Ed Keisling, Chief AI Officer, Progress Software – Serie de entrevistas

Ed Keisling, Chief AI Officer, Progress Software, aporta más de 30 años de liderazgo en tecnología a su cargo, donde supervisa y avanza la estrategia de inteligencia artificial de la empresa y la integra en su cartera de productos.

Anteriormente, Keisling se desempeñó como Vicepresidente Senior de Ingeniería para la Gestión de Infraestructura en Progress, donde lideró esfuerzos de innovación y mejoró la eficiencia operativa. También ha ocupado cargos ejecutivos de ingeniería en Vecna Technologies, donde dirigió DevOps, IT, análisis y soporte, y pasó más de 17 años en cargos de liderazgo de ingeniería senior en Pegasystems

Progress Software (PRGS ) es un proveedor líder de herramientas de infraestructura y desarrollo de aplicaciones, con un enfoque creciente en la integración de la inteligencia artificial en su ecosistema de plataformas. Los esfuerzos de inteligencia artificial de la empresa abarcan el monitoreo de infraestructura, la automatización de contenido, la búsqueda semántica y la inteligencia artificial generativa responsable. Al integrar la inteligencia artificial en productos como Sitefinity, Flowmon y Semaphore, Progress ayuda a las empresas a acelerar el desarrollo, simplificar las operaciones y mejorar la toma de decisiones con la automatización inteligente y contextual.

Ha tenido una carrera de varias décadas liderando equipos de ingeniería y infraestructura en organizaciones importantes como Pegasystems, Vecna Technologies y ahora Progress Software. ¿Qué lo llevó originalmente a la intersección de la ingeniería de software y la transformación empresarial, y cómo evolucionó ese camino hacia su actual cargo de liderazgo en inteligencia artificial?

A lo largo de mi carrera, me he fascinado por diferentes enfoques de gestión para lograr cosas. Todos tienen sus ventajas y desventajas, pero siempre he pensado que el mejor proceso sería aquel en el que se pone la información en manos de las personas más cercanas al trabajo y luego se les da la autonomía que necesitan para tomar las decisiones que necesitan en tiempo real. Esto ha sido uno de los pilares de cómo he gestionado tanto organizaciones grandes como pequeñas.

Este enfoque se aplica a todas las áreas funcionales, pero me siento particularmente atraído por la ingeniería, donde los desarrolladores solo quieren poner la cabeza en su trabajo y producir con mínimas interrupciones.

La inteligencia artificial es uno de los mejores medios para habilitar este ideal. Es la verdadera democratización del conocimiento, lo que permite a las personas tomar verdadera posesión de sus ideas y trabajo y conducir resultados de una manera más sistemática. Estoy apasionado por permitir que el equipo de Progress aproveche la inteligencia artificial para hacer su trabajo más fácil, y estoy igualmente impulsado para tratar de descubrir cómo podemos aprovechar esto dentro de nuestra cartera de productos para impulsar un valor aún mayor para nuestros clientes.

Antes de convertirse en CAIO, lideró iniciativas de ingeniería para productos críticos de Progress como WhatsUp Gold, Flowmon y Chef. ¿Qué lecciones de la gestión de infraestructura y la escala operativa informan su enfoque para integrar la inteligencia artificial en una cartera de productos empresariales?

La clave de cualquier implementación de inteligencia artificial exitosa es los datos de alta calidad. Los datos más completos permiten impulsar mejores perspectivas y acciones para los clientes y nos permiten como proveedor ofrecer experiencias mejor adaptadas para ellos. Tenemos una iniciativa en curso en Progress para vincular las capacidades de monitoreo de nuestros productos Loadmaster, Flowmon y WhatsUp Gold para impulsar perspectivas más holísticas del entorno del cliente.

Creamos que hay una oportunidad interesante con Progress Chef para poder hacer cambios en el entorno del cliente, basados en los eventos. La inteligencia artificial realmente nos permite acelerar este trabajo, no solo en nuestra capacidad para llevar nuevas capacidades al mercado a velocidad, sino también al presentar elementos de acción para el equipo de operaciones hoy y para los agentes de inteligencia artificial en el futuro.

En Progress, ha enfatizado la creación de “espacios de aprendizaje de inteligencia artificial seguros” que permiten la experimentación sin miedo. ¿Cómo equilibra la innovación y la gobernanza de la inteligencia artificial responsable en tales entornos?

