Dr. Pandurang Kamat, Director de Tecnología, Persistent Systems – Serie de Entrevistas

El Dr. Pandurang Kamat es el Director de Tecnología de Persistent Systems (PERSISTENT.BO ), y es responsable de la investigación de tecnologías avanzadas enfocada en desbloquear el valor empresarial a través de la innovación a gran escala. Es un líder tecnológico experimentado que ayuda a los clientes a mejorar la experiencia del usuario, optimizar los procesos comerciales y crear nuevos productos digitales. Su visión para Persistent es ser una potencia de innovación que ancla un ecosistema de innovación global y diverso, que comprende academia y startups.

Pandurang se unió a Persistent en 2012. Antes de unirse a Persistent, fue el Director de Análisis para los negocios de búsqueda y contenido de Ask.com, donde lideró un equipo global para gestionar la plataforma de análisis de Ask. Antes de eso, ayudó a construir productos de comunicaciones seguras y medios digitales en Bell Labs y HP Labs, y una plataforma de investigación inalámbrica galardonada en la Universidad de Rutgers.

Persistent Systems es un socio de confianza de Ingeniería Digital y Modernización Empresarial para líderes del mercado global en diversas industrias.

¿Qué te atrajo inicialmente a la informática y la ingeniería informática?

Mi interés en la informática y la ingeniería informática se despertó durante un curso de verano en la escuela. Aprender constructos de programación y crear juegos de computadora me introdujo a la lógica estructurada que sustenta estos campos. Me fascinó la capacidad de descomponer problemas complejos y resolverlos sistemáticamente. Lo que realmente me atrajo fue el enorme poder que ofrecen los programas bien diseñados. Pueden automatizar tareas, optimizar procesos y empoderar a individuos o equipos pequeños para lograr hazañas notables. Esta combinación de creatividad, resolución de problemas y potencial transformador sigue inspirándome. Desde esas experiencias iniciales hasta mi viaje en curso, sigo apasionado por las posibilidades ilimitadas que ofrece la tecnología. La informática y la ingeniería informática no solo dan forma al futuro, sino que también ofrecen vías para la innovación y el progreso que me impulsan hacia adelante.

La mayor parte del negocio de Persistent Systems proviene de la creación de software para empresas, ¿cómo ha transformado el surgimiento de la inteligencia artificial generativa la forma en que opera tu equipo?

El surgimiento de la inteligencia artificial generativa (GenAI) ha transformado la forma en que opera nuestro equipo en Persistent, particularmente en el desarrollo de software empresarial. Esta disruptiva dentro de la industria de la tecnología de la información no solo presenta desafíos, sino también oportunidades significativas para replantear las operaciones comerciales de manera holística.

Como una empresa de ingeniería digital impulsada por la inteligencia artificial, Persistent ha adoptado la GenAI para revolucionar varios aspectos del ciclo de vida de la ingeniería de software. En el último año, hemos desarrollado herramientas y suites que redefinen completamente procesos como la generación de código, la generación de casos de prueba y la migración de informes. En proyectos de modernización de legados, nuestro enfoque ha evolucionado significativamente. Ahora aprovechamos herramientas para simplificar los procesos de toma de código, mitigar los riesgos del proyecto y acelerar la incorporación de nuevos miembros del equipo al proporcionarles una comprensión más profunda de las bases de código complejas. Además, nuestra colaboración con dominios de la industria nos permite ofrecer soluciones personalizadas que aprovechan los datos empresariales. Al desarrollar asistentes digitales capaces de comprender el lenguaje empresarial y proporcionar referencias relevantes, mejoramos la eficiencia operativa y la toma de decisiones dentro de las empresas. Estos asistentes siguen los principios de la inteligencia artificial responsable, garantizando la transparencia, la rendición de cuentas, la seguridad y la privacidad, y mejorando continuamente su precisión y rendimiento a través de la evaluación automatizada de la salida del modelo.

¿Cuáles son algunos de los desafíos de modernizar completamente los sistemas legados utilizando la inteligencia artificial generativa?

La GenAI es una herramienta poderosa, pero no es una bala de plata para la modernización completa de los sistemas legados. Las organizaciones en diversas industrias deben adoptar un enfoque combinado, aprovechando la experiencia humana y las capacidades de la inteligencia artificial. Si bien la GenAI ofrece un gran potencial para la modernización, tiene sus limitaciones. Los desafíos clave incluyen:

• Comprensión limitada de los sistemas legados: los modelos de GenAI requieren una comprensión exhaustiva de los sistemas existentes para funcionar de manera efectiva. Los sistemas legados a menudo carecen de documentación completa, lo que obstaculiza la capacidad de la inteligencia artificial para comprender sus interdependencias de manera efectiva.
• Calidad y sesgo de los datos: la calidad y la representatividad de los datos utilizados para entrenar el modelo de inteligencia artificial tienen un impacto significativo en su salida. Las limitaciones de los datos de entrenamiento pueden reflejarse en el código generado, introduciendo posiblemente nuevos problemas.
• Garantizar la calidad y la seguridad: si bien la GenAI puede automatizar la generación de código, la salida requiere pruebas y verificaciones rigurosas para cumplir con los estándares de calidad, funcionales y de seguridad.
• Alcance limitado de la modernización: la GenAI puede no ser adecuada para una modernización completa del sistema. Puede destacar en tareas específicas como la refactorización de código o la generación de casos de prueba, pero los cambios arquitectónicos complejos aún requieren intervención manual.
• Administración del cambio y alineación de las partes interesadas: la gestión del cambio organizacional y la obtención de la aprobación de las partes interesadas son factores críticos para determinar el éxito de la modernización de los sistemas legados con la GenAI. La comunicación clara, los programas de capacitación y las iniciativas de participación de las partes interesadas pueden ayudar a abordar la resistencia al cambio y facilitar transiciones suaves.

