Inteligencia Artificial en SAFe

Back on the track. Más sobre Inteligencia Artificial en este blog, esta vez de la mano de SAFe. Como es costumbre en el framework, se ha hecho un buen trabajo de conceptualización, lo cual me/nos alegra, ya que además va en consonancia con lo que venimos escribiendo en los últimos meses.

SAFe ya introdujo la IA en el framework desde la publicación de la versión 6.0, pero ha ido refinando mucho el concepto, con una última actualización en abril de 2024 (en la fecha en la que estoy escribiendo este artículo). SAFe habla de «Organizaciones centradas en la IA» en esta página del framework. Para SAFe, no se trata solo de adoptar tecnologías de IA, sino de integrar la IA en la estructura organizativa, cambiando hacia un modelo operativo basado en datos con una infraestructura digital sólida y fomentando una cultura de aprendizaje continuo y colaboración interfuncional.

De esta forma, SAFe agrupa en tres dimensiones la competencia de IA de una empresa:

La IA potencia la capacidad de los trabajadores

En la primera dimensión, SAFe habla de oportunidades para ayudar a los diferentes roles, Scrum Masters, Product Owners, Release Train Engineers, Lean Portfolio Management o Ingenieros de Software a ser más productivos en las tareas propias de sus roles, de forma genérica. Se sugiere, entre otros, usar IA para tareas como análisis de flujo de datos o datos en tiempo real  para ayudar a los Scrum Masters o RTE velar por la mejora de las métricas, o usar copilotos para crear historias de usuario, criterios de aceptación, código o casos de prueba.

Para que estas tan buenas ideas no queden huecas, me voy a remitir a algunas herramientas recomendadas por AIAgile más alguna otra, que realmente implementan las ideas recomendadas por SAFe:

• Spinach.io: Una IA capaz de escuchar reuniones, resumirlas, redactar acciones y crear tickets en tu herramienta de gestión favorita, y en casi cualquier idioma.
• Socratic: Una IA centrada en la obtención de métricas avanzadas  y sobre la «salud» de cualquier elemento existente en Jira.
• AgileGPT: Un copiloto para agilistas, que ayuda a la generación de artefactos ágiles utilizando IA (como historias de usuario, criterios de aceptación, pruebas, etc).
• Katalon: Herramienta de testing, escalable con IA. Usa la IA, por ejemplo, para crear de forma inteligente pruebas de regresión.

Creación de soluciones habilitadas por la IA

SAFe sugiere tres ideas para que la IA ayude en el proceso de creación de productos o soluciones complejas:

• Mejorar los equipos con el uso de la IA, incluyendo en equipos de desarrollo a especialistas en IA, científicos de datos o ingenieros de machine learning. Además, es fundamental mejorar a su vez las competencias del resto de miembros de equipos de desarrollo actuales. La combinación del uso de una base de conocimientos de IA y nuevo roles específicos, las organizaciones pueden garantizar una integración eficaz de la IA en las soluciones existentes.
• Incorporar procesos de gestión específicos de IA, tales como:
  • DataOps,  que se centra en gestionar y utilizar los datos de forma eficaz y conforme a las normas, garantizando su calidad y accesibilidad. Este concepto es implementado por herramientas como DataOps.live, que se integra con Jira.
  • MLOps, o Machine Learning Operations, relacionado con los aspectos prácticos de la implantación y el mantenimiento de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción, garantizando que funcionen sin problemas y de forma fiable.
  • ModelOps permite a las organizaciones gestionar y ampliar eficazmente sus modelos de IA, garantizando que sigan siendo precisos y eficaces a lo largo del tiempo.
  • AIOps aprovecha la IA para automatizar y optimizar las operaciones de TI, integrando diversas herramientas en una plataforma unificada para la supervisión proactiva, la resolución rápida de problemas y la mejora continua. En el universo Atlassian, Jira Service Management ha implementado este concepto.

• Seleccionar herramientas y plataformas que incorporen IA, que ofrezcan capacidades de IA a la vez que se integren perfectamente con los sistemas y prácticas actuales. La idea es allanar el camino para la innovación sin interrumpir los flujos de trabajo que hacen funcionar a la empresa.

Lograr un uso resposable de la IA

Finalmente un punto crucial, aunque sea el menos técnico. Y es que, a pesar del enorme potencial y del entusiasmo que despierta la IA, muchas organizaciones retrasan la puesta en marcha de iniciativas relacionadas con la IA por los riesgos probados de tener incidentes o brechas de seguridad. El esfuerzo de las organizaciones por crear políticas y prácticas para mitigar los riesgos inherentes al uso de la inteligencia artificial se describe cada vez más como la adopción de una IA responsable, según SAFe caracterizada por:

Como resumen, creo que es suficiente. Pero, si quieres profundizar, debes saber que Scaled Agile aborda también otros asuntos como las oportunidades de usar la IA para obtener mejores reultados de negocio (por ejemplo, con el propio uso de la IA como parte de las soluciones que se construyen para clientes), o también cómo usar la IA para tomar las mejores decisiones sobre inversiones.

Todo esto es gigante, casi inabordable en su totalidad, pero al mismo tiempo apasionante. Estamos siendo testigos de la hiperaceleración de la humanidad, y tratar de gestionarla es un grandísimo reto.