Mejore su nube híbrida:pasos comprobados para cerrar las brechas de rendimiento

La nube híbrida es la estrategia de referencia para las empresas que se modernizan y al mismo tiempo garantizan la confiabilidad de la infraestructura existente. Al combinar sistemas locales con entornos de nube, las organizaciones pueden desbloquear todo el potencial de sus datos, mejorar la agilidad y optimizar las cargas de trabajo. Este enfoque permite un acceso fluido a datos críticos, elimina silos y mejora la eficiencia operativa general. A medida que los volúmenes de datos continúan creciendo, las soluciones no solo deben abordar las necesidades actuales sino también ofrecer la flexibilidad para respaldar los requisitos futuros. Más de la mitad de las organizaciones dan prioridad a alinear sus capacidades de nube con los recursos disponibles para gestionar integraciones de manera efectiva, aprovechando las tecnologías emergentes.

La IA generativa (GenAI) y la automatización a menudo se consideran herramientas que se deben aplicar una vez que los datos llegan a la nube, pero en el panorama actual, deben ser parte integral de la estrategia más amplia de nube híbrida de una organización. Ya sea aprovechando los datos del mainframe, migrando a la nube u optimizando las aplicaciones basadas en la nube, la IA y la automatización ya no son opcionales:son esenciales. Estas herramientas ahora llenan los vacíos que a menudo crean barreras de adopción, ayudando a las organizaciones a superar desafíos como la integración y la seguridad. Garantiza que las inversiones en la nube se realicen plenamente al agilizar la migración, impulsar la agilidad, mejorar la eficiencia de costos e impulsar la innovación.

Para las organizaciones que buscan modernizar su estrategia de TI con un enfoque híbrido, es necesario aprovechar GenAI y la automatización a través de una perfecta integración de datos, capacidades de chatbot inteligentes, análisis de código y aplicaciones preparadas para el futuro. Al invertir en estas áreas, los ejecutivos de TI pueden abordar los desafíos comunes de la TI híbrida y prepararse bien para el futuro.

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Integración perfecta de datos con IA y automatización

Un desafío importante para los líderes de TI es la dificultad de acceder e integrar datos de mainframe con fuentes de nube. Estas barreras han dificultado históricamente que las organizaciones aprovechen rápidamente los datos, lo que ralentiza el progreso y obstaculiza su capacidad para capitalizar las oportunidades emergentes. Para optimizar los entornos de TI híbridos, las organizaciones deben aprovechar las herramientas de automatización impulsadas por IA para gestionar sin problemas el movimiento de datos entre los sistemas locales y en la nube. Estas herramientas automatizan la integración de datos, eliminan las intervenciones manuales y garantizan que las cargas de trabajo críticas permanezcan en los sistemas centrales mientras enrutan los datos a entornos de nube para almacenamiento escalable, análisis avanzados e información basada en IA.

Así es como funciona esto en la práctica:las herramientas de orquestación de datos impulsadas por IA analizan los datos y los dirigen al entorno adecuado (local o en la nube) sin intervención humana. Por ejemplo, los datos confidenciales o de alta velocidad permanecen en las instalaciones, mientras que otros datos se envían a la nube para un almacenamiento rentable y capacidades de procesamiento mejoradas. La IA monitorea continuamente los flujos de datos, garantizando que los datos permanezcan actualizados y accesibles en todas las plataformas, lo que permite obtener conocimientos más rápidos y una mejor toma de decisiones. Estas herramientas también automatizan la limpieza, transformación y enriquecimiento de datos, simplificando la preparación de datos para análisis o modelos de aprendizaje automático.

Al automatizar el movimiento de datos entre los sistemas locales y en la nube, las organizaciones pueden garantizar el acceso en tiempo real a datos críticos sin intervención manual. Ya sea manteniendo el procesamiento de alta velocidad en los sistemas centrales o enrutando datos a la nube para almacenamiento y análisis escalables, las soluciones de Rocket optimizan los flujos de datos, mejoran la calidad de los datos y respaldan la innovación continua con una interrupción mínima.

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Habilitación de capacidades de chatbot inteligente con entornos híbridos

Los chatbots inteligentes impulsados por IA desempeñan un papel fundamental a la hora de garantizar que un entorno de TI híbrido no deje de satisfacer las necesidades empresariales. Si bien muchos chatbots tienen la capacidad de procesar documentos completos, las organizaciones a menudo dudan en implementarlos para datos confidenciales debido a preocupaciones sobre la confianza, la seguridad y los controles de acceso adecuados. Depender únicamente de búsquedas básicas de palabras clave o datos estructurados como títulos y etiquetas puede dejar información clave sin explotar, lo que genera oportunidades perdidas y frustra a los usuarios.