En el lado de desarrollo, tenemos tuberías y estándares de codificación robustos que se han refinado en algunos casos durante décadas, y tenemos a un humano en el bucle para revisar todos los cambios. Es importante que usemos esta oportunidad para elevar, no reducir, nuestros estándares en términos de calidad y completitud del código, y en algunos casos, la inteligencia artificial nos permite avanzar hacia la izquierda con revisiones de seguridad y código mejoradas.

Tenemos hackatones de inteligencia artificial regulares dentro de los productos para generar nuevas ideas de productos y formas de ayudar a automatizar o simplificar nuestros productos. Tenemos un proceso formal que los productos deben seguir si desean avanzar en alguna de estas ideas a producción, donde explícitamente verificamos la función por riesgos éticos y de cumplimiento, entre una serie de otras cosas, con líderes de toda la organización.

Muchos proyectos de inteligencia artificial en entornos empresariales nunca pasan de la fase de prueba de concepto. Desde su experiencia, ¿cuáles son las barreras más comunes para la adopción de la inteligencia artificial, y cómo está ayudando a los clientes de Progress a superarlas?

Hay una brecha entre la publicidad y la realidad en términos de lo que se puede implementar prácticamente en un entorno empresarial con respecto a la inteligencia artificial. Las barreras aquí son similares a cualquier tecnología emergente; necesitas ser pragmático sobre comprender el riesgo, el alcance y los beneficios, y luego diseñar experimentos pequeños que puedas desplegar de manera segura para obtener la experiencia y los datos que necesitas para iterar más.

Así que este es el enfoque que estamos tomando en Progress en este momento, identificando soluciones de valor alto, riesgo bajo, con intervención humana que los clientes puedan experimentar para construir confianza y luego construir a partir de ahí. La confianza es fundamental aquí porque queremos probar de manera segura nuestro valor de propuesta, ya que nuestro software es central para muchos de los negocios de nuestros clientes.

Ha liderado iniciativas en áreas como análisis, DevOps y arquitectura de nube. ¿Cómo se integran estas disciplinas con los despliegues de inteligencia artificial de hoy, y dónde ve la convergencia más emocionante?

El mayor avance aquí es el Santo Grial del monitoreo de eventos en tiempo real y las acciones que ahora son posibles gracias a la inteligencia artificial. El desafío con cualquier conjunto de datos es derivar los elementos de acción o tendencias, particularmente en el entorno de hoy, donde puedes tener múltiples sistemas que alimentan información. Es muy difícil y consume mucho tiempo filtrar esos mensajes para determinar qué debes hacer a continuación. Estamos entrando en un nuevo mundo donde el sistema podrá proporcionar dinámicamente esas perspectivas para ti, y simplemente podrás preguntar en lenguaje natural por la información que necesitas.

Abroga por basar la inteligencia artificial en lógica empresarial en lugar de publicidad. ¿Puede compartir un ejemplo de cómo alinear el desarrollo de inteligencia artificial con resultados empresariales medibles ha llevado a un éxito real, ya sea en Progress o en sus roles anteriores?

En Progress, priorizamos el valor empresarial sobre las palabras clave de inteligencia artificial centrándonos en resultados medibles que impacten directamente en la línea de fondo de nuestros clientes.

Un ejemplo es nuestro enfoque con la integración de inteligencia artificial de Progress Sitefinity. En lugar de agregar características de inteligencia artificial por el simple hecho de tenerlas, identificamos puntos de dolor específicos que nuestros clientes estaban enfrentando y desarrollamos capacidades de inteligencia artificial dirigidas para abordar esos desafíos, incluida la optimización de contenido inteligente, el análisis de rendimiento impulsado por inteligencia artificial y la búsqueda de medios automatizada. Con las últimas capacidades de inteligencia artificial en Sitefinity 15.3, los marketeros, desarrolladores y equipos de contenido pueden entregar experiencias digitales que les permitirán competir y ganar en un mundo impulsado por la inteligencia artificial.

