La IA nos acerca al sueño de los robots domésticos útiles

La IA nos acerca al sueño de los robots domésticos útiles

El santo grial de la robótica desde el inicio del campo ha sido construir un robot que pueda realizar nuestras tareas domésticas. Pero durante mucho tiempo eso ha sido sólo un sueño. Si bien los expertos en robótica han logrado que los robots hagan cosas impresionantes en el laboratorio, como el parkour, esto generalmente requiere una planificación meticulosa en un entorno estrictamente controlado. Esto dificulta que los robots funcionen de manera confiable en hogares donde hay niños y mascotas, las casas tienen planos de planta muy variables y contienen todo tipo de desorden.

Hay una observación muy conocida entre los robóticos llamada la paradoja de Moravec: lo que es difícil para los humanos es fácil para las máquinas, y lo que es fácil para los humanos es difícil para las máquinas. Gracias a la IA, esto ahora está cambiando. Los robots empiezan a ser capaces de realizar tareas como doblar la ropa, cocinar y descargar cestas de la compra, que no hace mucho se consideraban tareas casi imposibles.
 
Aquí hay tres razones por las que la robótica está a punto de tener su propio «momento ChatGPT».
 
1. El hardware barato hace que la investigación sea más accesible
Los robots son caros. Los robots altamente sofisticados pueden costar fácilmente cientos de miles de dólares, lo que los hace inaccesibles para la mayoría de los investigadores. Por ejemplo, el PR2, una de las primeras versiones de robots domésticos, pesaba 200 kilogramos y costaba 400.000 dólares.
 
Pero robots nuevos y más baratos están permitiendo que más investigadores hagan cosas interesantes. Un nuevo robot llamado Stretch, desarrollado por la startup Hello Robot, se lanzó durante la pandemia con un precio mucho más razonable de alrededor de 18.000 dólares y un peso de 23 Kgs. Tiene una pequeña base móvil, un palo del que cuelga una cámara, un brazo ajustable con una pinza con ventosas en los extremos y se puede controlar con un controlador de consola.
 
Mientras tanto, un equipo de Stanford ha construido un sistema llamado Mobile ALOHA (un acrónimo informal de “un sistema de teleoperación de hardware de código abierto y de bajo costo”), que aprendió a cocinar camarones con la ayuda de sólo 20 demostraciones humanas y datos de otras tareas. Utilizaron componentes disponibles en el mercado para improvisar robots con precios más razonables de decenas, no cientos, de miles.
 
Los primeros signos muestran que una mayor cantidad de datos está dando lugar a robots más inteligentes. Los investigadores construyeron dos versiones de un modelo para robots, llamado RT-X, que podían ejecutarse localmente en las computadoras de los laboratorios individuales o acceder a través de la web. El modelo más grande, accesible desde la web, fue entrenado previamente con datos de Internet para desarrollar un «sentido común visual», o una comprensión básica del mundo, a partir de los grandes modelos de lenguaje e imagen. Cuando los investigadores ejecutaron el modelo RT-X en muchos robots diferentes, descubrieron que los robots podían aprender habilidades con un 50% más de éxito que en los sistemas que cada laboratorio estaba desarrollando.
 
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Video Youtube: Mobile ALOHA: Your Housekeeping Robot

2. La IA nos está ayudando a construir “cerebros robóticos”
Lo que diferencia a esta nueva generación de robots es su software. Gracias al auge de la IA, ahora la atención se está desplazando de las hazañas de destreza física logradas por robots costosos a la construcción de “cerebros de robots de uso general” en forma de redes neuronales. En lugar de la tradicional y minuciosa planificación y capacitación, los robóticos han comenzado a utilizar el aprendizaje profundo y las redes neuronales para crear sistemas que aprenden de su entorno sobre la marcha y ajustan su comportamiento en consecuencia. 

El verano pasado, Google lanzó un modelo de visión, lenguaje y acción llamado RT-2. Este modelo obtiene su comprensión general del mundo a partir del texto y las imágenes en línea con los que ha sido entrenado, así como de sus propias interacciones. Traduce esos datos en acciones robóticas. 

Y los investigadores del Instituto de Investigación Toyota, la Universidad de Columbia y el MIT han podido enseñar rápidamente a los robots a realizar muchas tareas nuevas con la ayuda de una técnica de aprendizaje de IA llamada aprendizaje por imitación, además de IA generativa. Creen haber encontrado una manera de extender la tecnología que impulsa la IA generativa desde el ámbito del texto, las imágenes y los vídeos al dominio de los movimientos de los robots. 

