![Ciudad futurista con rascacielos avanzados y redes de datos visibles, simbolizando la integración de la IA en los negocios.](https://odin.mx/wp-content/uploads/2024/04/DALL·E-2024-04-29-21.49.10-A-photographic-style-of-a-futuristic-cityscape-where-advanced-skyscrapers-are-interconnected-with-visible-data-networks-symbolizing-the-integration--1024x585.webp)
La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el mundo empresarial a un ritmo vertiginoso. Líderes visionarios como Arturo Elias Ayub, director de Alianzas Estratégicas y Contenidos de América Móvil, reconocen el enorme potencial de tecnologías como ChatGPT para transformar la forma en que las empresas operan y compiten en el mercado.
En nuestra experiencia como Consultores Certificados, hemos sido testigos directos del impacto transformador que esta tecnología puede tener en las organizaciones. En un proyecto reciente, logramos que un equipo de 25 personas alcanzara un impresionante 95% de adopción de la herramienta de IA en tan solo 2 semanas. Este resultado supera con creces el 60% típico de los proyectos de TI estándar que además demoran varios meses, demostrando el poder de la IA para impulsar el cambio y la eficiencia.
Pero los beneficios de la IA van más allá de la adopción de herramientas. Como relata Elias Ayub en una anécdota reveladora, el desarrollo de un proyecto que normalmente tomaría de 7 a 8 meses a un equipo de 5,000 empleados de una empresa de software, fue completado ¡en tan solo 3 días! gracias a la IA. Esta increíble hazaña pone de manifiesto el potencial de esta tecnología para acelerar la innovación y la entrega de resultados.
A pesar de estos ejemplos inspiradores, muchas empresas aún enfrentan desafíos para integrar la IA en sus operaciones. La falta de conocimiento técnico, la incertidumbre sobre su ROI y la resistencia al cambio son algunas de las barreras que impiden a las organizaciones aprovechar todo el potencial de esta tecnología transformadora.
Testimonios del impacto
Amazon, 4500 años de ahorro
Amazon Q: Transformando la Actualización de Software en Amazon
En un testimonio revelador, el CEO de Amazon comparte cómo Amazon Q, su asistente de IA generativa para desarrollo de software, está revolucionando uno de los procesos más tediosos pero cruciales en el desarrollo de software: la actualización de software fundamental.
“Una de las tareas más tediosas (pero críticas) para los equipos de desarrollo de software es actualizar el software fundamental. No es trabajo de nuevas funciones, y no se siente como si estuvieras avanzando la experiencia. Como resultado, este trabajo se teme o se pospone por trabajo más emocionante, o ambos.”
Amazon Q está cambiando esta dinámica con su nueva capacidad de transformación de código. Los resultados, según el CEO, han sido nada menos que asombrosos:
Resultados Impactantes:
El tiempo promedio para actualizar una aplicación a Java 17 se redujo drásticamente de los típicos 50 días-desarrollador a solo unas pocas horas.
Se estima un ahorro equivalente a 4,500 años-desarrollador de trabajo.
En menos de seis meses, más del 50% de los sistemas Java de producción de Amazon se actualizaron a versiones modernizadas.
El 79% de las revisiones de código generadas automáticamente se enviaron sin cambios adicionales.
Beneficios adicionales incluyen mejoras en seguridad y reducción de costos de infraestructura.
Se estima una ganancia de eficiencia anualizada de $260 millones.
El CEO enfatiza que este es un excelente ejemplo de cómo las grandes empresas pueden obtener eficiencias significativas en el trabajo de mantenimiento de software fundamental aprovechando Amazon Q.
“Ha sido un cambio revolucionario para nosotros, y no solo nuestros equipos de Amazon planean usar más esta capacidad de transformación, sino que nuestro equipo de Q planea agregar más transformaciones para que los desarrolladores las aprovechen.”
Este testimonio subraya el potencial de la IA generativa para transformar no solo las tareas más visibles del desarrollo de software, sino también aquellas fundamentales que a menudo se pasan por alto pero son cruciales para el funcionamiento eficiente y seguro de los sistemas de software a gran escala.
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