Paulo Rosado, usted es gerente de OutSystems desde hace casi 23 años. Durante el discurso de apertura de este 17 de octubre, volvió a hablar de cómo el código bajo, la IA generativa y la IA en general están dando forma al futuro de las tecnologías antes de revelar soluciones sobre este tema. ¿Cuál crees que fue el anuncio más importante hoy? ¿Qué significa esto para sus clientes?

Paulo Rosado: Utilizamos nuestra comunidad de clientes "primeros probadores" para experimentar con muchas cosas que terminamos lanzando al mercado. Creo que el anuncio más importante de hoy es nuestra plataforma de análisis integrada, que es muy importante para aplicaciones de misión crítica, especialmente aquellas creadas como Netflix, donde es difícil solucionar problemas. Sin duda, los sistemas son mucho más resistentes, pero a veces se detienen. Ahora ofrecemos una plataforma muy sofisticada que nos permite solucionar problemas y ver si hay una interrupción del servicio en aplicaciones muy grandes y de misión crítica. Seguimos agregando funciones para respaldar portales o aplicaciones móviles accesibles para cientos de millones de usuarios.

En junio pasado, presentó la hoja de ruta de IA generativa de OutSystems. ¿Puedes volver a eso?

relaciones públicas: Básicamente, lanzamos muchos casos de uso y conectores para IA, que era el objetivo, pero también hicimos cambios en la forma en que pensamos sobre el desarrollo de código en el entorno de código bajo. Por ejemplo, tenemos una IA que ayuda a crear un entorno y guía a los desarrolladores, diciéndoles lo que necesitan. Esto es exactamente lo que está sucediendo con Petrobras (empresa estatal brasileña de investigación, extracción, refinación, transporte y venta de petróleo), que depende de la inteligencia artificial para construir oleoductos de alto rendimiento. calidad comprobando si cada parte de la aplicación ha sido bien codificada. Además, el sistema que vio (en el escenario durante la conferencia magistral) cambia completamente la forma en que se crean las aplicaciones al asumir que una aplicación se puede crear teniendo un sistema que fundamentalmente guía o brinda opciones a una aplicación. desarrollador para lo que probablemente quiera hacer a continuación. Y el sistema sigue siendo consistente y estable. ¡Ya tenemos implementaciones iniciales donde el tiempo de implementación se divide por 100!

(Crédito: OutSystems)

Anunció la introducción de un conector al servicio AWS Bedrock, ¿es para responder a una solicitud urgente de sus clientes?

relaciones públicas: El problema fundamental que tiene la gente con el software es que nunca puede ser demasiado rápido. Por tanto, siempre es posible ir más rápido. El software que no es un producto principal está constantemente sujeto a solicitudes de cambio. Entonces, si a alguien ya no le toma unos minutos corregir algo o mejorar una característica en una aplicación, en lugar de días o semanas, esto tendrá un impacto positivo y significativo en la productividad. La gente se sentirá más cómoda construyendo sus propios sistemas y manteniéndolos porque los costos de mantenimiento serán muy bajos. Lo interesante para estos clientes es que en lugar de tener 700 desarrolladores creando 120 aplicaciones, tienen la oportunidad de tener 700 desarrolladores creando 300 aplicaciones, y siempre hay más por hacer. Este salto adelante en el desarrollo sólo puede lograrse utilizando la IA como uno de los componentes técnicos y, en particular, la IA generativa.

Con OpenAI y la disponibilidad de su herramienta ChatGPT, estamos viendo un gran auge de la IA para democratizarla y hacerla accesible a todos, ya sean desarrolladores, equipos de RR.HH. o incluso clientes. éxito. ¿Crees que este tipo de IA podría, en el futuro, convertirse en un asistente para todos en el día a día?

relaciones públicas: Esto no es en absoluto lo que vemos hoy. Lo que observamos es que determinadas tareas resultan sumamente desmotivadoras y muy repetitivas. Hasta hace muy poco, muchas de estas tareas eran muy difíciles de realizar con software normal porque implican un nivel de manipulación de documentos no estructurados, cosas que realmente no estimulan la creatividad y el talento. Este no es el tipo de cosas que nadie realmente quiere hacer ni el tipo de trabajos que nosotros, como líderes, queremos tener en nuestras empresas. Hemos descubierto que, en general, si algo no está estructurado y es muy repetitivo, la combinación de, digamos, una plataforma de código bajo y un tipo particular de LLM termina creando una solución que puede eliminar fundamentalmente esas tareas. Esto deja más tiempo para tareas donde la criticidad y el proceso de pensamiento son más necesarios. En cuanto a si la IA se hará cargo de algunas de estas tareas, creo que las cosas evolucionarán, pero hay que hacer concesiones cuando se alcanza un cierto nivel de riesgo.