Muchos otros también han aprovechado la IA generativa. Covariant, una startup de robótica que surgió de la ahora cerrada unidad de investigación de robótica de OpenAI, ha construido un modelo multimodal llamado RFM-1. Puede aceptar indicaciones en forma de texto, imagen, vídeo, instrucciones del robot o medidas. La IA generativa permite que el robot comprenda instrucciones y genere imágenes o videos relacionados con esas tareas. 

3. Más datos permiten a los robots aprender más habilidades
El poder de los grandes modelos de IA, como el GPT-4, reside en las montones y montones de datos extraídos de Internet. Pero eso realmente no funciona para los robots, que necesitan datos recopilados específicamente para robots. Necesitan demostraciones físicas de cómo se abren las lavadoras y los frigoríficos, cómo se recogen los platos o se dobla la ropa. En este momento, esos datos son muy escasos y a los humanos les lleva mucho tiempo recopilarlos.

Una nueva iniciativa iniciada por Google DeepMind, llamada Open X-Embodiment Collaboration, tiene como objetivo cambiar eso. El año pasado, la empresa se asoció con 34 laboratorios de investigación y alrededor de 150 investigadores para recopilar datos de 22 robots diferentes, incluido Hello Robot’s Stretch. El conjunto de datos resultante, que se publicó en octubre de 2023, consta de robots que demuestran 527 habilidades, como recoger, empujar y moverse. 

 

 

 

Pequeños pasos

A pesar del rápido ritmo de desarrollo, los robots todavía enfrentan muchos desafíos antes de que puedan ser lanzados al mundo real. Todavía son demasiado torpes para que los consumidores habituales justifiquen gastar decenas de miles de dólares en ellos. Los robots también carecen todavía del tipo de sentido común que les permitiría realizar múltiples tareas. Y necesitan pasar de simplemente recoger cosas y colocarlas en algún lugar a juntarlas, por ejemplo, volver a colocar una baraja de cartas o un juego de mesa en su caja y luego en el armario de juegos. 

Pero a juzgar por los primeros resultados de la integración de la IA en los robots, los expertos en robótica no están perdiendo el tiempo.

Seguramente veremos algo parecido a un robot doméstico de uso general. Ahora bien, ¿será accesible al público en general?  En términos de inteligencia bruta, ya estamos viendo señales en este momento. 

La construcción de la próxima generación de robots podría no sólo ayudar a los humanos en sus tareas cotidianas o ayudar a personas a vivir una vida más independiente.

La robótica doméstica ofrece uno de los mejores puntos de referencia para la inteligencia artificial a nivel humano, afirma. El hecho de que un ser humano pueda operar de forma inteligente en el entorno doméstico, añade, significa que sabemos que es un nivel de inteligencia que se puede alcanzar. 

 

Fuente: The Algorithm

De la A a la Z de DevOps: una guía para principiantes

El concepto de DevOps ha arrasado en el mundo del desarrollo de software, revolucionando la forma en que los equipos crean, prueban y lanzan software. Al cerrar la brecha entre el desarrollo y las operaciones, DevOps promete una entrega más rápida, una calidad mejorada y una mayor confiabilidad. Esta guía completa lo llevará a través de la A a la Z de DevOps, desde la comprensión de su importancia hasta la exploración de herramientas centrales y estrategias de implementación. Descubra los beneficios de adoptar DevOps y obtenga información sobre los desafíos potenciales para garantizar una transición sin problemas para su organización.

Por qué es importante DevOps

En el panorama en constante evolución del desarrollo de software, DevOps ha surgido como una metodología transformadora, que redefine la forma en que los equipos crean, prueban y lanzan software. Al fomentar una colaboración fluida entre los equipos de desarrollo y operaciones, DevOps desbloquea un mundo de ventajas que revolucionan el proceso de entrega de software.

Uno de los beneficios clave de DevOps es su capacidad para fomentar una mejor colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones. Al romper los silos tradicionales que a menudo separan a estos equipos, DevOps fomenta una cultura de responsabilidad compartida y trabajo en equipo multifuncional. Esto fomenta un proceso de desarrollo más eficiente y efectivo, ya que los equipos pueden trabajar juntos para identificar y resolver problemas desde el principio, lo que genera software de mayor calidad y tiempos de entrega más rápidos.

Otra ventaja de DevOps es su capacidad para automatizar la entrega de software y los cambios de infraestructura. Mediante el uso de herramientas y procesos de automatización, DevOps permite a los equipos optimizar sus procesos de desarrollo e implementación de software, reduciendo el esfuerzo manual y el riesgo de error humano. Esta automatización también permite actualizaciones de software más frecuentes y confiables, lo que garantiza que los clientes siempre tengan acceso a las últimas funciones y mejoras.