Uno de los desafíos de la inteligencia artificial generativa es la consistencia, ¿cómo ayuda Persistent Systems a construir una experiencia de usuario consistente?

La consistencia es solo un elemento de la experiencia de usuario y los resultados de la empresa impulsada por la GenAI. Nosotros miramos el proceso de manera holística.

Ofrecemos apoyo integral en todas las etapas de la adopción de la GenAI. Nuestra orientación estratégica y nuestro análisis exhaustivo de casos de uso ayudan a las organizaciones a seleccionar los modelos de base (FMs) más adecuados para sus necesidades específicas. A través de un examen detallado y una consultoría, asistimos a los clientes a definir casos de uso claros y tomar decisiones informadas sobre la selección de los FMs.

Luego, nos enfocamos en múltiples enfoques, como la inducción de pocos disparos o incluso el ajuste fino, para garantizar que los modelos utilizados en las aplicaciones estén sintonizados con el caso de uso y los datos empresariales.

Nuestras soluciones no solo emplean técnicas estándar de RAG, sino que también profundizan en estrategias de múltiples disparos y división de datos para garantizar que los datos más relevantes se recuperen y se proporcionen al FM durante la inferencia. Además, mejoramos la precisión y la relevancia de este contexto utilizando gráficos de conocimiento avanzados para capturar relaciones ocultas dentro de los datos empresariales.

También empleamos múltiples técnicas de anclaje y guardias para limitar y enfocar el alcance de la inferencia.

Finalmente, sometemos la aplicación a un marco de evaluación riguroso y automatizado que garantiza la consistencia de la inferencia y la experiencia, lanzamiento tras lanzamiento.

¿Puedes proporcionar ejemplos del mundo real donde las soluciones impulsadas por la GenAI han revolucionado con éxito las interacciones con los clientes?

Persistent ha transformado las interacciones con los clientes para un proveedor líder de soluciones de software a través de soluciones impulsadas por la GenAI. Enfrentando desafíos de escalabilidad durante los períodos operativos pico, la empresa implementó un Repositorio Central de Conocimiento y un Bot de Equipos de Inteligencia Conversacional. Esto simplificó el acceso a la información, lo que llevó a una reducción del 80% en el tiempo de resolución de consultas de los clientes. La calidad de las respuestas también mejoró significativamente, lo que resultó en una mayor satisfacción del cliente.

También asistimos a una firma de capital privado al aprovechar la GenAI para automatizar la creación de informes de inversión detallados. Con el sistema impulsado por la GenAI, el tiempo necesario para generar informes se redujo en un 90%. Este enfoque simplificado revolucionó las operaciones de la firma, facilitando una toma de decisiones rápida y efectiva. La eficiencia no solo ahorró un valioso tiempo, sino que también fomentó una mayor colaboración entre las partes interesadas y garantizó un toque personalizado en cada memorándum, lo que mejoró en general la eficacia.

¿Cómo abordas la innovación de la GenAI responsable?

Nuestro enfoque de la innovación de la GenAI responsable prioriza las prácticas éticas y el cumplimiento regulatorio en todo el proceso de desarrollo e implementación. Nos enfocamos en la transparencia, la rendición de cuentas y la equidad en la toma de decisiones impulsada por la inteligencia artificial.

Establecemos directrices éticas sólidas que rigen el desarrollo, la implementación y el uso de los sistemas de GenAI. En nuestra búsqueda de la innovación de la GenAI responsable, probamos y validamos rigurosamente nuestros sistemas para mitigar los riesgos potenciales, como los sesgos, la desinformación y los problemas de privacidad.

Además, priorizamos la transparencia y la rendición de cuentas en los procesos de toma de decisiones impulsados por la inteligencia artificial al proporcionar a los usuarios una visión clara de las operaciones del sistema. En última instancia, nuestro enfoque tiene como objetivo desarrollar y desplegar sistemas de GenAI que impulsen la innovación y la eficiencia, mientras contribuyen positivamente a la sociedad.

¿Cuál es tu visión para el futuro de la inteligencia artificial?

Mi visión para el futuro de la inteligencia artificial es multifacética. En primer lugar, en la ingeniería digital, imagino la inteligencia artificial no solo como un asistente de codificación, sino también como un socio colaborador, similar a un “programador por pares”. Esto implica que la inteligencia artificial asiste en tareas de codificación y participa activamente en la resolución de problemas al trazar tareas complejas y ejecutar subtareas.

En segundo lugar, preveo una era de agentes y asistentes de inteligencia artificial personalizados que ofrecen experiencias personalizadas a los individuos, un enfoque de “personalización de 1”. Estos agentes comprenderán las preferencias, comportamientos y necesidades únicas de los usuarios, brindando apoyo y servicios altamente personalizados.

Finalmente, creo en la evolución de los sistemas de inteligencia artificial compuestos, donde varios modelos de inteligencia artificial coexisten para abordar diferentes necesidades. No habrá un solo modelo “de talla única” sino una combinación de modelos grandes y pequeños, generales y personalizados que trabajan juntos en los servicios de inteligencia artificial. Este enfoque permite una mayor flexibilidad, eficiencia y eficacia para resolver una amplia gama de problemas en diferentes dominios.

Gracias por la excelente entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Persistent Systems.