Estás hablando de riesgo. Pongamos un caso concreto: en una empresa, un empleado copia datos en ChatGPT para ahorrar tiempo en la realización de tareas que considera repetitivas. Sin embargo, estos datos son confidenciales y nunca deberían haberse compartido con esta herramienta de inteligencia artificial. ¿Cómo lidias con esto?

relaciones públicas: Contamos con una aplicación dedicada para evitar esto que se basa en una prueba de ingeniería rápida. Escribes datos reales, pero antes de enviarlos, ChatGPT los analiza para verificar que no has enviado nada sensible. Por lo tanto, utiliza un modelo de código bajo particular y más fino para filtrar una gran parte de estos datos y luego enviarlos a ChatGPT. Curiosamente, los modelos de IA no son software normal. El software normal es lo que llamamos determinista y cuando no funciona como quieres es porque hay un error. Los modelos de IA deben ser tratados un poco más como personas. Cada vez que tienes un error, tienes que recodificarlo, tienes que volver a entrenarlo. En general, es muy difícil estar 100% seguro de que algo no cometerá errores como un humano. En mi opinión, nos acostumbraremos a resolver el problema de la incompletitud de la IA exactamente de la misma manera que lo solucionamos hoy con los humanos, cuando nos enfrentamos a situaciones sensibles y de alto riesgo. Hasta el día de hoy, muchas empresas no crean un punto de control para monitorear la actividad humana, por lo que no me sorprende que no lo hagan con una IA. El truco consiste en pensar en la IA como un ser humano... La IA no es determinista. Habrá una proporción de fracaso e imprevisibilidad.

El mercado del low code está en auge y otros actores se han establecido en Europa, como Appian, Mendix o Simplicite. ¿Cuál es la diferencia entre tú y ellos?

relaciones públicas: Nos motiva una forma diferente de diseñar nuestros productos en comparación con estas empresas. Nos estamos centrando en un problema mucho mayor. Estamos ante una empresa que comienza por crear un pequeño flujo de trabajo interno o un flujo de trabajo multidepartamental, por ejemplo, que definitivamente podría utilizar Appian. Sin embargo, sabemos que este flujo de trabajo evolucionará y algún día la empresa necesitará tres portales para gestionarlo, y ahí es donde entra OutSystems. Por eso hemos invertido mucho en la facilidad de uso, pero también en la potencia del producto. , para que los clientes nunca se encuentren contra un muro. No hay nada más irritante que tener una de estas herramientas visuales y de repente has invertido tres o cuatro meses, y has invertido cientos de miles de dólares, a veces millones, y de repente te topas con algo que no puedes hacer, y esto sucede a menudo. . Es por eso que esta área sin código y con poco código es tan difícil. Para sobrevivir al desgaste, la solución debe ser muy poderosa. Por tanto, es muy difícil empezar con un producto de alto rendimiento y los beneficios son muy bajos. El producto debe ser muy completo. Lo que pasa es que normalmente reemplazamos muchos de los nombres que mencionaste.

Durante la conferencia inaugural del 17 de octubre usted habló de “desarrollo ciudadano”. ¿Cuál es su opinión sobre este enfoque?

relaciones públicas: Nuestra posición sobre la noción de desarrollo ciudadano es el resultado de nuestra experiencia con cientos de miles de proyectos e iniciativas y un gran número de clientes. Cuando pones la herramienta más simple posible en manos de una persona cuyo trabajo no es desarrollar ni mantener el software, en última instancia esa persona perderá interés en el otro trabajo para el que fue contratada. El hecho de que cuando creas una aplicación, no tiene como objetivo resolver un problema específico en un momento dado. Algunos lo hacen, pero la mayoría de las veces se introduce software para automatizar algo que es muy repetitivo y cambia de vez en cuando. Por lo tanto, es necesario mantener el software. Y lo que vemos es que, en última instancia, todo lo que comienza con desarrolladores ciudadanos, especialmente en aplicaciones que crecen un poco y se vuelven un poco más sensibles y críticas, debe contar con el respaldo de desarrolladores profesionales que se dediquen por completo a crear y mantener este software. .

¿Qué opinas de la escasez de desarrolladores en todo el mundo?

relaciones públicas: Este es sin duda uno de los factores que llevaron a la creación de OutSystems. En 2001 (fecha de creación de la empresa, nota del editor), todo era muy manual. Paradójicamente, la industria del software es la industria más manual que queda en el siglo XXI. No hay robótica, no hay automatización como en todos los demás sectores, como finanzas, logística, etc., donde la automatización es mucho más avanzada. Y cuando vemos esto, nos decimos que hay un problema de automatización. Es por eso que los desarrolladores, cuando ven una manera de automatizar su trabajo, especialmente las tareas menos desafiantes, se lanzan a ello. En nuestra opinión, es la falta de eficiencia lo que genera la escasez de desarrolladores, porque la demanda es muy alta. La demanda también es muy alta porque la tecnología está evolucionando a un ritmo tan rápido que es necesario reconstruir los sistemas constantemente, lo que hace OutSystems resolviendo el problema de reconstrucción. Éste es otro problema de ineficiencia. Todavía tenemos clientes a los que hemos apoyado desde nuestro lanzamiento y que utilizan la misma aplicación que crearon hace más de 20 años. Lo han cambiado 500 veces pero sigue igual. Nunca lo descartaron, por lo que fue un proceso de desarrollo extremadamente ineficiente.