Universidad de Lima

La Carrera de Ingeniería de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Lima y el Observatorio Tecnológico Ulima organizaron el 29 de septiembre el webinar “Implicancias de la gestión de infraestructura de tecnologías de la información con inteligencia artificial generativa”. La exposición estuvo a cargo de nuestro docente Carlos Torres Paredes.  En este encuentro virtual, se dialogó sobre las posibilidades de uso de la inteligencia artificial generativa para potenciar la gestión de las tecnologías de la información (TI) en las empresas.

En la primera parte de la sesión, nuestro docente explicó que es posible aplicar la IA generativa en los campos de aprovisionamiento automático, orquestación de flujos de trabajo, gestión de configuraciones, actualizaciones y parches, y monitoreo y alertas. También indicó que es viable su uso en tareas como la administración de copias de seguridad y recuperación, la administración de identidades y accesos, y los procesos de auditoría y cumplimiento.

De esta forma, el experto señaló que la automatización en la infraestructura de TI aumenta la eficiencia en los procesos de una compañía y permite la adaptación de las organizaciones de forma rápida a los cambios tecnológicos y de negocio. Presentó ejemplos de configuración de equipos y de redes de datos con IA. Citó así los casos de programación de un enrutador Cisco, de una ACL, y de un router con conexión a un servidor NTP.

Con respecto a la infraestructura de TI autónoma, indicó que los sistemas autónomos están presentes en nuestro día a día, desde los automóviles autónomos hasta las aspiradoras robóticas. Precisó que los modelos de inteligencia artificial explicables son un conjunto de procesos y métodos que hacen posible que los usuarios comprendan y confíen en los resultados creados por los algoritmos del machine learning.

De esta manera, nuestro docente destacó la importancia de atender a los modelos de inteligencia artificial explicable:

“La inteligencia artificial genera hoy preocupación, y muchos se preguntan cómo confiar en esta tecnología, si brinda una respuesta real o no. En este marco, estos modelos explicables están vinculados con un ámbito ético. Estas IA explicables tratan de brindar seguridad a los usuarios, para que confíen en los resultados, con base en un análisis detallado de sus procedimientos de razonamiento. De este modo, evidencian que los ‘outputs’ siguen un proceso estructurado y esto ofrece un cierto nivel de confiabilidad”.

Finalmente, mencionó algunos aspectos legales de la aplicación de la IA en las empresas y comentó algunas consideraciones éticas sobre la utilización de la infraestructura autónoma. Añadió que las máquinas automatizadas ya forman parte de la fuerza laboral y que los sistemas autónomos podrán ser empleados en lugares donde los humanos no puedan ingresar, como en espacios con niveles de temperatura extremos y de mucho riesgo para la exploración.