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GFT Technologies desarrolla soluciones de IA personalizadas con Wynxx para modernizar sistemas legados, proteger datos y controlar costos. Conoce las oportunidades para integradores.
Las empresas buscan incorporar inteligencia artificial (IA) sin perder el control de sus datos, comprometer la seguridad ni depender de un solo proveedor tecnológico. Esta necesidad abre oportunidades para consultoras, desarrolladores e integradores capaces de diseñar arquitecturas de IA a la medida, modernizar aplicaciones críticas y administrar los costos de operación.
GFT Technologies identifica esta demanda en el mercado empresarial y utiliza Wynxx, su plataforma de desarrollo de software con inteligencia artificial generativa, para construir aplicaciones personalizadas, modernizar sistemas legados y conectar datos con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
La compañía combina desarrollo de software, consultoría y servicios tecnológicos para acompañar los proyectos desde la identificación de necesidades hasta su implementación. También asesora a las organizaciones sobre dónde ejecutar sus cargas de IA, ya sea en infraestructura propia o en servicios de nube, de acuerdo con sus requerimientos operativos y de seguridad.
Empresas buscan IA propia sin perder el control
De acuerdo con datos citados por GFT Technologies, 40% de las empresas en América Latina prefiere desarrollar su propia inteligencia artificial, mientras que 60% opta por apoyarse en un proveedor externo.
Esta distribución refleja dos necesidades que pueden coexistir: mantener el control sobre los datos y los procesos, y contar con capacidades técnicas especializadas para diseñar, implementar y operar las soluciones.
Antonio Darcio, CEO de GFT Technologies, explicó que la compañía coordina los proyectos desde la consultoría hasta el despliegue y selecciona los modelos de IA en función de los requerimientos de cada cliente.
“Podemos entregar una arquitectura de Inteligencia Artificial desde muchos LLM”, afirmó el directivo.
La estrategia permite evaluar distintas tecnologías sin limitar la arquitectura a un único proveedor. Para las empresas, el objetivo es ajustar la solución a sus necesidades; para los integradores, representa una oportunidad de participar en proyectos de consultoría, integración de plataformas, gestión de datos y operación de infraestructura híbrida.
Wynxx: modernización de sistemas legados con IA
Uno de los campos de aplicación de Wynxx es la actualización de sistemas legados, particularmente aquellos que soportan operaciones críticas y cuyo mantenimiento se ha complicado por la falta de documentación o la escasez de especialistas en lenguajes de programación antiguos.
Darcio señaló que algunas instituciones financieras mantienen aplicaciones desarrolladas a la medida que continúan funcionando, pero cuya arquitectura dificulta realizar modificaciones, incorporar nuevas capacidades o migrarlas a entornos modernos.
“Una de las grandes oportunidades que podremos tomar con Wynxx es el cambio de sistemas legados; esos sistemas que se han vuelto core en bancos, por ejemplo, creados a la medida, que no se pueden modernizar porque no se documentó su creación”, explicó.
El directivo agregó que GFT puede acompañar a las empresas durante el proceso de actualización o migración, con trabajos que incluyen el análisis de los sistemas existentes, el rediseño funcional y la reorganización de las arquitecturas de datos.
La plataforma conecta procesos, información y modelos de lenguaje para apoyar el desarrollo de software y la ejecución de tareas. No obstante, los resultados de cada proyecto dependen de la calidad de los datos, la complejidad de los sistemas y los controles establecidos para validar el funcionamiento de las aplicaciones.
Para los integradores tecnológicos, este tipo de proyectos puede traducirse en servicios de diagnóstico, documentación de aplicaciones, integración de datos, migración de cargas, pruebas, mantenimiento y modernización de infraestructura.
Seguridad y costos, parte de la arquitectura de IA
GFT Technologies atiende a organizaciones de sectores como banca, seguros, manufactura, robótica y telecomunicaciones. En estos mercados, incorporar IA a procesos clave exige establecer reglas de acceso a los datos, mecanismos de supervisión y criterios para evaluar los resultados.
