Supervisando la IA generativa surgen nuevos roles de liderazgo en software
Surgimiento de nuevos roles de liderazgo en software al supervisar la IA generativa
La mayoría de los líderes de software ya están, o pronto estarán, incorporando IA generativa en sus actividades laborales diarias. Según un análisis de Gartner, para 2025 más de la mitad de todas las descripciones de roles de liderazgo en ingeniería de software requerirán explícitamente la supervisión de la IA generativa.
Característica especial
La intersección de la IA generativa y la ingeniería
La oleada de IA generativa puede aprovechar un tremendo potencial en el ámbito de la ingeniería. También puede presentar desafíos, ya que las empresas y los ingenieros deben comprender el impacto de la IA en sus roles, estrategias empresariales, datos, soluciones y desarrollo de productos. ¿Cómo será el futuro de la incorporación de la IA generativa en el software? ENBLE lo explica desde todas las perspectivas.
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Este cambio en las responsabilidades lleva a la necesidad de ampliar el alcance del liderazgo en software más allá del desarrollo y mantenimiento de aplicaciones. Según Haritha Khandabattu, analista de Gartner, la supervisión de la IA generativa también implicará la gestión de equipos, la gestión del talento, el desarrollo comercial y la aplicación de la ética.
Aunque la IA generativa no reemplazará a los desarrolladores, “tiene la capacidad de automatizar ciertos aspectos de la ingeniería de software”, agrega. Y aunque “no puede replicar la creatividad, el pensamiento crítico y las habilidades de resolución de problemas que poseen los humanos”, la IA actúa como un multiplicador de fuerzas que puede mejorar la eficiencia.
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Otros expertos también reconocen la importancia de los cargos de liderazgo en ingeniería de software. “No se puede subestimar el papel de los gerentes en la creciente transformación social que involucra la IA”, afirman Nicholas Berente de la Universidad de Notre Dame y Bin Gu de la Universidad de Boston, en un artículo en MIS Quarterly.
“Son los gerentes quienes toman todas las decisiones clave sobre la IA. Supervisan el desarrollo e implementación de sistemas basados en IA, las utilizan en su toma de decisiones, las aprovechan para dirigirse a los clientes y monitorean y ajustan las decisiones, procesos y rutinas que usan IA. Los gerentes asignan recursos, supervisan proyectos de IA y gobiernan las organizaciones que están dando forma al futuro”.
Los desafíos para los gerentes incluyen vincular la IA con las estrategias comerciales, fomentar las interfaces entre humanos e IA, así como prestar atención a “datos, privacidad, seguridad, ética, trabajo, derechos humanos y seguridad nacional”, señalan Berente y coautores.
Alinearse con los objetivos comerciales también será una capacidad de liderazgo clave. Los líderes de la industria sugieren que la IA en sus formas líderes, tanto generativas como operativas, no es solo una herramienta de productividad para desarrolladores, sino que también presenta oportunidades comerciales que los líderes de software necesitan comprender y promover. “Los proyectos de IA no son simplemente proyectos tecnológicos”, dice John Roese, director de tecnología global de Dell Technologies.
“Los buenos proyectos están alineados con los resultados comerciales. Los proyectos de IA interrumpen inevitablemente las estructuras organizativas y esas no son decisiones técnicas. Cada inversión y cambio hacia la automatización hace que desaparezcan empleos heredados y crea nuevos empleos encargados de hacer que esa automatización funcione”.
La demanda de nuevas habilidades de liderazgo significa que los profesionales de TI deben esperar una expansión de los equipos en los que participan o lideran los líderes de software. “Los avances en IA han dado lugar a un nuevo nivel de experiencia técnica, como especialistas en IA e ingenieros de aprendizaje automático que desarrollan e implementan algoritmos de IA y redes neuronales”, dice Bryan Madden, responsable global de marketing de IA en AMD.
“La IA y su implementación están evolucionando rápidamente. Los proyectos de IA necesitan un enfoque integral para asegurarse de que no solo se consideren factores prácticos y tecnológicos, sino que también se sigan a la par la gobernanza, la política y la ética”.
También es importante recordar que el liderazgo de la IA probablemente sea un juego en equipo. Si bien la mayoría de los esfuerzos de IA son generalmente liderados por el CEO, el CIO o el jefe de ingeniería, “los empleados de varios departamentos deben colaborar entre sí, construyendo casos de uso internos para acelerar las capacidades del producto para los clientes”, dice Naveen Zutshi, CIO de Databricks.
“Los equipos del lado empresarial de la organización pueden trabajar con ingenieros, aquellos bajo el CIO, y TI para construir modelos internos de lenguaje amplio que mejoren los procesos comerciales en todos los departamentos”.
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Esta demanda de colaboración significa que el éxito de la IA “dependerá de asociaciones abiertas y colaboración entre tecnología, negocios y sociedad”, dice Madden de AMD.
“A medida que la IA se vuelva más ubicua en industrias como la salud, las finanzas y la educación, habrá una necesidad de expertos en dominio para proporcionar contexto y conocimientos a los desarrolladores de aplicaciones de IA. Esos conocimientos ayudarán a la comunidad tecnológica a perfeccionar su aplicación de IA de la mejor manera para obtener el mejor retorno para su base de clientes. Habrá roles emergentes que involucren a expertos en políticas en el ámbito del desarrollo de aplicaciones”.
Además de la experiencia en el negocio, el auge de la IA significará también un enfoque creciente en la ingeniería y las capacidades de aprendizaje en contexto. Zutshi de Databricks dice: “Esta es una nueva capacidad para que los desarrolladores optimicen las indicaciones para modelos de lenguaje amplios y construyan nuevas capacidades para los clientes, ampliando aún más el alcance y la capacidad de las herramientas de IA”.
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Otra área en la que los líderes de software necesitarán tomar la iniciativa es la ética de la IA. Los líderes de ingeniería de software “deben trabajar con, o formar, un comité de ética de IA para crear pautas de políticas que ayuden a los equipos a utilizar de manera responsable las herramientas generativas de IA para el diseño y el desarrollo”, informa Khandabattu de Gartner en su análisis. Los líderes de software deberán identificar y ayudar “a mitigar los riesgos éticos de cualquier producto generativo de IA que se desarrolle internamente o se compre a proveedores externos”.
Finalmente, el reclutamiento, desarrollo y gestión del talento también recibirán un impulso de la IA generativa, agrega Khandabattu. Las aplicaciones generativas de IA pueden acelerar las tareas de contratación, como realizar un análisis de trabajo y transcribir resúmenes de entrevistas. Por ejemplo, dice que los líderes de software “pueden ingresar una indicación solicitando palabras clave o frases clave relacionadas con habilidades o experiencia para la ingeniería de plataformas”. La IA generativa también apoyará la gestión y desarrollo de habilidades. Khandabattu dice: “Esto ayudará a los líderes de ingeniería de software a repensar los roles al identificar habilidades que se pueden combinar para crear nuevas posiciones y eliminar redundancias”.
