La IA tiene un rol emergente en la modernización de aplicaciones

Las organizaciones adoptan distintos enfoques para modernizar sus aplicaciones con el objetivo de mejorar la seguridad, fiabilidad y escalabilidad. El “Estudio sobre el Estado de la Modernización de Aplicaciones” realizado por Red Hat observa que hay un mayor interés en la actualización de las aplicaciones y la infraestructura heredadas que en la creación de nuevas aplicaciones en la nube.

Si analizamos los impulsores individualmente, la mayoría de los encuestados (58%) ya han observado beneficios en materia de seguridad, pero la mayoría también ha observado beneficios en fiabilidad (52%) y escalabilidad (53%). En el contexto de los proyectos de modernización de aplicaciones que, en su mayoría, aún están en curso, estos datos deben considerarse una señal muy positiva del valor que puede aportar la modernización de aplicaciones.

Estrategias de modernización diversas

Las estrategias de modernización son diversas y lo más habitual es que se lleven a cabo en varios pasos. Dependen de las aplicaciones que se modernicen, de la sofisticación de la organización e incluso del lugar que ocupe el encuestado en la organización.

Además, la modernización de aplicaciones no es un proyecto cerrado y finalizado. En su lugar, hay un claro camino gradual hacia re-architected applications. Solo el 15% de los encuestados planean ir directamente a la refactorización. Pero eso no significa que la refactorización esté descartada para el futuro. De hecho, el 47% planea replataformar y luego refactorizar. Otro 38% planea rehospedar, luego replataformar y solo entonces refactorizar.

La sorpresa sería probablemente que la IA no se tuviera en cuenta de algún modo en la modernización de aplicaciones, dado su importante papel emergente en tantas áreas de TI y en otros ámbitos. Más del 75% de las organizaciones utilizan la IA para apoyar el proceso de modernización de aplicaciones. El uso de IA para facilitar la modernización es el más común (53%), pero un número significativo (42%) también está, o alternativamente, añadiendo IA a las aplicaciones heredadas existentes para modernizarlas.

La optimización del rendimiento es el caso de uso más común por un margen significativo: los sistemas distribuidos complejos superan cada vez más la capacidad de las personas para ajustarlos manualmente de forma eficaz, de ahí las AIOps. Sin embargo, la automatización tanto de las tareas manuales en general como de las pruebas y el control de calidad en particular son también funciones importantes para la IA. La asistencia directa en la escritura de código, por otra parte, parece ser todavía relativamente incipiente y fue menos citada que otros usos, a pesar del revuelo (y a veces la controversia) en torno a los grandes modelos lingüísticos (LLM) en muchos círculos de desarrolladores.

En general, la mayoría de las organizaciones ya están utilizando la IA para apoyar la modernización de las aplicaciones y la actividad es bastante coherente en todas las zonas geográficas.