La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido con fuerza en los sectores tecnológicos, y el mantenimiento de aplicaciones en Serbatic no ha sido la excepción.
En este artículo, exploramos cómo hemos implementado la IA en nuestros servicios de mantenimiento y cómo esta tecnología ha transformado nuestros procesos, desde su primera adopción en 2023 hasta su consolidación en 2024.
Aunque los resultados han sido alentadores, el camino ha estado lleno de aprendizajes, resistencia al cambio y la necesidad de desarrollar una nueva habilidad en el equipo.
2023: Primeros Pasos con la IA y Medición de Impacto
Nuestra introducción a la IA en los servicios de mantenimiento comenzó en 2023, un año en el que nos enfocamos en analizar el impacto de esta tecnología en más de 100 programadores de la compañía, de los cuales un 35% eran profesionales senior.
El objetivo inicial fue entender hasta qué punto la IA podía optimizar los tiempos y procesos en el ciclo de vida del software y en la gestión de tickets de servicio.
Con esta adopción temprana, logramos documentar una mejora en la eficiencia promedio cercana al 20% en las tareas relacionadas con el mantenimiento de aplicaciones.
La IA demostró ser una herramienta valiosa para automatizar procesos y reducir los tiempos de respuesta. No obstante, esta primera fase se realizó con un público predispuesto a experimentar y aprender, los llamados early adopters, quienes tenían una actitud abierta y entusiasta frente a la IA.
Este escenario inicial nos permitió ver el potencial de la IA en el ámbito del mantenimiento y sentó las bases para nuestra fase de consolidación en el año siguiente.
Los primeros análisis revelaron que la IA era capaz de aportar valor a lo largo de todo el ciclo de vida del software, desde la detección de errores hasta la mejora continua y la documentación de procesos.
2024: Consolidación y desafíos en servicios reales
En 2024, el enfoque se centró en implementar la IA en servicios de mantenimiento reales, con la particularidad de que ahora el público objetivo era más diverso y no siempre favorable al cambio.
A diferencia de los early adopters de 2023, muchos de los profesionales en esta segunda fase mostraron cierta resistencia a incorporar la IA en sus procesos diarios. La curva de aprendizaje, la disparidad en los niveles de rendimiento y las percepciones sobre la IA influyeron en el grado de adopción de la tecnología.
En este punto, descubrimos que la IA, aunque sencilla en su uso, no es una tecnología obvia. El beneficio de la IA no estaba correlacionado necesariamente con la experiencia o el conocimiento técnico del usuario. En cambio, notamos que se trataba de una nueva habilidad que debía desarrollarse.
Al igual que otras competencias, la IA requería tiempo y práctica para ser comprendida y aplicada con éxito. Esto hizo evidente la necesidad de implementar no solo formación, sino también soporte continuo.
El soporte inicial fue clave para guiar al equipo mientras aprendían a utilizar la IA de forma efectiva. Para ello, contamos con profesionales que ya habían trabajado con la tecnología en el ámbito de los mantenimientos y podían ofrecer el apoyo necesario.
A medida que los equipos adquirían confianza y experiencia, se volvían más autónomos y empezaban a beneficiarse de la IA en sus tareas diarias.
La IA en el mantenimiento de aplicaciones: Beneficios en tareas evolutivas y correctivas
Uno de los aprendizajes más valiosos de esta fase fue que la IA no impacta de la misma manera en todos los tipos de tareas de mantenimiento. En el caso de las tareas evolutivas, que suelen ser proyectos de mayor duración y complejidad, la IA demostró ser una gran aliada.
Al tratarse de desarrollos más extensos, los profesionales pueden dedicar tiempo a analizar cómo la IA puede optimizar cada fase de la tarea, desde la planificación hasta la ejecución y revisión.
Sin embargo, en tareas correctivas, que suelen ser más pequeñas y con una resolución rápida, la IA no siempre se aprovecha de la misma manera.
En este tipo de tareas, los desarrolladores tienden a solucionarlas rápidamente para pasar a la siguiente. Pero cuando las tareas correctivas se vuelven recurrentes, entonces se les dedica más tiempo de análisis, y es en este contexto donde la IA empieza a demostrar su valor, proporcionando agilidad y reduciendo los tiempos de respuesta.
Este análisis nos llevó a una conclusión importante: el rendimiento de la IA no depende únicamente de su potencia técnica, sino también del factor humano y las prioridades en cada momento. La IA ayuda, pero no sustituye la estrategia humana detrás de cada tarea.
IA y la gestión del conocimiento: Simplificando onboarding y eliminando silos
Un área en la que la IA ha tenido un impacto significativo es en la gestión del conocimiento.
La rotación de personal, los cambios en los proyectos y la necesidad constante de transiciones eficientes de servicios plantean un reto para cualquier organización. Con la IA, hemos logrado hacer frente a estos desafíos de una manera más eficaz.
La IA ha simplificado el proceso de onboarding para nuevos empleados, permitiéndoles acceder de manera rápida y organizada a la documentación relevante y a los procesos clave.
Además, ha facilitado la eliminación de silos dentro del equipo, ya que la información y el conocimiento ya no dependen de personas específicas, sino que están disponibles para todos. Esto mejora la fluidez en los equipos y permite una mayor colaboración entre departamentos.
En términos de transiciones de servicio, la IA ha optimizado la captura de conocimiento, reduciendo el tiempo necesario para integrar nuevos profesionales en proyectos existentes.
Asimismo, ha permitido a los empleados senior liberar tiempo al disminuir su dependencia en la transferencia de conocimiento. Como resultado, podemos trabajar con estructuras de equipo más planas y eficientes.
