La IA también baraja las cartas en la ingeniería de software

Por un lado, el desarrollo de sistemas de software propios se está estandarizando cada vez más gracias a las tecnologías en la nube y la automatización a través de la IA (inteligencia artificial), y por otro, ha llegado el movimiento al mercado por parte de los proveedores de software estándar, ya que los usuarios de soluciones ERP o CRM siguen siendo fieles a sus proveedores tradicionales, pero están bastante dispuestos a pensar fuera de la caja y dar una oportunidad a los proveedores de terceros cuando se trata de nuevas tecnologías como la IA o el aprendizaje automático.

La IA y el aprendizaje automático, en particular, están cambiando las cartas en el mercado, ya que son capaces de automatizar e industrializar aún más el desarrollo y mantenimiento de software.

Como muestra la comparativa actual de proveedores "ISG Provider Lens 2019 - Application Development & Maintenance" (ADM), actualmente se está separando el trigo de la paja en el lado de los proveedores:

Los grandes proveedores, en particular, son los que más han integrado ya la tecnología de IA y las capacidades de análisis cognitivo en sus carteras. Los proveedores más pequeños, en cambio, deben tener cuidado de no quedarse atrás ante esta evolución.

Sobre todo porque, además de las aplicaciones, procesos empresariales enteros están pasando a estar en el punto de mira de la IA. Los grandes proveedores ya ofrecen funciones de IA que analizan, evalúan y mejoran los procesos empresariales.

Pero incluso los proveedores de ADM de tamaño medio pueden, en principio, seguir el ritmo a largo plazo, ya que tienen acceso a sistemas de IA a través de terceros proveedores, como Watson de IBM, por ejemplo, y pueden integrarlos en sus propios servicios.

En el entorno industrial en particular, los sistemas ERP existentes, como SAP, siguen dominando. Pero la necesidad de la denominada ADM de "próxima generación" también es evidente en la industria manufacturera -especialmente en la producción real y la optimización de la cadena de suministro, donde se utilizan cada vez más tecnologías de nube, IoT o aprendizaje automático-.

Por ejemplo, numerosas soluciones IoT permiten ahora el mantenimiento predictivo, una línea de producción autooptimizada o la gestión automatizada de inventarios.

Es más, el concepto de fábricas inteligentes está a punto de revolucionar todo el proceso de producción en el marco de los sistemas ciberfísicos (CPS). El Internet Industrial de las Cosas (IIoT) - palabras clave 5G y edge computing - no solo está haciendo que la producción sea más ágil y eficiente.

También conducen a un mayor cumplimiento de los procesos de producción y a una mejor gestión de la calidad con un marco de costes comparativamente transparente y predictivo. En consecuencia, aumenta la demanda de conocimientos especializados, automatización y soluciones específicas para el sector.

Si las empresas ya no encuentran esto suficiente con sus proveedores tradicionales (ERP), empresas como IBM, Capgemini o Atos no sólo están esperando en las alas del lado de ADM como proveedores especializados en la industria manufacturera. Ya están ganando cuota de mercado.

Con los conocimientos adecuados sobre el sector y los procesos, los proveedores de servicios de TI y sus forjadores de desarrolladores pueden dar vida a los deseos de los clientes en un abrir y cerrar de ojos gracias a las plataformas de desarrollo en la nube y programar aplicaciones conformes con los estándares más recientes y, por tanto, con la conectividad.

Además, los proveedores de servicios también disponen de conocimientos sobre aplicaciones ya disponibles en mercados en la nube o tiendas de aplicaciones, así como plataformas IoT dedicadas. Basándose en una mayor estandarización, estas pueden sustituir cada vez más a una solución completa monolítica que a menudo no cumplía los requisitos departamentales.

En consecuencia, los sistemas de ejecución de la fabricación (MES) conectados a un ERP como SAP también están sometidos a presión, ya que actúan como catalizador y enlace entre el nivel de control de sensores o producción y gestión de procesos y el nivel de gestión operativa y corporativa.