Además, DevOps permite la integración continua y la entrega continua (CI/CD). CI/CD es una práctica de desarrollo de software que implica integrar cambios de código en un repositorio central con frecuencia y probar y validar automáticamente esos cambios. Esto permite a los equipos identificar y corregir errores en las primeras etapas del proceso de desarrollo, evitando que se conviertan en problemas importantes más adelante. CI/CD también permite a los equipos entregar actualizaciones de software con mayor frecuencia, lo que mejora la capacidad de respuesta general y la agilidad del proceso de desarrollo.

Por último, DevOps proporciona ciclos de retroalimentación más rápidos y una detección temprana de problemas. Al automatizar los procesos de prueba y monitoreo, DevOps permite a los equipos identificar y abordar rápidamente cualquier problema que surja durante el proceso de desarrollo. Esto permite a los equipos resolver problemas desde el principio, antes de que tengan la oportunidad de afectar la calidad general o la entrega del software. Esto da como resultado un software de mayor calidad y un proceso de desarrollo más eficiente.

Herramientas principales de DevOps

En el ámbito de DevOps, existe un panteón de herramientas indispensables que orquestan la colaboración perfecta entre los equipos de operaciones y desarrollo de software. Estas herramientas son las arquitectas de la automatización y la eficiencia, y permiten a los equipos entregar software con una velocidad y confiabilidad incomparables.

  • Git, la piedra angular de DevOps, es el maestro del control de versiones. Orquesta la colaboración armoniosa de los desarrolladores, permitiéndoles realizar un seguimiento y gestionar los cambios de código sin esfuerzo. Con Git, el trabajo simultáneo en proyectos se hace realidad, eliminando conflictos y garantizando que la contribución de cada miembro del equipo se integre perfectamente. Su repositorio centralizado garantiza que el código tenga versiones meticulosas, lo que permite a los desarrolladores volver sin esfuerzo a iteraciones anteriores cuando sea necesario.
  • Jenkins, el virtuoso de la integración continua (CI), es otra herramienta DevOps indispensable. Automatiza meticulosamente los procesos de creación, prueba e implementación del software, actuando como un centinela vigilante contra los defectos. Al integrar continuamente cambios de código, Jenkins garantiza que las nuevas incorporaciones no interrumpan la funcionalidad existente, minimizando el riesgo de errores y salvaguardando la calidad del software.
  • Docker, el maestro de la contenedorización, revoluciona el proceso de implementación con sus contenedores livianos y portátiles. Estos contenedores encapsulan aplicaciones y sus dependencias, asegurando un comportamiento consistente en diversos entornos, desde el desarrollo hasta la producción. Docker fomenta la colaboración al permitir a los desarrolladores compartir y ejecutar contenedores sin esfuerzo, promoviendo un proceso de desarrollo estandarizado y eficiente.
  • Kubernetes, el maestro de la orquestación de contenedores, complementa la destreza de Docker al proporcionar una plataforma que gestiona y escala sin problemas las aplicaciones en contenedores. Automatiza la implementación, gestión y escalado de contenedores, asegurando una alta disponibilidad y una utilización óptima de los recursos. Kubernetes alivia las complejidades de gestionar entornos complejos en contenedores, permitiendo a los equipos centrar sus energías en ofrecer valor en lugar de en la gestión de infraestructura.
  • Prometheus, el virtuoso del monitoreo y las alertas, desempeña un papel fundamental para garantizar la confiabilidad y el rendimiento inquebrantables de los sistemas DevOps. Recopila diligentemente métricas y registros de cada rincón de la infraestructura, lo que brinda a los equipos la capacidad de identificar y rectificar problemas rápidamente. Prometheus ofrece visibilidad en tiempo real del estado del sistema, lo que permite el monitoreo y mantenimiento proactivos de las aplicaciones. Con Prometheus, el tiempo de inactividad se convierte en un recuerdo lejano y los usuarios disfrutan de una experiencia ininterrumpida y fluida.

Estas herramientas centrales de DevOps (Git, Jenkins, Docker, Kubernetes y Prometheus) son los pilares de las implementaciones exitosas de DevOps. Orquestan la automatización y agilizan los procesos, allanando el camino para una entrega rápida de software, una colaboración mejorada, costos reducidos y una calidad de software excepcional. En manos de equipos capacitados de DevOps, estas herramientas se convierten en catalizadores de la innovación y el progreso, impulsando a las organizaciones a nuevos niveles de eficiencia y éxito.