Seguridad de la información: Controlando el uso seguro de la IA en Serbatic
La implementación de la IA en el mantenimiento implica no solo eficiencia, sino también un compromiso absoluto con la seguridad de la información. Para garantizar el uso seguro de la IA, en Serbatic hemos desarrollado un portal de IA especializado que se conecta con los modelos de lenguaje a través de APIs de proveedores líderes, como OpenAI y Gemini, entre otros.
En este portal, cada servicio de mantenimiento cuenta con un proyecto específico donde solo los miembros autorizados tienen acceso. Esta configuración permite crear asistentes de IA adaptados a las necesidades de cada servicio, tales como:
- Gestores de conocimiento que organizan y distribuyen información relevante.
- Gestores de requisitos para capturar y clarificar las necesidades de cada proyecto.
- Asistentes de código especializados en tecnologías clave del cliente.
- Planificadores y ejecutores de pruebas, optimizando los procesos de testing.
Cada asistente opera dentro del proyecto designado, garantizando que la información se mantenga confidencial y dentro de los parámetros de seguridad definidos. Además, el portal permite cumplir con normativas como GDPR, CCPA, SOC 2 y SOC 3, ofreciendo un entorno seguro donde los datos no se utilizan para reentrenar los modelos, protegiendo así la privacidad y confidencialidad de los clientes.
Para aquellos clientes que requieren niveles de seguridad aún mayores, ofrecemos entornos cerrados basados en modelos de Mistral con técnicas de fine-tuning. Estos entornos permiten ajustar el modelo a las especificaciones del cliente, operando en un entorno completamente aislado que garantiza la privacidad total de la información.
La IA como guía, no como sustituto
Es importante destacar que la IA no reemplaza el conocimiento ni la experiencia humana. De la misma manera que un sistema de navegación como Google Maps no hace que un coche sea más rápido, sino que ayuda a evitar atascos y encontrar la mejor ruta, la IA nos ayuda a encontrar el camino más eficiente dentro de los procesos de mantenimiento.
Los retrasos en los desarrollos no suelen derivarse de la velocidad con la que se escribe código, sino de problemas como la falta de claridad en los requisitos, bloqueos en la comunicación entre analistas y desarrolladores, o la incapacidad de localizar errores específicos.
La IA actúa como un par adicional de ojos, disponible en todo momento para identificar esos bloqueos y brindar soluciones alternativas.
Este “acompañante digital” está disponible para todo el equipo y en todo momento, lo que ayuda a reducir los cuellos de botella y los errores repetitivos.
En última instancia, la IA no se encarga de la tarea, pero permite que cada miembro del equipo tenga acceso a una guía continua que le ayude a tomar decisiones informadas y resolver problemas de forma más rápida y eficiente.
Resultados y aprendizajes clave: un 20% de eficiencia mejorada
Después de más de un año de adopción e implementación, podemos afirmar que los resultados han sido consistentes. A pesar de la variabilidad en el uso de la IA según el tipo de tarea o el momento, hemos logrado una mejora promedio en la eficiencia del 20%, un objetivo que nos habíamos marcado desde el inicio.
Esta mejora ha sido especialmente evidente en las tareas evolutivas, pero también ha tenido un impacto positivo en las correctivas recurrentes.
La resistencia inicial y la disparidad en el rendimiento fueron desafíos importantes, pero también nos proporcionaron valiosas lecciones sobre la naturaleza de la IA en el ámbito del mantenimiento.
En particular, entendimos que la adopción de la IA no está directamente relacionada con la experiencia técnica, sino que se trata de una habilidad que se debe cultivar y que algunos miembros del equipo dominan de forma más intuitiva.
Por otro lado, observamos que la IA es una herramienta de soporte, y su efectividad depende de cómo el equipo la utiliza. Las habilidades técnicas y el conocimiento humano siguen siendo irremplazables, pero la IA añade una capa adicional de eficiencia y apoyo en los momentos críticos, proporcionando una ventaja competitiva que beneficia a todo el equipo.
Conclusión: La IA en el mantenimiento de aplicaciones, un aliado estratégico para el futuro
La implementación de la IA en los servicios de mantenimiento de Serbatic ha sido una experiencia transformadora. Desde sus primeros pasos en 2023 hasta su consolidación en 2024, hemos visto cómo esta tecnología puede mejorar la eficiencia, reducir los errores y optimizar los procesos de una manera significativa.
A través de un enfoque progresivo, hemos superado la resistencia al cambio y hemos demostrado que la IA es una herramienta valiosa tanto en tareas evolutivas como correctivas.
El aprendizaje clave de esta experiencia es que la IA no es una simple herramienta que se utiliza de manera mecánica; es una nueva habilidad que cada miembro del equipo debe desarrollar.
Y, como en cualquier habilidad, hay quienes la dominan con mayor facilidad y quienes necesitan más apoyo para familiarizarse con su uso. Por eso, el soporte inicial y la guía de aquellos que ya han trabajado con IA son elementos fundamentales para el éxito de su implementación.
En el futuro, la IA seguirá desempeñando un papel crucial en nuestros servicios de mantenimiento, ayudándonos a romper silos de información, optimizar el conocimiento compartido y a crear una estructura de equipo más ágil.
Con el compromiso constante de Serbatic hacia la seguridad y la privacidad de los datos, hemos creado un ecosistema donde la innovación tecnológica y la protección de la información van de la mano, preparando a nuestros servicios para el futuro.
Alberto San Millán Díaz
Director de Desarrollo de Negocio