Software Legacy: ¿Es compatible con la Inteligencia Artificial?

Entre los varios mitos que rodean el uso de las nuevas tecnologías, hay uno que ronda dentro de las empresas y se relaciona con la supuesta incompatibilidad entre la Inteligencia Artificial (IA) y el Software Legacy –también conocido como sistema legacy o heredado–, entendido como un sistema, tecnología o aplicación de software antiguo o desactualizado, pero que sigue en uso dentro de una organización y continúa desempeñando las funciones para las que fue diseñado originalmente, pese a su falta de modernización.

Lo primero que debemos aclarar es que resulta erróneo creer que para trabajar con IA hay que competir y eliminar de raíz los sistemas previos. Te invito a considerar lo siguiente: ¿Cómo se vería esta suposición desde la perspectiva de un gerente, en cuanto a modificar la matriz tecnológica de la empresa desde cero, con el consiguiente gasto en tiempo, dinero y recursos humanos que esto significa? ¿Cómo se ve desde el punto de vista del cliente que ha invertido capital e ingenio en estos softwares que actualmente dan soporte a la operación?

Lo cierto es que ambos elementos pueden trabajar juntos y la IA no significa una competencia, sino que más bien llega para integrarse y potenciar los requerimientos de la empresa con esa capacidad ya instalada. Es más, hoy en día existen en el mercado distintas estrategias, métodos, enfoques y técnicas que permiten modernizar el software legacy y pueden realizarse de manera gradual, sin interrumpir los procesos comerciales de la compañía ni traer riesgos en la operatividad diaria.

Pero hay algunos pasos que las empresas necesariamente deben considerar en esta transición hacia la Inteligencia Artificial junto a los sistemas heredados. El primero de ellos tiene que ver con elaborar un plan de acción efectivo. Incorporar IA requiere la gestión de una gran cantidad de datos. Es fundamental entonces hacer un balance de la información disponible hasta ahora, qué es lo que quiere obtener a futuro y cómo puede lograrse.

Lo segundo se relaciona con recolectar esa data faltante para llenar los vacíos. A veces es necesario actualizar algunos componentes del software o agregar capas adicionales que resuelvan esta falencia. El paso siguiente tiene que ver con compartir esa información de manera eficiente, integrar lo antiguo con lo nuevo para obtener data relevante para la compañía que permita visualizar escenarios y tomar las mejores decisiones para su crecimiento.

También existe la estrategia de utilizar el software heredado en paralelo al nuevo para luego integrarlos. Se logra la optimización en cuestión de semanas y después se incorporan ambas tecnologías al cabo de un mes.

Es verdad que cualquier proceso de integración puede plantear en el camino muchos desafíos que en principio no pueden preverse, porque a fin de cuentas, ninguna tecnología es exactamente igual a otra. Pero sin duda será mejor que reemplazar los sistemas por completo, algo financieramente insostenible e incluso irresponsable desde el punto de vista organizativo.

Tal como el arte moderno hoy se ha vuelto contemporáneo, los antiguos softwares tuvieron su época de oro y aún cuentan con atributos de valor, por lo que no hay necesidad de eliminarlos por completo, menos habiendo estrategias para que puedan coexistir junto a la Inteligencia Artificial actual.