Implementación de DevOps

Para implementar DevOps con éxito, las organizaciones deben establecer un proceso de integración y entrega continuas (CI/CD). Esto implica automatizar los procesos de creación, prueba e implementación de software para garantizar una entrega de software rápida y confiable. Se pueden aprovechar herramientas como Jenkins para automatizar estas tareas, lo que permite a los desarrolladores realizar cambios de código con frecuencia sin intervención manual.
La contenedorización y la orquestación desempeñan un papel crucial en los entornos DevOps modernos. Las herramientas de contenedorización como Docker permiten a los desarrolladores empaquetar aplicaciones y sus dependencias en contenedores livianos y portátiles. Esto simplifica la implementación y garantiza un comportamiento coherente de las aplicaciones en diferentes entornos. Las herramientas de orquestación de contenedores, como Kubernetes, mejoran aún más la gestión y la escalabilidad de las aplicaciones en contenedores, automatizando tareas como el equilibrio de carga, el escalado automático y el descubrimiento de servicios.

Automatizar las pruebas y el monitoreo es esencial para garantizar la calidad y confiabilidad del software. Los equipos de DevOps deben emplear marcos de prueba automatizados para realizar pruebas unitarias, de integración y funcionales en los cambios de código antes de implementarlos en producción. Se pueden utilizar herramientas como Selenium y JMeter para pruebas funcionales automatizadas, mientras que marcos de pruebas unitarias como JUnit y NUnit se pueden emplear para pruebas de código de bajo nivel. Además, se pueden utilizar herramientas de monitoreo como Prometheus o ELK (Elasticsearch, Logstash y Kibana) para recopilar métricas, registros y seguimientos de la infraestructura y las aplicaciones, proporcionando información en tiempo real sobre el rendimiento y el estado del sistema.

Fomentar la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones es un principio fundamental de DevOps. Esto se puede lograr rompiendo los silos, fomentando la comunicación abierta y promoviendo una comprensión compartida de las metas y objetivos. Los canales de comunicación habituales, como las reuniones diarias o los grupos de chat, pueden facilitar la colaboración y la alineación efectiva entre los equipos. DevOps también enfatiza la importancia de los equipos multifuncionales, donde los desarrolladores, los ingenieros de operaciones y el personal de control de calidad trabajan juntos durante todo el ciclo de vida del desarrollo de software.

La implementación de medidas de seguridad y controles de cumplimiento es crucial en DevOps para garantizar la seguridad y la integridad de los sistemas de software. Esto implica integrar pruebas de seguridad en el proceso de CI/CD para identificar vulnerabilidades en las primeras etapas del proceso de desarrollo. Además, las organizaciones deben cumplir con los estándares y regulaciones relevantes de la industria, como ISO 27001 o PCI DSS, e implementar controles de seguridad adecuados para proteger los datos y sistemas confidenciales.

Beneficios de DevOps

DevOps ofrece una gran cantidad de beneficios que pueden revolucionar los procesos de desarrollo y entrega de software. La entrega de software más rápida es una de las ventajas más notables. DevOps permite a las organizaciones lanzar actualizaciones de software y nuevas funciones a un ritmo rápido, lo que les permite responder rápidamente a las demandas del mercado y las necesidades de los clientes. Esta agilidad brinda a las empresas una ventaja competitiva, permitiéndoles mantenerse a la vanguardia y capitalizar las oportunidades emergentes.
Otro beneficio clave de DevOps es la mejora de la colaboración y comunicación entre los equipos de desarrollo y operaciones. DevOps rompe los silos tradicionales y fomenta una cultura de cooperación e intercambio de conocimientos. Este entorno colaborativo mejora la comprensión, la alineación y las capacidades de resolución de problemas, lo que lleva a procesos de desarrollo de software más eficientes y eficaces.

DevOps también contribuye a reducir costos al optimizar la asignación de recursos y minimizar el desperdicio. Al automatizar tareas, optimizar procesos y eliminar ineficiencias, las organizaciones pueden reducir significativamente los gastos operativos y de desarrollo. Esta reducción de costos impacta directamente en los resultados y permite a las empresas invertir más recursos en innovación y crecimiento.

Además, DevOps conduce a un software de mayor calidad. Con su énfasis en la integración, las pruebas y el monitoreo continuos, DevOps garantiza que el software se pruebe y valide minuciosamente antes de su lanzamiento. Este enfoque riguroso minimiza los defectos y mejora la confiabilidad general del software, lo que resulta en una mejor experiencia de usuario y una mayor satisfacción del cliente.