Otro ejemplo es nuestra plataforma Progress Flowmon. Impulsada por la inteligencia artificial, Flowmon actúa como un analista de seguridad siempre activo, capaz de destilar y resumir solo los eventos y hallazgos más importantes, proporcionando una comprensión contextualizada de los incidentes y conocimientos clave sobre la dinámica de cualquier situación de seguridad en entornos híbridos complejos. Con el monitoreo de red de Flowmon, los equipos de seguridad pueden centrarse en amenazas genuinas en lugar de buscar ruido, mejorando sus tiempos de respuesta y mitigando el riesgo de perder incidentes críticos en entornos híbridos complejos.

Con Progress sirviendo a cientos de miles de clientes globales, ¿cómo garantiza que su estrategia de inteligencia artificial se escalable de manera responsable en un ecosistema tan grande y diverso de desarrolladores y empresas?

Queremos que los clientes tengan acceso a la mejor tecnología para hacerlos exitosos y permitirles derivar el mayor valor de nuestros productos. Progress tiene múltiples productos, cada uno aprovechando la inteligencia artificial para llevar soluciones innovadoras al mercado. Una de nuestras ventajas es que podemos tomar esos conocimientos, estandarizarlos y hacerlos disponibles para otros productos en la cartera para acelerar aún más sus capacidades. En su núcleo, conceptos como la semántica, el procesamiento de documentos y la detección de anomalías pueden aprovecharse en múltiples productos.

Ha contribuido a programas de mentoría en MIT y la Universidad de New Hampshire. ¿Qué habilidades o mentalidades cree que la próxima generación de líderes en inteligencia artificial debe desarrollar para construir soluciones éticas y de impacto?

Algo que trato de inculcar en los estudiantes a los que asesoro es el concepto y el valor de “aprender a aprender”. ¿Pueden tomar un proyecto complejo que hayan completado, asimilar los conocimientos y luego abstraerlos para aplicarlos a un espacio de problemas que nunca han visto antes? Cuanto más puedan hacer esto, más se convierte en una superpotencia donde construyen la confianza de que, no importa qué problema puedan encontrar, saben que tienen una herramienta de éxito para descomponerlo y tener éxito. Esta habilidad les permitirá navegar los cambios en la tecnología.

Pero más allá de eso, queremos que los estudiantes sean curiosos, tengan un enfoque científico y encuentren un trabajo que les apasione. Si realmente se preocupan por su trabajo y se enorgullecen de él, los aspectos éticos y de impacto a menudo seguirán de manera natural, siempre y cuando la organización establezca las barreras adecuadas para guiar este proceso.
 
Progress ha estado incorporando inteligencia artificial en sus productos durante años. ¿Qué avances o cambios recientes en el panorama de la inteligencia artificial cree que han hecho que la implementación escalable de la inteligencia artificial sea más factible que nunca?

Obviamente, la tecnología ha mejorado dramáticamente, y se ha vuelto mucho más accesible. Ya no es necesario construir o entrenar modelos para impulsar el valor de un modelo de lenguaje grande o tener un equipo de científicos de datos para optimizar algoritmos.

Pero prácticamente, creo que esto comienza con la conciencia: OpenAI/ChatGPT puso la inteligencia artificial en el centro de atención y la hizo accesible para todos. Esta accesibilidad generalizada construye confianza con las personas en términos de lo que es posible y los tipos de problemas que la inteligencia artificial puede resolver. Inevitablemente, esto conduce a más confianza para aquellos que construyen soluciones que pueden resolver problemas reales, así como para los usuarios finales de esas soluciones.

Mirando hacia adelante, ¿cómo vislumbra la evolución del papel de un Oficial de Inteligencia Artificial a medida que la inteligencia artificial se integra más profundamente en el ADN organizacional? ¿Permanecerá como un rol distinto o se convertirá en una competencia central esperada de todos los líderes de nivel C?

Creo que la inteligencia artificial necesitará convertirse en una competencia central de todos los empleados, no solo de los líderes de la organización, para que las organizaciones prosperen. Esto es algo que estamos impulsando en Progress y trabajando arduamente para habilitar a nuestros equipos para que puedan participar en esta transformación. De hecho, creo que eso es parte de la salsa secreta, junto con grandes productos, clientes y socios, que realmente impulsará la adopción y la innovación. Creo que las organizaciones que descubran esto serán los nuevos líderes en su industria. Mi trabajo es ayudar a asegurarme de que esto suceda y de que estemos alineados con las tendencias de la industria correctas que nos harán exitosos.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Progress Software.