Desde hace tiempo, las TI empresariales se han enfrentado a opciones de infraestructura a menudo conflictivas, y los avances recientes posiblemente han empeorado las cosas. La nube, por ejemplo, prometía mejorar las cosas, pero más de una década de inversiones nativas de la nube han complicado las cosas al crear una maraña de microservicios, API y otras "mejores prácticas nativas de la nube". Y para aquellos que cuentan con la IA para resolver todo esto, tengo malas noticias: ningún profesional de TI en su sano juicio va a conectar ChatGPT a los sistemas CRM o ERP, debido a la falta de gobernanza.

A pesar de la complejidad y de un entorno macroeconómico un tanto desafiante, “no se puede escapar de la necesidad de crear software de calidad”, como dijo Matt DeBergalis, director de tecnología y cofundador de Apollo GraphQL, en una entrevista. No evolucionar y mantener componentes obsoletos o excesivamente complicados en la infraestructura simplemente no funcionará. Pero hay una esperanza: GraphQL, que se basa en una tecnología que los desarrolladores ya conocen y adoran. Incluso debería ser una prioridad para los líderes de TI.

Índice
  1. No existe tal cosa como la novedad
  2. Las complicaciones de la IA

No existe tal cosa como la novedad

En TI empresarial, nadie puede afirmar que ha creado una aplicación “nueva”. Como explica James Governor, analista de RedMonk:“Las nuevas tecnologías deben coexistir con las habilidades y las pilas de tecnología existentes y aprovecharlas”. Por eso Cobol coexiste con Java, que coexiste con Rust. También es la razón por la que una empresa puede adoptar AWS y seguir teniendo Azure (sin mencionar HP-UX, Windows NT, etc.). En la TI empresarial hay muy poca sustracción; casi siempre es una cuestión de sumar. Ahí es donde entra en juego GraphQL. Este lenguaje de consulta flexible para API permite a los desarrolladores unir servicios dispares. Anteriormente, los desarrolladores dedicaban más de dos tercios de su tiempo a escribir código API frágil para conectar todos estos servicios. Eso no es bueno. GraphQL hace que estas conexiones a los servicios sean mucho más flexibles. Pero incluso ese enfoque no es suficiente.

Las cosas mejoran cuando se introduce un supergrafo: una red unificada o capa de composición que brinda a las empresas visibilidad de plataforma sobre sus microservicios, fuentes de datos internas y externas, y más. En una entrevista, Matt DeBergalis describe este supergrafo como "una capa de API componible que actúa como una plataforma". Los jóvenes y geniales científicos informáticos de Netflix han estado usando estos supergrafos durante años y han descubierto que tienen beneficios significativos en el camino. Como se explicó El blog de tecnología de NetflixEl supergrafo “resuelve muchos problemas de consistencia y velocidad de desarrollo con mínimas concesiones en aspectos como la escalabilidad y la facilidad de uso”. Pero ya no es solo el dominio de los jóvenes hipsters. Según Apollo GraphQL, uno de los principales patrocinadores de GraphQL, la mitad de las empresas de Fortune 100 lo están utilizando. Como explica el ejecutivo, las razones son claras: “GraphQL no solo es la solución técnica adecuada para el desarrollo de aplicaciones, también es una necesidad estratégica para el negocio”. De hecho, hasta ahora, los desarrolladores tenían que “escribir a mano innumerables backends para frontends o API de experiencia”. El paso a una capa de API “supergráfica” componible ayuda a los desarrolladores a hacer que la infraestructura empresarial trabaje para ellos, no en su contra. Sí, incluso con infraestructura de IA como Large Language Models (LLM).

Las complicaciones de la IA

Como señala Matt DeBergalis, los recientes avances en IA generativa (genAI) han provocado un aumento masivo del interés en las tecnologías de IA entre los desarrolladores y los líderes empresariales. Todo el mundo está pensando en cómo utilizar esta IA, pero nadie cree que sea una buena idea conectar los LLM directamente a los sistemas empresariales. No hay una buena forma de incorporar las salvaguardas para garantizar que el LLM no exponga inadvertidamente los datos empresariales. Por ejemplo, nadie ha resuelto todavía el problema de la inyección rápida. Hasta que lo hagan, las empresas dudarán, con razón, en permitir que los LLM se acerquen a sus datos más confidenciales. Si bien un supergrafo federado no elimina el problema de la inyección rápida, sí proporciona mejoras. Con el motor de políticas y planificación de consultas de GraphQL, el supergrafo se convierte en una opción creíble para conectar los LLM a los datos y servicios que los usuarios necesitan para ofrecer la próxima generación de experiencias personalizadas. Algunas empresas ya están utilizando los LLM para crear consultas para el gráfico, pero aún son relativamente limitadas. Además, muchos desarrolladores están interesados ​​en formas de integrar las consultas LLM en GraphQL (He aquí un buen ejemplo).

Todavía queda un largo camino por recorrer, pero vamos por el buen camino. Afortunadamente, los desarrolladores (y sus ejecutivos con trajes de Armani) no necesitan reemplazar su enfoque de API existente con un supergrafo impulsado por GraphQL. De hecho, el CEO de Apollo GraphQL no está pidiendo a las empresas que abandonen décadas de inversión en API. Todo lo contrario. Están tratando de hacer que esas inversiones sean más valiosas. "En la práctica, GraphQL es una capa que hace que esas API sean más valiosas", explicó el CEO. "REST y GraphQL se llevan muy bien juntos. Entonces, ¿es posible mantener una antigua infraestructura HP-UX y los modelos Google Gemini o Amazon Bedrock, todos conectados de una manera útil, con una gobernanza cada vez mejor para garantizar la seguridad? Parece que la respuesta a todas estas preguntas es sí.