En última instancia, DevOps ofrece una mayor satisfacción del cliente al proporcionar software de alta calidad, una entrega más rápida y una mejor capacidad de respuesta a los comentarios de los clientes. Al adoptar los principios y prácticas de DevOps, las organizaciones pueden mejorar sus procesos de desarrollo de software, obtener una ventaja competitiva y establecer una base sólida para el éxito a largo plazo en el panorama dinámico del software.

Desafíos de DevOps

**Las pruebas y triunfos de DevOps: aceptar los desafíos para la transformación digital**
DevOps, el enfoque revolucionario que fusiona el desarrollo y las operaciones de software, promete ventajas notables en eficiencia, agilidad e innovación. Sin embargo, este viaje transformador no está exento de desafíos. Profundicemos en las pruebas y tribulaciones que atraviesan los equipos de DevOps en su camino hacia la excelencia digital.

**El crisol de la colaboración: derribar silos y fomentar la unidad**

Uno de los principales obstáculos en el panorama de DevOps radica en la separación histórica de los equipos de desarrollo y operaciones. Estos silos han obstaculizado durante mucho tiempo la comunicación y la colaboración fluidas, lo que ha provocado ineficiencias y retrasos en la entrega de software. DevOps busca desmantelar estas barreras, fomentando una cultura de trabajo en equipo, responsabilidades compartidas y objetivos unificados. Sin embargo, lograr esta alineación requiere un esfuerzo significativo en la reestructuración organizacional, cambios de mentalidad y la adopción de métricas comunes para el éxito.

**Navegando por el cambio cultural: abrazando el cambio para una mejora continua**

Otro desafío que enfrentan los equipos de DevOps es el imperativo de la transformación cultural. La transición de procesos de desarrollo tradicionales y secuenciales a un enfoque más iterativo y colaborativo puede resultar desalentadora para las organizaciones inmersas en metodologías convencionales y resistentes al cambio. DevOps exige la voluntad de adoptar nuevas formas de trabajar, incluidos cambios en roles y responsabilidades. Esto puede crear incertidumbre e incomodidad entre los empleados, lo que requiere estrategias efectivas de gestión del cambio para guiar a la organización a través de este viaje transformador.

**Asegurar el panorama de DevOps: equilibrar la agilidad y la protección de datos**

En la búsqueda de velocidad y eficiencia, los equipos de DevOps deben permanecer atentos para abordar los problemas de seguridad. La integración del desarrollo y las operaciones inevitablemente expande la superficie de ataque, aumentando el riesgo de vulnerabilidades e infracciones. Equilibrar la agilidad con medidas de seguridad sólidas es un desafío crítico. Los equipos de DevOps deben priorizar la seguridad durante todo el ciclo de vida del desarrollo de software, implementando prácticas de codificación segura, evaluaciones de vulnerabilidad y controles de acceso estrictos para salvaguardar los datos y sistemas confidenciales.

**La búsqueda de experiencia en DevOps: cerrar la brecha de talento**

Un obstáculo importante para la adopción de DevOps radica en la escasez de profesionales capacitados. DevOps exige una combinación única de experiencia técnica, habilidades de colaboración y una mentalidad DevOps. Encontrar y contratar personas con estas capacidades especializadas puede resultar un desafío, especialmente para las organizaciones nuevas en el paradigma DevOps. Invertir en programas de capacitación y mejora de habilidades se vuelve esencial para cerrar la brecha de talento y fomentar una fuerza laboral experta en DevOps.

**El enigma de la compatibilidad: integración de nuevas tecnologías con sistemas heredados**

A medida que los equipos de DevOps adoptan nuevas herramientas y tecnologías, a menudo encuentran problemas de compatibilidad al integrarlas con los sistemas existentes. Las organizaciones pueden enfrentar desafíos al fusionar su infraestructura, herramientas y procesos heredados con el panorama innovador de DevOps. Esto puede resultar en brechas de compatibilidad y posibles interrupciones. Superar estos desafíos requiere una planificación cuidadosa, pruebas exhaustivas y estrategias de migración efectivas para garantizar una integración perfecta y mantener la estabilidad operativa.

