Cuando la informática se encuentra con la IA

Mike Crisafulli, vicepresidente ejecutivo y director de informática de Comcast

Mike Crisafulli es vicepresidente sénior y director de información de Conectividad y Plataformas en Comcast, donde lidera el diseño y la operación del núcleo digital de la compañía para brindar conectividad sin interrupciones y experiencias excepcionales a clientes y empleados. Esto implica liderar la transformación digital a gran escala de productos y plataformas web, móviles y de escritorio. Antes de ocupar su cargo actual, Mike fue vicepresidente sénior de Servicios Residenciales y vicepresidente sénior de Desarrollo de Productos y Servicios de Plataforma en Comcast, donde supervisó la planificación estratégica y la implementación de sistemas que impactan todo el ciclo de vida del cliente. Mike es licenciado en Sistemas de Información por la Universidad George Mason y posee un MBA de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill. Fuera del trabajo, es un voluntario comprometido con la comunidad, habiendo servido como técnico en emergencias médicas y bombero durante más de 25 años.

¿Cómo ha cambiado el papel de las TI en Comcast y qué factores empresariales han impulsado esa transformación?

Los grandes avances tecnológicos —desde la nube y los microservicios hasta la IA— nos han ayudado a ser más rápidos y eficientes en la entrega de funcionalidades en todas nuestras líneas de negocio. La TI se ha convertido principalmente en un facilitador de velocidad y eficiencia.

Al mismo tiempo, las presiones empresariales han aumentado drásticamente. La llegada del 5G y la banda ancha inalámbrica fija generó nuevos competidores en conectividad. Ahora operamos en un entorno hipercompetitivo, donde debemos hacer más con menos. Para la TI, esto se traduce en una búsqueda constante de eficiencia, agilidad y calidad. Existe una presión continua para lanzar nuevos productos con mayor rapidez y mejorar constantemente la experiencia del cliente (CX), a la vez que se optimizan las operaciones existentes.

Nuestra función tecnológica ha evolucionado de un departamento de soporte administrativo a un socio estratégico clave. Adoptamos tecnología moderna no por sí misma, sino para respaldar las necesidades del negocio, ya sea lanzando nuevas experiencias de streaming o mejorando la fiabilidad de la banda ancha. Los grandes cambios externos (como la competencia en banda ancha inalámbrica y el streaming) han impulsado la agilidad y la eficiencia en la TI, en estrecha alineación con la estrategia empresarial.

Nuestra función tecnológica ha evolucionado desde un brazo de soporte administrativo hasta un socio estratégico fundamental.

Generative AI in organizations 2025 web banner

¿Qué nuevas tecnologías o capacidades serán más importantes para usted y para Comcast en los próximos dos años?

Sin duda, la IA, especialmente la generativa y la interactiva, ocupa un lugar central. El ritmo de cambio en la IA durante el último año ha sido asombroso. En los próximos 24 meses, preveo que estas capacidades de IA tendrán el mayor impacto, tanto en los productos y servicios que ofrecemos a nuestros clientes como en nuestra operativa interna.

Estamos explorando la IA para mejorar la experiencia del usuario y automatizar funciones más complejas (optimización de la red, recomendaciones de contenido personalizadas, etc.). Pero donde más me entusiasma es en la aplicación interna de la IA a nuestra ingeniería de software y operaciones de TI. Existe un enorme potencial para reducir la complejidad de nuestros sistemas heredados, automatizar tareas rutinarias e incluso generar código o casos de prueba mediante IA. Tenemos otras prioridades, como la evolución de nuestra infraestructura en la nube y el refuerzo de la ciberseguridad, pero la IA es la nueva frontera.

El ritmo de cambio en la IA durante el último año ha sido asombroso.

Manteniéndose a la vanguardia

¿Cómo mantenerse al día con el rápido ritmo del desarrollo tecnológico?

Personalmente, me esfuerzo por absorber información continuamente. Por ejemplo, escucho podcasts de tecnología que se centran en las tendencias emergentes. Y lo que es más importante, contamos con una gran organización llena de personas curiosas y apasionadas, y a través de ellas fluye un gran caudal de conocimiento.

Hemos integrado mecanismos en nuestro modelo operativo para fomentar el aprendizaje continuo y la innovación, y crear un flujo orgánico de conocimiento desde la base. Por ejemplo, organizamos un evento interno llamado “Knowledgefest”, una jornada dedicada al aprendizaje, donde los empleados presentan ante miles de compañeros innovaciones interesantes o lecciones aprendidas en diversas áreas técnicas. También tenemos la tradición de celebrar la “Lab Week” —una especie de hackathon— varias veces al año, donde los empleados pueden experimentar con nuevas ideas o tecnologías.