La empresa incluye la seguridad como un componente transversal de sus servicios y ofrece capacidades de seguimiento y administración del consumo de modelos mediante prácticas de AI FinOps, orientadas a medir y controlar los costos asociados con la utilización de inteligencia artificial.
Darcio sostiene que incorporar IA a procesos empresariales bajo un esquema seguro y controlado puede elevar la productividad hasta 40%. La cifra corresponde a la experiencia referida por el ejecutivo y no se acompaña en el material disponible de una metodología o un conjunto de casos que permita generalizar ese resultado a todas las empresas.
El control de costos también adquiere relevancia cuando las organizaciones utilizan diferentes modelos de lenguaje, cuyos consumos y tarifas pueden variar según el proveedor, el volumen de solicitudes y la complejidad de las tareas.
GFT mantiene alianzas con AWS, Microsoft, Google Cloud, Oracle, Salesforce y Databricks. Sin embargo, Darcio indicó que la selección tecnológica responde a las necesidades y al alcance de cada proyecto.
¿Qué oportunidades de negocio tiene el canal TI?
La demanda de IA empresarial no se limita a la adquisición de licencias o infraestructura. Las organizaciones también necesitan definir casos de uso, preparar sus datos, integrar sistemas y establecer mecanismos para administrar las soluciones.
Los integradores pueden considerar cinco líneas de negocio:
- Consultoría para proyectos de IA: identificar procesos susceptibles de automatización y definir indicadores de desempeño antes de elegir una tecnología.
- Modernización de sistemas legados: documentar aplicaciones, evaluar dependencias, rediseñar arquitecturas y planear migraciones.
- Integración y gobierno de datos: conectar fuentes de información, establecer permisos y definir controles para proteger datos sensibles.
- Infraestructura híbrida y nube: determinar dónde ejecutar las cargas de IA según los requisitos de seguridad, rendimiento, disponibilidad y costos.
- Operación y AI FinOps: monitorear consumo de modelos, administrar tokens y evaluar el costo de las aplicaciones frente a los resultados obtenidos.
La participación en estos proyectos requiere capacidades de desarrollo, arquitectura, ciberseguridad y gestión de datos. Cuando el integrador no cuenta con todas ellas, puede colaborar con consultoras especializadas o fabricantes para complementar su oferta.
¿Cómo convertirse en un proveedor estratégico de IA?
Para Darcio, la cercanía con el cliente es un factor central. Esto implica conocer sus procesos, identificar a los responsables de cada área y comprender qué resultados espera obtener de la tecnología.
El ejecutivo advirtió que, cuando un proyecto involucra distintas áreas de la organización, puede fragmentarse la supervisión de los datos y de los sistemas de IA. Por ello, considera necesario incorporar mecanismos de seguimiento y control desde el diseño de la solución.
También recomendó que las empresas definan tres elementos antes de iniciar un proyecto:
- Indicadores de negocio: qué KPI se busca modificar y cómo se medirá el resultado.
- Disponibilidad y calidad de los datos: qué información existe, quién puede acceder a ella y qué ajustes requiere.
- Seguridad y gobierno: qué filtros, permisos y controles deben aplicarse durante el desarrollo y la operación.
Darcio añadió que el conocimiento de los modelos disponibles es importante para construir arquitecturas que respondan a las necesidades del cliente y mantenerse al día con la evolución del mercado.
Para el canal de distribución e integración, el principal aprendizaje es que vender IA requiere resolver un problema de negocio antes que seleccionar una herramienta. La oportunidad comercial está en acompañar al cliente durante todo el ciclo de vida de la solución: desde la evaluación inicial hasta su integración, supervisión y optimización.
Más que ofrecer inteligencia artificial como un producto aislado, los proveedores tecnológicos pueden desarrollar servicios especializados que combinen modernización de aplicaciones, gobierno de datos, seguridad y control de costos.
