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En sus esfuerzos por implementar herramientas de IA, la firma de servicios internacionales Wolters Kluwer ha creado marcos para garantizar el desarrollo responsable de la IA con supervisión humana continua.
La compañía holandesa ha tejido a AI en sus productos principales durante más de una década, productos que ahora conducen Alrededor del 50% de los ingresos digitales. La estrategia de Wolters Kluwer es crear una «caja de herramientas de IA» a partir de la cual puede elegir qué modelos se ajustan mejor a cualquier tarea comercial. La compañía también aprendió una verdad clave sobre la tecnología de rápido movimiento: sin datos limpios, la IA produce errores y alucinaciones.
La integración profunda de la IA, en lugar de confiar en complementos, ha sido un enfoque central para implementar la tecnología en la empresa de casi 200 años. Por ejemplo, en su división de impuestos y contabilidad, Wolters Kluwer persigue una estrategia llamada «inteligencia firme», que aprovecha la IA, su propio contenido e integración de plataforma integrada para anticipar la fuerza laboral interna y las necesidades de los clientes.
La compañía con sede en los Países Bajos también ha establecido lo que llama principios de IA responsables que enfatizan la transparencia, la explicabilidad, la privacidad, la equidad, la gobernanza y el diseño centrado en el ser humano.
En esta sesión de preguntas y respuestas, el CIO de Wolters Kluwer Mark Sherwood explicó cómo su empresa ha visto eficiencias en la generación de código asistido por AI y un cierre de las brechas de habilidades.
Mark Sherwood, Wolters Kluwer
Wolters Kluwer
Las herramientas de generación de código asistidas por AI-AI son cada vez más frecuentes en la ingeniería de software. ¿Cómo ha cambiado su ciclo de vida de desarrollo de software con AII? «Estamos comenzando a ver mejoras en nuestro ciclo de vida del desarrollo de software que aprovecha el desarrollo asistido por AI-AI. Estamos reduciendo el tiempo que lleva generar código mientras reduce enormemente el número de errores y el tiempo que lleva probar el nuevo código. Nuestros objetivos actuales son una reducción del 25% en ambos métricos, y estamos viendo signos de que esos objetivos son muy logrables».
¿Qué herramientas de IA han proporcionado el mayor valor a sus equipos de ingeniería hasta ahora? «Usamos una mezcla de LLMS [large language models]Asistentes de prueba automatizados y modelos de IA específicos de dominio, y hemos encontrado que algunas de las herramientas nativas de terceros son muy buenas en algunas tareas específicas. No hemos encontrado (todavía) una herramienta que pueda hacerlo todo, pero ese nunca puede ser el caso. Hemos elegido seguir la ruta de traer una ‘caja de herramientas de IA’ con una serie de herramientas diferentes y elegir la (s) que creemos que son los más adecuadas para la tarea en cuestión «.
Las herramientas de generación de códigos asistidas por AI-Will eliminarán la necesidad de tantos desarrolladores de software. ¿Has visto eso en tu propia organización? «Creemos firmemente que las herramientas de generación de código asistidas por AI-AI cambiarán la estructura de los equipos de desarrollo de software a lo largo del tiempo, con menos personas necesarias para tareas de codificación repetitiva. Creemos que este es particularmente el caso para más trabajos de codificación de nivel de entrada, pero también vemos esto como una oportunidad para cambiar más talento junior a proyectos más avanzados y creativos desde el principio en sus carreras.
«Si bien no hemos eliminado los roles existentes hasta la fecha debido a las herramientas de generación de código asistidas por AII, hemos reducido la cantidad de solicitudes abiertas que solíamos tener para los desarrolladores de software. No vemos la IA como una forma de eliminar los roles de trabajo actuales, pero más para permitir que los desarrolladores de software trabajen en otras tareas de alto valor».
¿Cómo administra la calidad del código, las pruebas y la seguridad con código generado por IA? «Estamos utilizando la IA para ayudar a probar el código generado por la IA y generado por humanos. Todavía son los primeros días, por lo que tenemos ingenieros involucrados, pero vemos un día en el futuro muy cercano en el que podemos probar la IA para probar todo el código sin necesidad de intervención humana. Tenemos controles de seguridad en su lugar: son una parte clave de nuestra estrategia de DevSecops, que se presta bien para aprovechar las abogados de lo que ai Brings». «.». «.».