En una configuración de TI híbrida, los chatbots que carecen de una integración profunda con los sistemas empresariales no pueden traducir con precisión las consultas de los usuarios en las llamadas de interfaz de programación de aplicaciones (API) correctas, que son conjuntos de protocolos que permiten a las aplicaciones acceder y recuperar datos de otros sistemas, para extraer información de fuentes cruciales como contratos, registros clínicos o políticas. Esta falta de conectividad conduce a respuestas incompletas o inexactas. Para garantizar que una solución híbrida sea completamente efectiva, los chatbots deben poder acceder y procesar sin problemas diversos tipos de datos tanto en entornos locales como en la nube.

Para mantener un sistema de TI híbrido sólido, las empresas deben priorizar los chatbots que puedan navegar por datos no estructurados, integrarse sin problemas con la infraestructura existente y cumplir con los estándares de seguridad y cumplimiento. Al aprovechar técnicas como la vectorización bajo demanda, múltiples modelos de lenguajes grandes (LLM) e interfaces fáciles de usar, las empresas pueden garantizar que sus chatbots impulsados ​​por IA brinden información precisa y procesable al mismo tiempo que mejoran la productividad, reducen los costos y mantienen la gobernanza. Este enfoque es clave para evitar brechas en los sistemas de TI híbridos y aprovechar plenamente el potencial de la IA.

IA agencia y el auge de la inteligencia local

Está surgiendo un nuevo capítulo en la TI híbrida, definido por la IA agente y un cambio hacia la inteligencia de datos local. Con las plataformas de modernización en la nube (MCP), se ha vuelto mucho más fácil para las aplicaciones y los datos interoperar directamente con la IA. Este avance elimina una de las barreras más persistentes para la modernización empresarial:la necesidad de esfuerzos costosos y complejos de transformación de datos. En lugar de reestructurar los datos para que se ajusten al modelo de IA, la IA ahora puede encontrar los datos donde están. Este cambio arquitectónico allana el camino para una nueva clase de agentes inteligentes que pueden operar en sistemas heterogéneos utilizando formatos, modelos y marcos operativos existentes.

Este avance trae poderosas implicaciones para las empresas que aún dependen de los datos del mainframe y del sistema central. Durante décadas, ha sido difícil acceder a estos datos en tiempo real sin complejos flujos de trabajo de extracción o replicación. Ahora, las organizaciones pueden aprovechar la IA directamente en los datos existentes, desbloqueando información valiosa sin mover información confidencial o regulada de su sistema de registro. El resultado es una estrategia de modernización que mejora la utilidad de los datos sin sacrificar la gobernanza, la seguridad o el control.

La IA agente también facilita que los analistas de negocios operen en entornos fragmentados. En lugar de depender de equipos técnicos para extraer datos de sistemas dispares, los analistas ahora pueden acceder y trabajar con información de mainframes, telemetría de aplicaciones, registros de rendimiento y métricas operativas a través de interfaces inteligentes. Estas interfaces impulsadas por IA abstraen la complejidad a nivel del sistema, lo que permite a los analistas generar conocimientos de alta calidad que respaldan los objetivos de modernización, sin requerir una gran experiencia en cada fuente de datos.

A medida que la IA procesa datos de múltiples sistemas, las plataformas agentes pueden mantener una visibilidad completa del linaje desde el origen hasta la salida. Esta transparencia de extremo a extremo garantiza que las empresas comprendan no solo qué datos se utilizaron, sino también cómo fluyeron entre las aplicaciones, qué transformaciones ocurrieron y qué decisiones se basaron. En entornos altamente regulados, este nivel de trazabilidad es esencial para la auditoría y el cumplimiento, y también sienta las bases para una optimización continua.

Quizás lo más importante es que las interfaces agentes reducen la barrera de entrada para la adopción de la IA. En lugar de crear canales personalizados o implementar una infraestructura de datos compleja, los equipos pueden interactuar con aplicaciones y sistemas familiares mientras los agentes inteligentes hacen el trabajo pesado en segundo plano. Esto reduce el tiempo, el costo y las habilidades que normalmente se requieren para extraer valor de los entornos de datos híbridos, convirtiendo la TI híbrida de una necesidad estructural en una ventaja estratégica.

