Preparando IBM i para la Era de la Inteligencia Artificial Autónoma
El mundo de la inteligencia artificial (IA) avanza rápidamente. Mientras nos adaptamos a los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) como ChatGPT, Gemini y Llama, la industria ya está avanzando hacia una nueva fase: los modelos de razonamiento y la IA agnética. Esta evolución está impulsando agentes autónomos capaces de ejecutar tareas complejas sin intervención humana. La pregunta crucial es: ¿está listo el ecosistema IBM i para esta transformación?
De LLMs a Modelos de Razonamiento y Agentic AI
Los LLMs han revolucionado aplicaciones basadas en texto, como chatbots, asistentes de codificación y sistemas de preguntas y respuestas (Q&A). Estos modelos han mejorado significativamente los resultados de búsqueda gracias a tecnologías como bases de datos vectoriales, algoritmos k-nearest neighbor y recuperación aumentada por generación (RAG). Sin embargo, el futuro está en los modelos de razonamiento, que permiten a los agentes de IA actuar de forma autónoma.
Según Deloitte, el 25% de las empresas que utilizan IA lanzarán pilotos de IA agnética este año, y se espera que esta cifra alcance el 50% para 2027. Estos agentes no solo generan respuestas, sino que también ejecutan tareas complejas, como consultas SQL, pruebas de software dentro de ciclos DevOps, e incluso reservas de viajes para ejecutivos.
El Papel de IBM en la Integración de IA en IBM i
IBM está liderando la adopción de IA avanzada en el ecosistema IBM i a través de productos como watsonx y su línea de modelos abiertos Granite. En febrero de 2024, IBM anunció Granite 2B Vision, un modelo multimodal de lenguaje (MLLM) que combina capacidades de visión por computadora con comprensión de documentos que contienen elementos visuales, como imágenes, gráficos y tablas. Esto representa un salto significativo en comparación con las antiguas tecnologías OCR.
Además, el equipo de desarrollo de IBM i en Rochester, Minnesota, está trabajando en RPG Code Assist, un asistente de código diseñado específicamente para RPG. Este producto tiene tres objetivos principales: explicar código RPG, generar nuevo código RPG y crear casos de prueba para pruebas automatizadas. Según el CTO de IBM i, Steve Will, se espera una versión beta para finales del segundo trimestre de 2025, con disponibilidad general en la segunda mitad del año.
Desafíos en la Adopción de LLMs para RPG
Uno de los desafíos clave en la integración de LLMs con RPG es la falta de ejemplos disponibles en la web para entrenar modelos. A diferencia de COBOL, que es abundante en Internet, RPG tiene una presencia limitada. Esto subraya la importancia de proyectos como RPG Code Assist y la necesidad de que las organizaciones consideren donar su código RPG a IBM para su entrenamiento.
Contribuciones del Ecosistema IBM i
Varios proveedores en el ecosistema IBM i están adoptando activamente tecnologías de IA:
- ARCAD Software: Su producto Discover ahora incluye un chatbot alimentado por IA que permite a los usuarios realizar consultas en lenguaje natural sobre aplicaciones, sin necesidad de conocimientos profundos de RPG o SQL. Esto facilita el acceso a información crítica para gerentes de proyecto, analistas de sistemas y otros roles no técnicos.
- Fresche Solutions: En octubre de 2024, Fresche lanzó su programa AI-Celerate, un marco estratégico de 12 semanas para desarrollar evaluaciones personalizadas de IA, estrategias y hojas de ruta. Fresche enfatiza la importancia de los datos históricos de IBM i como base para iniciativas significativas de IA.
- Profound Logic: ProfoundAI actúa como una capa de abstracción entre las aplicaciones existentes de IBM i y los LLMs comerciales y de código abierto más avanzados. Esta solución permite a las empresas aprovechar la potencia de la IA sin interrumpir su infraestructura actual. ProfoundAI puede funcionar como un analista de datos junior, generar código para nuevas aplicaciones (aunque no RPG) y automatizar tareas básicas dentro de ciclos DevOps.
Avances en Modelos de Razonamiento y Distilación de Modelos
La llegada de modelos de razonamiento, como OpenAI’s o1 y DeepSeek R-1, marca un hito en la capacidad de resolución de problemas de la IA. Estos modelos utilizan un proceso llamado “cadena de pensamiento” para desglosar problemas complejos en pasos más simples, corregir errores y probar enfoques alternativos. Aunque estos modelos requieren una potencia computacional significativa, avances como la distilación de modelos están reduciendo los costos de entrenamiento.
Por ejemplo, DeepSeek entrenó R-1 por solo $5.5 millones utilizando GPUs más antiguas, lo que abre las puertas a la adopción de modelos de alta calidad por parte de empresas más pequeñas.
El Futuro de la Generación de Código y la Automatización
La generación de código por IA ha mejorado drásticamente. Benchmarks como SWE-bench muestran que los copilotos de IA ya superan a los humanos en algunas tareas. Dario Amodei, cofundador de Anthropic, predice que en 3-6 meses, la IA escribirá el 90% del código, y en 12 meses podría estar escribiendo prácticamente todo. Jensen Huang, CEO de Nvidia, describe este cambio como una transición de la computación basada en recuperación a la computación basada en generación, donde los ordenadores generan tokens en lugar de simplemente recuperar archivos.
Conclusión: Preparando IBM i para la Revolución de la IA Agnética
La adopción de IA agnética y modelos de razonamiento transformará radicalmente el desarrollo y ejecución de software. Para los entornos IBM i, esto significa una oportunidad sin precedentes para modernizar sistemas heredados mientras se preserva la lógica empresarial valiosa. Ya sea adoptando soluciones como RPG Code Assist, ARCAD Discover, Fresche AI-Celerate o ProfoundAI, las organizaciones deben prepararse para integrar estas tecnologías y liderar el camino hacia un futuro impulsado por IA.
¿Estás listo para abrazar la revolución de la IA agnética en IBM i? El futuro está aquí, y solo aquellos que se adapten sobrevivirán en esta nueva era de la informática empresarial.