**Superar los desafíos: un marco para el éxito de DevOps**

A pesar de estos obstáculos, las organizaciones pueden recorrer con éxito el viaje de DevOps implementando una estrategia DevOps bien definida, respaldada por un liderazgo sólido y prácticas efectivas de gestión del cambio. Un compromiso con el aprendizaje y la mejora continuos es primordial, asegurando que las organizaciones sigan siendo ágiles, receptivas y resilientes frente a los desafíos cambiantes. Al evaluar cuidadosamente su contexto único, abordar la resistencia al cambio, priorizar la seguridad, invertir en el desarrollo del talento y garantizar la compatibilidad, las organizaciones pueden aprovechar el poder transformador de DevOps y lograr un éxito notable en sus esfuerzos de transformación digital.

Flight Levels y la Agilidad Empresarial

Muchas organizaciones se enfrentan a dificultades durante su transformación Agile en busca de Business Agility. El plan era claro, estaba bien diseñado y la dirección estaba de acuerdo; Los equipos ahora se llaman Squads, y el marco o método Agile ya ha sido elegido e implementado con éxito razonable en TI. Sin embargo, han pasado los meses y los resultados aún no han sido los esperados, lo que genera presión y malestar en los equipos y la dirección.

Este escenario, que es muy común en organizaciones de todo el mundo, revela muchos problemas y conceptos erróneos que a menudo pasan desapercibidos para las organizaciones, que eventualmente culpan al método. El trauma puede incluso hacerles volver a su estado anterior, abandonando el proceso de transformación. En otros casos, los problemas simplemente se ignoran y la etapa final del proceso de transformación es “tenemos equipos ágiles” mientras que el resultado para el negocio de la organización es marginal.

Una de las causas de este tipo de problemas suele ser centrarse en la optimización local, es decir, ver a un equipo como una isla o fomentar, a menudo sin querer, la mejora del equipo de forma aislada del resto de la organización. Luego, los equipos promueven sus optimizaciones locales sin mirar el sistema organizacional en su conjunto. En este caso, el “sistema organizacional” se define como la relación y dependencia entre las partes de esta organización. En un escenario donde, por ejemplo, un equipo construye, otro valida, otro documenta y otro entrega, incluso si todos estos equipos son ágiles, la mejora del sistema no necesariamente ocurrirá ya que los equipos solo miran sus procesos internos, ignorando el flujo de trabajo. la cadena de valor en su conjunto y las dependencias y relaciones entre ellas.

Es aquí donde salen a la luz los Flight Levels: un modelo para pensar en la comunicación y el alineamiento de la organización para conseguir que el equipo adecuado desarrolle el producto adecuado en el momento adecuado, promoviendo mejoras en los diferentes niveles de la organización y generando una optimización real en el flujo de valor.

El modelo Flight Levels tiene 3 niveles, que se describen a continuación:

  • Flight Level 1: el flight level más bajo, mirando la operación, enfocándose en el equipo de desarrollo de productos y/o servicios. Los equipos de nivel 1 realizan 4 actividades clave: ver su trabajo, limitar el WIP, buscar e integrar comentarios de forma rutinaria y promover mejoras locales identificadas.
  • Flight Level 2: un flight level ligeramente más alto, que analiza la coordinación entre partes de la organización, centrándose en la colaboración, la comunicación y la coordinación entre equipos que actúan en diferentes etapas de la cadena de valor de un extremo a otro. En el nivel 2 se realizan las mismas 4 actividades del nivel 1, manteniendo la comunicación entre los dos niveles. Es en este nivel donde surge la gestión de carteras, y es aquí donde se identifican y abordan las dependencias del equipo, generando visibilidad, llamando la atención sobre los cuellos de botella y la sincronización del equipo.
  • Flight Level 3: el flight level más alto, enfocándose en alinear la priorización de iniciativas (proyectos y productos) con la dirección estratégica de la organización. Aquí la gestión estratégica está conectada con la operación. En este flight level, el C-Level también se vuelve ágil y se monitorea el progreso de los objetivos estratégicos.


El modelo Flight Levels se centra en la optimización continua de la cadena de valor, en lugar de la optimización local de cada equipo, donde comprender el contexto de la organización es fundamental, diseñar una arquitectura de flight level para permitir la visualización y gestión del flujo de un extremo a otro y comprender el mejor seguimiento. Actualización del cumplimiento de métricas y cadencias para cada nivel de vuelo.

Aunque el modelo es sencillo, hay muchos elementos a considerar. Si bien la participación y el compromiso de la gerencia son un desafío, el uso de este modelo de pensamiento conduce a un cambio cultural significativo y profundo, con increíbles resultados a mediano y largo plazo que llevan a la empresa a aplicar verdaderamente la tan deseada Agilidad Empresarial.

Fuente: K21

¿Qué es el multicloud?