Análisis de código impulsado por IA

Cada proyecto de modernización es diferente. Hay muchas opciones cuando se trata de actualizar la infraestructura central del sistema (replataformar, rehospedar, elevar y cambiar, etc.) y las organizaciones pueden tomar un camino diferente para cada aplicación individual. Las migraciones y modernizaciones también están plagadas de riesgos. Es difícil anticipar todas las dependencias y garantizar el tiempo de actividad durante una transición. Además, el grado de riesgo que implican las modernizaciones aumenta a medida que pasa el tiempo y los equipos cambian. Reemplazar o reescribir aplicaciones, que actualmente tienen altas tasas de falla, será aún menos atractivo.

Las industrias que aprovechan los sistemas mainframe enfrentan un conjunto único de desafíos de modernización. La distancia entre una base de código actual y el lugar donde debe estar para un rendimiento eficaz de la nube puede ser demasiado para que las organizaciones la manejen internamente. Afortunadamente, ahora existen tecnologías de inteligencia artificial que agilizan esta parte del proceso de modernización.

Según una encuesta reciente de Forrester, dos tercios de los encuestados dijeron que la IA elevó la eficiencia de la modernización de TI. El cincuenta y nueve por ciento también dijo que mejoró las capacidades de los empleados y clientes. Esta es una buena noticia en el frente de la migración y la modernización, ya que los líderes están tratando de equilibrar la velocidad, el costo y el rendimiento mientras realizan cambios importantes en sus organizaciones de TI.

Hoy en día, los equipos pueden utilizar herramientas de análisis de código basadas en IA que tienen la capacidad de analizar y refactorizar código "heredado" automáticamente. En lugar de tener que contratar habilidades de ingeniería locales cada vez más escasas, las empresas pueden utilizar estas soluciones para acelerar el proceso de modernización sin aumentar el riesgo. Además de la refactorización, la IA también puede ayudar a validar los artefactos migrados, comparando el comportamiento y los resultados entre los sistemas originales y transformados para garantizar la equivalencia funcional. Esto mejora drásticamente la eficiencia y confiabilidad del proceso de conversión, algo fundamental cuando se trabaja con sistemas empresariales complejos.

Las mejores soluciones van más allá al escribir código flexible para integrar mainframes con servicios en la nube y habilitar herramientas que puedan sincronizar datos automáticamente entre sistemas. Esta capacidad de sincronización simplifica el proceso de migración al garantizar la coherencia entre entornos y reducir la sobrecarga manual involucrada en la alineación de datos.

Como resultado, los desarrolladores pueden centrarse más en la innovación y menos en la ejecución de la migración, creando más capacidad para la organización de TI y garantizando que los entornos modernizados sean eficientes y estén alineados con las necesidades del negocio.

Preparación para el futuro con integración de IA en entornos de TI híbridos

La modernización de TI es un proceso continuo. Mover ciertas cargas de trabajo a la nube es solo el primer paso para maximizar el valor y el rendimiento de la TI híbrida. La tecnología está cambiando a un ritmo alarmante, por lo que es importante que las empresas preparen su infraestructura local para el futuro. En las configuraciones de TI híbridas, las aplicaciones y cargas de trabajo locales deben poder escalar y adaptarse con sus contrapartes en la nube. Lograr esto será cada vez más difícil a medida que la innovación en la nube se acelere y la competencia se vuelva más feroz.

Además de utilizar la IA para respaldar modernizaciones puntuales, la IA también puede ayudar a mantener actualizada la tecnología local y de mainframe para operaciones híbridas. Por ejemplo, las empresas que dependen de aplicaciones que se ejecutan en sistemas centrales necesitan una forma de identificar y actualizar automáticamente el código de forma continua a lo largo del tiempo. El modelo para los líderes en el futuro no será esperar otros 10 a 20 años antes de realizar cambios radicales. La mejor estrategia es mantener los entornos locales sincronizados con la nube y los servicios nativos de la nube. Una herramienta preparada para el futuro impulsada por IA reduce el riesgo empresarial y la dependencia de habilidades especializadas.

Adoptar la nube híbrida ya no se trata solo de equilibrar los entornos locales y de nube, sino de crear una base para la eficiencia, la escalabilidad y la seguridad que impulsen el éxito empresarial a largo plazo. Al integrar GenAI, la automatización y ahora capacidades de IA agente en estrategias de TI híbridas, las organizaciones pueden eliminar barreras clave de adopción, desbloquear todo el potencial de sus datos y preparar su infraestructura para el futuro. Esto no solo optimiza las operaciones de TI, sino que también impulsa una innovación empresarial más amplia, lo que permite a las empresas seguir siendo competitivas y ágiles en un mundo digital que cambia rápidamente.