¿Puedes ser más específico sobre las barandillas que están en su lugar? «Tenemos un centro de excelencia de IA en Wolters Kluwer que, junto con nuestro equipo global de seguridad de la información, están estableciendo un marco de gobernanza de IA. Este marco incluye aspectos clave de los límites que mantienen nuestros sistemas de IA que se comportan de manera segura, segura y predecible, estamos estableciendo controles, al igual que con el resto de nuestro programa de seguridad interno, que la ayuda para abordar cualquier riesgo potencial en torno a las políticas de políticas.
«Todavía estamos aprendiendo aquí, pero es algo que es una prioridad para todos los equipos …. Nos equivocamos del lado de hacer que los controles estuvieran demasiado apretados al principio y luego es posible que deba adaptarnos con el tiempo. Nos aseguramos de que estos controles funcionen correctamente ejecutando algunos casos de borde a través del proceso para asegurarnos de que sea capturado que necesitamos que atrapen».
Los agentes de IA necesitan un sistema o marco que administre, coordine y dirija a múltiples agentes de IA para que trabajen juntos hacia un objetivo común o a través de una tarea compleja: un orquestador. ¿Has usado un orquestador y, de ser así, cuáles han sido los desafíos con la interoperabilidad? «Sí, hemos tratado y estamos tratando, tanto agentes de IA como orquestadores. Actualmente estamos construyendo agentes de IA en una serie de áreas dentro de él, incluyendo escritorio de servicio, gestión de incidentes y recuperación de desastres, por nombrar algunas. Y sí, para crear flujos de trabajo habilitados para AI en lugar de solo agentes de IA individuales, también estamos usando orquestadores de IA.
«Nuestros mayores desafíos hasta ahora han sido asegurarnos de que nos estamos integrando adecuadamente con los otros numerosos modelos, herramientas y fuentes de datos a medida que automatizamos estos sistemas de IA más grandes. En el lado positivo, el uso de estas herramientas de orquestación de IA nos ha ayudado a mejorar la eficiencia e impulsar un mejor cumplimiento y la gobernanza durante todo el proceso».
¿La IA te ayuda a cerrar las brechas de habilidades o reduce la dependencia de roles específicos? «La IA nos está ayudando a las brechas de habilidades cercanas y reduce la dependencia de ciertos roles. La cantidad de interés y conocimiento en las herramientas de IA y IA está aumentando a un ritmo rápido y estamos construyendo nuestro propio conocimiento interno muy rápidamente. En las fases iniciales, se trata más de mejorar las habilidades de los ingenieros de software y algunos roles comerciales más técnicos. En el futuro, nos permitirá reducir las dependencias en varias áreas de la ingeniería tanto externa como interna interna como interna». «
¿Cómo son las grandes corporaciones, especialmente en sectores regulados como la atención médica, las finanzas y las legales, implementan la IA a escala mientras gestionan los desafíos de riesgo, seguridad de datos y cumplimiento? «La gestión del riesgo es una de nuestras prioridades más altas y un programa de seguridad de datos sólido es una pieza crítica de esa estrategia. Tenemos salvaguardas para asegurarnos de que solo estamos utilizando nuestros propios datos internos, lo que representa casi 200 años de información patentada, y hacemos grandes longitudes para garantizar que los datos se administren y proteggan».
¿Qué políticas de gobernanza tienes en torno al uso de IA generativa? «Hemos creado un Centro de excelencia de IA Eso tiene miembros de todas las organizaciones de toda la empresa, incluida nuestra organización de desarrollo de productos y nuestras organizaciones internas de tecnología de la información, que están impulsando esto.
«El enfoque está en la organización de desarrollo de productos, pero tanto los equipos de desarrollo de productos como de tecnología de la información son participantes clave. Parte de la carta del equipo es crear y ayudar a hacer cumplir las políticas de gobernanza en torno al uso de la IA, incluidas las herramientas y asegurarse de priorizar el trabajo que se realiza en los equipos».
¿Qué viene después, incluidos los agentes de IA, los riesgos de seguridad cuántica y por qué la calidad de los datos es esencial para una transformación digital exitosa? «La IA está progresando a un ritmo rápido. Ya estamos desarrollando agentes de IA y estamos trabajando a través de las implicaciones de tener ‘empleados’ de IA. Es emocionante ver que un cambio de mentalidad pase de pensar en AI como una herramienta para verla como operador.
«Por supuesto, nada de esto funciona sin buenos datos. Los modelos de IA son tan efectivos como la información en la que están capacitados y sin una estrategia de datos sólida, una gobernanza efectiva y una participación de toda la empresa, las empresas no podrán aprovechar completamente los agentes de la IA. Es por eso que colocamos un énfasis tan fuerte en garantizar que nuestros casi 200 años de datos en Wolters Kluwer sigan siendo accesibles y confiables».
