que sea resistente, adaptable y capaz de replicarse y expandirse en las Compañías es impulsar la Gestión del Conocimiento y este forma parte del terreno de lo casual, anecdótico, experimental e incrementable.  

Ante la pregunta, ¿cómo se accede al conocimiento? podemos decir que el estudio del caso y la experiencia en el caso nos llevan a él.

¿Cómo podemos integrar Modelos de IA que permiten aumentar el valor en Gestión del Conocimiento?

•  Caso 1/ Detección automática de anomalías. Los modelos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos de Observabilidad, como registros, métricas y trazabilidad, para identificar patrones y comportamientos anormales. Gestión del Conocimiento: Esta práctica puede ayudar a detectar problemas potenciales antes de que afecten a los usuarios, por tanto, es una práctica ideal para incorporar conocimientos de gran valor al conjunto de su entrega. 
   
• Caso 2: Análisis de la causa raíz. La IA puede utilizarse para analizar las causas subyacentes de los problemas, lo que puede ahorrar tiempo y esfuerzo a los equipos de ingeniería. Por ejemplo, un modelo de IA podría identificar que un pico de latencia se debe a una consulta específica de la base de datos. Gestión del Conocimiento: Lo que permite a los desarrolladores optimizar la consulta, hacer nuevos descubrimientos e incorporarlos al conocimiento interno de la mejora.
   
• Caso 3/ Predicción de fallos. Los modelos de IA pueden entrenarse para predecir cuándo es probable que se produzcan fallos, lo que permite a los equipos de TI tomar medidas proactivas para evitarlos. Gestión del Conocimiento: Esto puede ser especialmente útil en Aplicaciones críticas para el negocio, creando un escenario de mejora, evitando fallos precisamente por la contemplación del escenario del posible fallo creando la capacidad de evitarlos.
   
• Caso 4/ Automatización de tareas. La IA puede utilizarse para automatizar tareas repetitivas relacionadas con la Observabilidad, como la correlación de eventos o la generación de alertas. Gestión del Conocimiento: Debe aplicarse para liberar tiempo a los equipos para que se centren en tareas más estratégicas de entrega de valor que pueda ser cuantificable en su impacto y medible en su retorno.
   
• Caso 5/ Personalización de la experiencia del usuario. La IA puede utilizarse para personalizar la experiencia del usuario en función de los datos de Observabilidad. Un modelo de IA podría recomendar contenido específico a un usuario en función de su historial de navegación. Gestión del conocimiento: Los equipos encargados de crear valor y entregarlo en la Experiencia de usuario podrían con ello afinar la capacidad de incrementar satisfacción, dedicando esfuerzos a impulsar creaciones afines a las experiencias y recorridos de los usuarios, obteniendo conocimientos para impulsar recorridos mejorados y facilitando la entrega de valor en ellos. 

La Observabilidad, la Retroalimentación, la Ingeniería del caos y la Explicabilidad son esenciales para la integración de la Eficiencia Operativa Digital y garantizan que podamos crear y entregar valor constante dentro de la evolución de la escala de valor, en realidad son la escala de valor en la que debemos medirnos.

Modelos de IA junto a la Cultura Empresarial: De la Gestión del Conocimiento a la Excelencia en la escala de valor del Conocimiento. 

Abordar el Desafío de la Explicabilidad en la analítica de datos con IA requiere un enfoque integral que combine ética, transparencia, selección de modelos y entrenamientos adecuados, herramientas de visualización avanzadas, selección de métricas relevantes, una cultura de aprendizaje continuo y enfoque crítico, el cuestionamiento es una base primordial junto a las evidentes consideraciones legales que deben contemplarse siempre. 

1. Transparencia en el proceso de desarrollo del modelo.

• Documentar detalladamente las etapas del proceso de desarrollo de IA, incluyendo la selección de datos, la elección del algoritmo, la configuración del modelo y la evaluación del rendimiento.
• Comunicar de manera clara y accesible la metodología empleada a las partes interesadas, tanto técnicas como no técnicas.
• Fomentar la colaboración entre científicos de datos, expertos en el dominio y usuarios finales para garantizar una comprensión compartida del proceso y sus resultados.

2. Selección de modelos de IA interpretables.

• Priorizar modelos de IA inherentemente interpretables, como los árboles de decisión o la regresión lineal, siempre que sea posible.
• Explorar técnicas de interpretación de modelos complejos, como SHAP o LIME, para obtener información sobre las variables que más contribuyen a las predicciones.
• Evitar el uso de cajas negras sin una comprensión profunda de su funcionamiento y los posibles sesgos que puedan introducir. Las cajas negras de IA se refieren a los modelos de IA que ofrecen un resultado o toman una decisión sin explicar o mostrar cómo lo hicieron. Los procesos internos utilizados y los múltiples factores ponderados están ocultos y por tanto son desconocidos.

3. Implementación de herramientas de visualización de datos.

• Utilizar gráficos y visualizaciones para comunicar los resultados de manera efectiva, facilitando la identificación de patrones y tendencias. 
• Desarrollar Dashboards interactivos que permitan a los usuarios explorar los datos y los resultados de los modelos de IA de forma intuitiva.
• Incorporar técnicas de storytelling para narrar una historia convincente sobre los insights obtenidos del análisis de datos.

4. Establecimiento de métricas de rendimiento relevantes.

• Definir métricas de rendimiento que sean alineadas con los objetivos del negocio y que permitan evaluar la efectividad de los modelos de IA.
• Comunicar claramente las métricas utilizadas y su significado a las partes interesadas.
• Monitorizar el rendimiento de los modelos de IA de manera continua y realizar ajustes cuando sea necesario.

5. Desarrollo de una cultura de aprendizaje y cuestionamiento.

• Animar a los usuarios a hacer preguntas sobre los modelos de IA y sus resultados.
• Promover la discusión crítica sobre los hallazgos del análisis de datos.
• Evitar tomar decisiones basándose únicamente en las recomendaciones de los modelos de IA, sino considerar también el contexto y el conocimiento experto.

6. Integración sistémica de las consideraciones éticas y legales.

• Ser conscientes de los posibles sesgos que pueden existir en los datos y en los modelos de IA, y tomar medidas para mitigarlos.
• Respetar la privacidad de los datos de los individuos y cumplir con las regulaciones vigentes.
• Considerar el impacto social de las decisiones tomadas a partir de los análisis de datos con IA.

Al seguir sugerencias en buenas prácticas de integración de Modelos junto a la Cultura Empresarial del impulso de Conocimiento, las Organizaciones pueden aumentar la confianza en sus modelos de IA, tomar decisiones más informadas y reducir el riesgo de errores en la interpretación de los análisis y sus resultados siguiendo estos pasos.

Evolucionando el manejo de datos, el uso de las mediciones integradas y las automatizaciones de procesos, que permiten mejorar Experiencias, en Aplicaciones y Soluciones personalizadas, destinamos los recursos a la practicidad de la entrega de mayor valor sostenido en el tiempo.

Independientemente de lo que nos depare la evolución tecnológica del momento, con el impulso de la Gestión del Conocimiento en el centro de la Escala de Valor Empresarial se mantendrá y este seguirá creciendo.