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 auge de las 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 aplicación a través de la generación de código de IA y la automatización de otros pasos, incluida, en particular, la generación de casos de prueba utilizados para Verify la funcionalidad—a proceso tradicionalmente lento.

Las herramientas y los entornos de desarrollo impulsados por IA están ayudando a los desarrolladores de aplicaciones a trabajar mejor, eliminando tareas rutinarias y liberando ancho de banda para una mayor 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 fallas inesperadas, 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 y el despliegue continuos (CI/CD), el control de versiones y la refactorización periódica pueden mejorar la capacidad de mantenimiento.

• Observabilidad: qué tan bien se puede evaluar el estado interno de una aplicación en función de sus resultados externos. La observabilidad de las aplicaciones se puede lograr a través de enfoques como el registro integral, el rastreo distribuido y el uso de herramientas de monitoreo.

• Recuperabilidad: la rapidez y facilidad con la que una aplicación puede volver a un estado totalmente operativo. Se puede lograr una alta capacidad de recuperación a través de estrategias, como la copia de seguridad periódica de los datos, el establecimiento de redundancia del sistema y la implementación de 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: qué tan fácil de usar e intuitiva 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 manejar cargas de trabajo aumentadas 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 requerimientos clave no funcionales es solo la mitad de la batalla; implementar medidas para rastrear las NFR es la otra.

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 impulsado por IA para evaluar las aplicaciones y proporcionar puntuaciones de resiliencia basadas en criterios relacionados con las seis NFR. También proporciona recomendaciones para abordar problemas y puede automatizar la corrección de vulnerabilidades y exposiciones comunes (CVE) para una resolución más rápida y un tiempo de inactividad reducido.

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.