Multicloud es el uso de servicios en la nube de más de un proveedor de nube. Brinda a las organizaciones la flexibilidad para optimizar el rendimiento, controlar los costos y evitar la dependencia de proveedores.

Puede ser tan sencillo como utilizar software como servicio (SaaS) de diferentes proveedores de nube como Salesforce y Workday, por ejemplo. Pero en el ámbito empresarial, el multicloud normalmente se refiere a la ejecución de aplicaciones empresariales en plataforma como servicio (PaaS) o infraestructura como servicio (IaaS) de múltiples proveedores de servicios en la nube, como Amazon Web Services (AWS), Google Plataforma en la Nube, IBM Cloud® y Microsoft Azure.

Una solución multicloud es una solución de computación en la nube que es portátil a través de las infraestructuras de nube de múltiples proveedores de nube. Las soluciones multicloud generalmente se basan en tecnologías nativas de la nube de código abierto, como Kubernetes, que son compatibles con todos los proveedores de nube pública. Por lo general, también incluyen capacidades para administrar cargas de trabajo en múltiples nubes con una consola central o un único panel.

Muchos de los principales proveedores de nube y proveedores de soluciones en la nube, como VMware, ofrecen soluciones multicloud para infraestructura informática, desarrollo, almacenamiento de datos, almacenamiento en la nube, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), recuperación ante desastres o continuidad del negocio, y más.

Valor y beneficios del multicloud

El valor general del multicloud para la empresa es que evita la dependencia de un proveedor, problemas de rendimiento, opciones limitadas o costos innecesarios resultantes del uso de un solo proveedor de nube. Una estrategia multicloud ofrece a las organizaciones:

  • Flexibilidad para elegir servicios en la nube de diferentes proveedores de nube en función de la combinación de requisitos de precios, rendimiento, seguridad y cumplimiento, y la ubicación geográfica que mejor se adapte al negocio.
  • Capacidad para adoptar rápidamente las mejores tecnologías de cualquier proveedor, según sea necesario o a medida que surjan, en lugar de limitar a los clientes a cualquier oferta o función que ofrezca un único proveedor en un momento dado.
  • Reducción de la vulnerabilidad a interrupciones y tiempos de inactividad no planificados porque una interrupción en una nube no necesariamente afectará los servicios de otras nubes.
  • Reducción de la exposición a licencias, seguridad, compatibilidad y otros problemas resultantes de que los usuarios de TI en la sombra se registren en servicios en la nube que una organización de una sola nube podría no ofrecer.

Gestión del multicloud

La clave para maximizar los beneficios de una arquitectura multicloud es gestionar aplicaciones y recursos en múltiples nubes de forma centralizada como si fueran parte de una única nube. Pero la gestión multicloud conlleva múltiples desafíos, entre ellos:

  • Mantener políticas consistentes de cumplimiento y seguridad en la nube en múltiples plataformas.
  • Implementar aplicaciones de manera consistente en entornos de destino, por ejemplo, desarrollo, puesta en escena y producción, y varias plataformas de alojamiento.
  • Federar y visualizar eventos desde herramientas de registro y monitoreo para lograr una vista singular y configurar respuestas consistentes.

Las organizaciones utilizan herramientas de gestión multicloud o, preferiblemente, una plataforma de gestión multicloud, para monitorear y gestionar sus implementaciones multicloud como si fueran un único entorno de nube. Las mejores plataformas de gestión multicloud suelen ofrecer:

  • Visibilidad y control sobre cualquier recurso en la nube, incluidas las ofertas de IaaS, PaaS y SaaS y los recursos de redes y almacenamiento de datos asociados en la nube pública, la nube privada y las implementaciones de borde.
  • Capacidades de análisis e inteligencia artificial (IA), incluida la inteligencia artificial para operaciones (AIOps). Las AIOps utilizan IA y ML para filtrar el «ruido» de los datos en busca de métricas y telemetría que la organización puede utilizar para optimizar las operaciones, predecir problemas de disponibilidad o rendimiento e incluso automatizar acciones correctivas en toda la infraestructura multicloud.

Multicloud, Cloud híbrida y Multicloud híbrida

La Cloud híbrida o nube híbrida es el uso de entornos de nube pública y privada, con administración, orquestación y portabilidad entre ellos que permite a una organización usarlos como una infraestructura de TI única, unificada y optimizada.

La multicloud y la nube híbrida no son mutuamente excluyentes. De hecho, la mayoría de las nubes híbridas empresariales son multicloud híbridas, ya que incluyen servicios de nube pública o privada de al menos dos proveedores de servicios de nube.