Antes de que comience la Lab Week, los empleados empiezan a enviar ideas y se forman equipos en torno a las más prometedoras. También proponemos retos relacionados con prioridades estratégicas generales (por ejemplo, mejoras en la experiencia del cliente, entretenimiento o innovación en redes). Durante el hackathon, los equipos trabajan intensamente en sus proyectos y, al final, celebramos una jornada de demostraciones al estilo de una feria de ciencias. Identificamos los mejores proyectos, que luego se desarrollan, potencialmente hasta su puesta en producción. Algunas de nuestras soluciones más impactantes surgieron de la Semana de Laboratorio. Y no se limita al personal de TI tradicional. A menudo contamos con la participación de diversas áreas de la empresa, lo que aporta perspectivas diferentes y brinda a los empleados la oportunidad de establecer contactos y conectar con colegas de otros equipos.

La IA y el futuro de la ingeniería de software

¿Dónde se observa el mayor impacto y el mayor valor operativo de la aplicación de la IA y la IA de generación?

La mayor transformación impulsada por la IA se encuentra en la ingeniería de software y las TI. Recientemente, utilizamos Gen AI para reimaginar un área clave de nuestro trabajo: el ciclo de vida del desarrollo de software. Esto surgió de la experimentación de mi propio equipo. Durante los últimos meses, desarrollamos un nuevo flujo de trabajo para desarrolladores impulsado por Gen AI, esencialmente un ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC) basado en Gen AI. Alrededor de 700 de nuestros ingenieros utilizan este flujo de trabajo de desarrollo con IA en su trabajo diario, y ha cambiado radicalmente su forma de trabajar. Ahora interactúan con herramientas de IA que pueden generar fragmentos de código, crear casos de prueba, redactar historias de usuario a partir de requisitos en lenguaje natural, realizar análisis de impacto, etc. Este conjunto de herramientas acelera las fases iniciales del desarrollo, desde los requisitos iniciales hasta el diseño de una solución lista para codificar. En última instancia, lo implementaremos para muchos ingenieros de software en toda la organización.

Si bien existen proyectos piloto de IA en otras áreas de Comcast, muchos de ellos aún se encuentran en fase de prueba de concepto o en ensayos a pequeña escala. También tenemos en desarrollo un par de importantes iniciativas de IA orientadas al cliente. Sin embargo, la vanguardia de la adopción de la IA hoy en día se centra en mejorar nuestros procesos internos de desarrollo de software: la productividad de los desarrolladores y la calidad del resultado.

Aproximadamente 700 de nuestros ingenieros utilizan este flujo de trabajo de desarrollo aumentado con IA en su trabajo diario.

Si hacemos una proyección hacia el futuro —digamos hasta el año 2030—, ¿qué porcentaje del trabajo en TI estará impulsado por la IA frente al trabajo impulsado por los humanos?

Soy bastante optimista. Basándome en lo que hemos visto en los últimos seis a doce meses, creo que en cinco años podríamos ver alrededor del 80 % de las tareas de desarrollo de software automatizadas o generadas por IA de alguna manera.

Aún no contamos con automatización integral, pero ya existe mucha automatización asistida por humanos en la generación de código, las pruebas y el despliegue.

Actualmente, los desarrolladores dedican una parte considerable de su tiempo a programar, y el resto a los requisitos, el diseño, los casos de prueba, el análisis de impacto y la generación de historias de usuario. Por lo tanto, cuando comenzamos a automatizar las etapas iniciales, el impacto ya ha sido enorme; y si añadimos el resto del ciclo de vida, como las pruebas automatizadas y el despliegue automático, es difícil imaginar que menos del 80 % esté impulsado por IA en cinco años.

Creo que en cinco años podríamos ver que alrededor del 80% de las tareas de desarrollo de software estén automatizadas o generadas por IA de alguna manera.

AI and Gen AI in business operations

Con la llegada de la IA, ¿cómo se asegura que sus equipos sigan siendo innovadores y que la colaboración entre TI y el negocio prospere?

En Comcast, el departamento de TI no opera de forma aislada. Siempre he impulsado una estrecha colaboración con nuestros socios comerciales. Con el auge de la IA de última generación, esta colaboración se vuelve fundamental. Para desarrollar casos de uso de IA y escalarlos, se requiere una profunda integración de la experiencia técnica y empresarial.

