Observabilidad y Explicabilidad: Economía de la Intención en 2025.

En 2025 la Inversión Tecnológica irá acompañada de más sentido de su utilidad. Esto nos lleva a analizar el grado de importancia de la Observabilidad y la Explicabilidad en la Economía de la Intención que llega con la IA en todas las Plataformas, Sistemas, Aplicaciones y Herramientas. La Digitalización Empresarial cambia radicalmente y debemos preguntarnos si estamos preparados para afrontarlo. 

Observabilidad y Explicabilidad se posicionan como Tendencias muy importantes a implementar en 2025 para la Digitalización de todas las Empresas debido a varios factores relacionados con la complejidad y el valor de las Aplicaciones Empresariales a partir de ahora.

Veremos Aplicaciones con IAs más autoeficientes con herramientas de Observabilidad más avanzadas.

La Observabilidad en tiempo de ejecución de la Aplicación engloba todo lo que necesitas para generar valor, mantenerlo y desarrollarlo a corto, medio y largo plazo. Sobrevivir a unos tiempos hostiles como estos no será fácil.  

En 2025, las Organizaciones tendrán a su disposición mejores herramientas y tecnologías para implementar Soluciones de Observabilidad granular, consistentes y eficientes.

Las herramientas de Observabilidad son cada vez más maduras y fáciles de usar, lo que facilita su adopción por parte de las Organizaciones. La aparición de estándares abiertos como OpenTelemetry está impulsando la interoperabilidad entre diferentes Herramientas y Tecnologías, facilitando su integración menos traumática.

La creciente adopción de Arquitecturas de microservicios ha aumentado la necesidad de herramientas de Observabilidad para gestionar la complejidad de estos Sistemas Distribuidos. La migración a la Nube y la adopción de Tecnologías de Nube Nativa crean la demanda de Soluciones de Observabilidad escalables y flexibles en cualquier negocio.

La Observabilidad en tiempo de ejecución genera más fiabilidad en una Aplicación y permite aumentar el rendimiento de las Aplicaciones modernas junto a su desarrollo. 

Las Herramientas para la Observabilidad de la Plataforma Azure AI ofrecen una amplia gama de funcionalidades para recopilar, almacenar, analizar y visualizar datos de Observabilidad. Además, necesitas lenguajes de consulta que permitan realizar análisis complejos sobre los datos recopilados.

Herramientas como OpenTelemetry facilitan la instrumentación de Aplicaciones en diferentes lenguajes de programación. En este aspecto, la IA se usa para detectar anomalías, predecir fallos y automatizar la resolución de problemas.

Las Empresas estarán mejor preparadas para reducir el tiempo de detección y resolución de todo tipo incidencias en Aplicaciones en uso, proporcionando el valor más deseado en 2025, ser relevante con experiencias de usuario significativas y útiles, determinadas por las mediciones.

Los cuadros de mando en las Aplicaciones serán tus guías para mejorar cualquier aspecto del negocio, ayudando a crear la productividad real, necesaria en equipos de desarrollo de las Aplicaciones, mientras aumentan el Ciclo de Vida de las Aplicaciones, siendo más rentables en su Digitalización Consciente, con retornos de inversión demostrables, gracias a mediciones concretas y funciones estratégicas de IAs, ampliando el valor empresarial y de negocio de un modo analizable, concreto, seguro y claro. 

La Transparencia genera Confianza y en un contexto digital de IA Agéntica esta llega cuando implementamos la Explicabilidad de los modelos. 

La Explicabilidad de los Modelos agénticos estará en el punto de mira de la inversión en IAs.

A medida que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning son omnipresentes, comprender cómo los modelos de IA toman decisiones es la base de la Confianza en la Tecnología que llega. Implementado herramientas y conocimientos para la Explicabilidad podemos identificar sesgos para asegurar que nuestros modelos no perpetúen discriminaciones o desigualdades y aumentar la Confianza en el negocios, tanto para su desarrollo interno como para su desarrollo externo. demostrando que nuestros Sistemas son justos y transparentes con los avances que conseguimos.

Mejorar la toma de decisiones, entendiendo las razones detrás de las recomendaciones de los modelos, nos ayudará a transformar nuestra forma de generar negocio, cumplir con las regulaciones que serán cambiantes y probablemente radicales en las crecientes demandas de transparencia del uso de datos y algoritmos que vamos a ver en 2025.

La Explicabilidad garantiza que las decisiones tomadas por sistemas de IA sean transparentes y justificables, lo cual es vital para mantener la confianza de los clientes, cumplir con regulaciones y gestionar riesgos asociados con la toma de decisiones basada en datos. 

En un contexto donde la IA se convierte en el centro de poder empresarial, la capacidad de explicar los resultados de los modelos de IA se vuelve indispensable para la gobernanza, la ética y la responsabilidad corporativa, pero también para su crecimiento empresarial a partir de ahora.

Una combinación fácil de entender "en un contexto de intención" en cualquier Plataforma Digital que operará con IAs como el que deberán abordar todas las Empresas.

¿Por qué van a tener tanta importancia juntas?

1. Observabilidad + Explicabilidad = Decisiones comprensibles. 
   Combinando la capacidad de monitorear los sistemas en tiempo real con la habilidad de comprender por qué ocurren ciertos eventos, las Organizaciones pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas.
2. Datos de calidad + Análisis precisos = Valor empresarial real. 
   La Observabilidad y la Explicabilidad juntas nos permiten extraer el máximo valor de nuestros datos, identificando patrones, tendencias y oportunidades de mejora que de otra manera pasarían desapercibidas.

Los Sistemas Distribuidos son la base de muchas Aplicaciones modernas que requieren escalabilidad, resiliencia y eficiencia en el acceso a datos y procesamiento.

La Observabilidad en estos Sistemas permite una gestión más efectiva de recursos y problemas, mientras que la Explicabilidad asegura que el procesamiento distribuido de datos sea transparente y auditable. Esto es especialmente relevante cuando se habla de la utilidad de las aplicaciones, ya que su valor se mide no solo por su funcionalidad sino también por su confiabilidad, transparencia y capacidad de adaptación a las necesidades cambiantes del negocio.

Tendencias que marcan un cambio hacia una gestión transparente y rentable de la tecnología, donde la Observabilidad y la Explicabilidad no solo mejoran la eficiencia operativa, sino que también aseguran que las Aplicaciones Empresariales sean comprensibles, seguras y alineadas con los objetivos estratégicos y éticos de las Organizaciones.

Todas las Empresas, sin excepción, dependerán de la Observabilidad y Explicabilidad para mejorar la productividad, impulsar el crecimiento de los ingresos y transformar la cultura organizacional haciéndola más productiva y rentable.

A todo esto, ¿Cómo analizas la eficiencia y el retorno de tus Aplicaciones?