La multicloud híbrida aprovecha los beneficios de la multicloud con:

  • Productividad mejorada de los desarrolladores: la multicloud híbrida permite y es habilitada por métodos de desarrollo ágiles y DevOps y tecnologías de aplicaciones nativas de la nube, como arquitectura de microservicios, contenedores y computación sin servidor.
  • Seguridad mejorada y cumplimiento normativo: además de proporcionar un amplio acceso de la multicloud a las mejores tecnologías de seguridad y cumplimiento, la multicloud híbrida brinda la flexibilidad de implementar y escalar datos confidenciales o cargas de trabajo altamente reguladas de la manera más segura y compatible, y la conveniencia de implementar seguridad y Cumplimiento consistente en todos los servicios de nube, proveedores de nube y entornos de nube.
  • Mayor eficiencia y optimización del gasto: más allá de la flexibilidad para elegir el servicio de nube más rentable, la multicloud híbrida proporciona el control más granular sobre dónde se implementan y escalan las cargas de trabajo, lo que permite a las organizaciones mejorar aún más el rendimiento, por ejemplo, implementar más cerca de los usuarios para reducir la latencia. y optimizar el gasto. La nube híbrida también ayuda a las empresas a modernizar las aplicaciones existentes más rápido y a conectar los servicios de la nube a los datos en la nube o en la infraestructura local de maneras que brinden nuevo valor.
Fuente: IBM

Mejorar la productividad con la Inteligencia Artificial

En la era digital actual, la Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como un catalizador clave para la mejora de la productividad en las empresas. Desde la automatización de tareas repetitivas hasta la toma de decisiones basada en datos, la IA ofrece un abanico de posibilidades que pueden transformar radicalmente la forma en que las organizaciones operan. Aquí exploraremos cómo la IA puede potenciar la productividad empresarial de diversas maneras.

1. Automatización de Tareas Rutinarias: Una de las contribuciones más evidentes de la IA a la productividad empresarial es la automatización de tareas rutinarias y monótonas. Los sistemas de IA pueden realizar actividades como la clasificación de correos electrónicos, la gestión de archivos y la extracción de datos de manera eficiente y sin errores, liberando así a los empleados de tareas repetitivas para que puedan enfocarse en actividades más estratégicas y creativas.

2. Mejora de la Eficiencia Operativa: La IA también puede mejorar significativamente la eficiencia operativa de una empresa al analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real. Mediante algoritmos avanzados, la IA puede identificar patrones y tendencias, proporcionando a las empresas información valiosa para la toma de decisiones informada. Esto puede ser especialmente útil en la optimización de cadenas de suministro, gestión de inventarios y programación de tareas.

3. Asistentes Virtuales y Chatbots: La implementación de asistentes virtuales y chatbots impulsados por IA puede agilizar la atención al cliente y mejorar la experiencia del usuario. Estos sistemas pueden responder preguntas frecuentes, realizar transacciones simples y ofrecer asistencia personalizada las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Al reducir la carga de trabajo del personal humano en tareas repetitivas, se liberan recursos para abordar cuestiones más complejas y estratégicas.

4. Análisis Predictivo: La IA permite a las empresas realizar análisis predictivos mediante la evaluación de datos históricos y la identificación de patrones que pueden prever tendencias futuras. Este enfoque proactivo facilita la anticipación de cambios en la demanda del mercado, fluctuaciones de precios y otras variables que pueden afectar a la empresa. Al estar preparadas para los desafíos potenciales, las empresas pueden tomar decisiones anticipadas y estar un paso adelante en un entorno empresarial dinámico.

5. Personalización de la Experiencia del Cliente: La personalización es clave en la retención de clientes, y la IA juega un papel esencial al ofrecer experiencias personalizadas basadas en el análisis de datos del comportamiento del cliente. Desde recomendaciones de productos hasta ofertas específicas, la IA puede crear interacciones más significativas y relevantes, aumentando la satisfacción del cliente y fortaleciendo las relaciones a largo plazo.

Conclusión: La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una mera promesa futurista para convertirse en una herramienta indispensable para mejorar la productividad empresarial. Al aprovechar las capacidades de la IA para automatizar tareas, analizar datos, mejorar la eficiencia operativa y personalizar experiencias, las empresas pueden posicionarse en la vanguardia de la innovación y la competitividad. La adopción estratégica de la IA no solo impulsa la productividad, sino que también allana el camino para un crecimiento sostenible en un mundo empresarial en constante evolución.