La posición de resiliencia coloca a las empresas en una posición ventajosa ante el auge de las aplicaciones de IA

Listo o no, se avecina un nuevo boom de aplicaciones. En los próximos tres años, podríamos ver la creación de mil millones (sí, mil millones) de nuevas aplicaciones... y eso es gracias a la IA generativa.

La IA generativa acelera el desarrollo de la aplicación mediante la generación de códigos de IA y la automatización de otros pasos, incluida, sobre todo, la generación de casos de prueba utilizados para verificar la funcionalidad, un proceso que tradicionalmente lleva mucho tiempo.

Las herramientas con IA y los entornos de desarrollo están ayudando a los desarrolladores de aplicación a trabajar mejor, quitándoles tareas rutinarias de encima y liberando ancho de banda para más innovación.

Pero en medio de la anticipación, una advertencia para las empresas: a medida que incorporan más aplicaciones nuevas en los flujos de trabajo cotidianos, se enfrentan a más riesgos si algo sale mal.

En el desarrollo de software, una aplicación resiliente se recupera rápidamente de interrupciones o fallos inesperados, con poco o ningún impacto en la productividad.

Pero, ¿cómo pueden las empresas evaluar si las aplicaciones son resilientes?

La respuesta está en los requisitos no funcionales, o NFR. A diferencia de los requisitos funcionales, que se refieren a lo que debe hacer un sistema, los requisitos no funcionales son criterios para el rendimiento y las capacidades de un sistema. 

Al evaluar la resiliencia de las aplicaciones, hay seis tipos de NFR que son los más importantes:

• Mantenibilidad: lo fácil que es realizar el mantenimiento de una aplicación mediante modificaciones. Estrategias como el diseño modular, las pruebas automatizadas, la integración e implementación continuas (CI/CD), el control de versiones y la refactorización periódica pueden mejorar la capacidad de mantenimiento.

• Observabilidad: en qué medida se puede evaluar el estado interno de una aplicación basándose en sus resultados externos. La observabilidad de las aplicaciones se puede lograr mediante enfoques como el registro completo, el rastreo distribuido y el uso de herramientas de monitorización.

• Capacidad de recuperación: con qué rapidez y facilidad se puede devolver una aplicación a un estado plenamente operativo. Se puede lograr una alta capacidad de recuperación mediante estrategias como realizar copias de seguridad de datos periódicamente, establecer redundancia del sistema e implementar procesos de prueba y restauración.

• Disponibilidad: la proporción de tiempo (como un porcentaje de un año) que una aplicación u otro sistema está operativo y accesible para su uso. Estrategias como el equilibrio de carga, el mantenimiento regular y la conmutación por error (transferencia de cargas de trabajo de un sistema primario defectuoso a uno secundario en funcionamiento) pueden ayudar a las aplicaciones a alcanzar una alta disponibilidad.

• Usabilidad: lo fácil de usar e intuitiva que es una aplicación. La usabilidad de una aplicación se puede mejorar mediante enfoques de diseño centrados en el usuario que garanticen que las interfaces sean simples, coherentes y accesibles.

• Escalabilidad: la capacidad de una aplicación para gestionar cargas de trabajo crecientes de manera eficiente. Las estrategias comunes para aumentar la escalabilidad incluyen el escalado horizontal y vertical, el almacenamiento en caché, el equilibrio de carga y el uso de microservicios.

Comprender los requisitos no funcionales clave es solo la mitad del camino; implementar medidas para realizar un seguimiento de los NFR es la otra mitad.

Hoy en día, demasiadas empresas funcionan a ciegas; no hay visibilidad o solo una visibilidad parcial de la posición de resiliencia. Por ejemplo, en un caso reciente, un usuario final intentaba acceder a una aplicación basada en la nube que mostraba una disponibilidad de "cinco 9", lo que significa que estaba disponible en un 99,999 % durante un periodo de tiempo determinado. Sin embargo, la aplicación no funcionaba como se esperaba.

Resultó que el culpable era un fallo en la red que suspendía la usabilidad de la aplicación. Tener información sobre la usabilidad, además de la disponibilidad, podría haber ayudado a la empresa a identificar y abordar el fallo rápidamente, salvando la experiencia del usuario final.

La IA podría haberlo evitado.

Por ejemplo, la solución de resiliencia de IBM, IBM Concert, utiliza análisis en tiempo real con IA para evaluar aplicaciones y proporcionar puntuaciones de resiliencia basadas en criterios relacionados con los seis NFR. También proporciona recomendaciones para abordar las cuestiones y puede automatizar la corrección de las vulnerabilidades y exposiciones comunes (CVE) para una resolución más rápida y reducir el tiempo de inactividad.

A medida que se acerca el auge de las aplicaciones de IA generativa, las empresas no pueden esperar para sacar el riesgo de adoptar nuevas aplicaciones. Una posición de resiliencia eficaz le permite dejar de lado el tiempo de inactividad.