Dicho esto, aún estamos aprendiendo cuáles son los mejores modelos de colaboración en un contexto impulsado por la IA. Una de las lecciones aprendidas de nuestra implementación interna de IA es que la gestión del cambio es crucial. Implementar herramientas con IA es la parte fácil; hemos necesitado invertir mucha más energía y atención en la gestión del cambio y en ayudar a los equipos a adaptarse a nuevas formas de trabajar.

Introducir la IA no es solo un ejercicio técnico. Cambia la forma en que las personas realizan su trabajo. Ahora bien, si extrapolamos esta lección al negocio en general, el desafío de la gestión del cambio es aún mayor.

Para nuestras iniciativas de IA más estratégicas, hemos comenzado a crear “equipos de IA” multifuncionales. En estos equipos, los responsables de producto, los analistas de negocio y los ingenieros forman parte de un mismo equipo ágil. Es como crear una mini startup dentro de la empresa, centrada en un problema de negocio específico y utilizando la IA como acelerador. Lo estamos probando en un par de proyectos prioritarios. Y ya es prometedor. Tenemos responsables de negocio trabajando con desarrolladores, e incluso utilizando las herramientas de IA conjuntamente para definir una solución. Esto genera un entendimiento común y una iteración mucho más rápida. Esa colaboración en tiempo real es muy potente.

En Comcast, el grado de madurez en la gestión de productos varía según las distintas áreas. Históricamente, algunas plataformas ni siquiera contaban con responsables de producto formales en el área de negocio. En nuestras experiencias digitales de cara al cliente, contamos con diseñadores de UX y líderes de negocio profundamente involucrados, mientras que algunos sistemas de back-end estaban más centrados en TI. Por lo tanto, tendremos que adaptar nuestro enfoque para la implementación de este nuevo modelo integrado. En general, considero que la IA actúa como catalizador para una mayor integración entre TI y negocio. Para sacar el máximo provecho de estas herramientas de IA, debemos replantearnos los roles y eliminar las barreras que han existido durante décadas.

Necesitamos informar a nuestros socios de negocio sobre las capacidades y limitaciones de la IA para que puedan generar ideas con nosotros. En algunas empresas, incluso he oído hablar de gerentes de producto o analistas de negocio que utilizan la IA para comunicar mejor sus ideas y evaluar su viabilidad. Esta difuminación de fronteras es interesante y puede ser positiva. Cuanto mayor sea el conocimiento tecnológico en el área de negocio, mejor. Significa que todos hablan el mismo idioma, al menos en cierta medida.

Creo que este enfoque de «un solo equipo» dará lugar a un nivel de colaboración totalmente nuevo. Para tener éxito, la IA depende de que la tecnología y el negocio trabajen conjuntamente. En el plano cultural, fomentamos la curiosidad, el aprendizaje continuo y escuchamos atentamente a las necesidades del negocio para comprender qué marcará la diferencia. Es una evolución apasionante en nuestra forma de trabajar juntos.

Considero que la IA actúa como catalizador para una mayor integración entre las tecnologías de la información y el negocio.

Equilibrar la velocidad del progreso y evitar la deuda técnica

¿Cómo se logra un equilibrio entre la entrega rápida de nuevas funcionalidades y la necesidad de gestionar la deuda técnica y mantener plataformas estables?

Este es un dilema clásico para cualquier gran organización de TI. La llegada de la IA tiene dos caras. Por un lado, la IA nos permitirá implementar nuevas funcionalidades más rápidamente. Pero, si no tenemos cuidado, esto podría agravar la deuda técnica, ya que podríamos lanzar nuevos servicios rápidamente sin las restricciones habituales, aumentando potencialmente la complejidad de nuestra infraestructura. Por ejemplo, no queremos lanzar 100 nuevos microservicios impulsados ​​por IA y olvidarnos de retirar los 50 antiguos que debían reemplazar.

Por otro lado, veo una gran oportunidad para usar la IA para abordar la deuda técnica. Imaginemos herramientas de IA que puedan analizar bases de código heredadas y proponer simplificaciones o incluso refactorizar automáticamente el código a lenguajes/marcos de trabajo más modernos. O pruebas asistidas por IA que faciliten y hagan más seguro el desmantelamiento de sistemas antiguos. Por lo tanto, soy optimista y creo que podemos aplicar el mismo poder de la IA a la “limpieza” que al desarrollo de nuevas funcionalidades. En el mejor de los casos, la IA nos ayuda a acelerar simultáneamente la entrega de funcionalidades y la retirada de sistemas obsoletos.

Todo se reduce a la disciplina y la priorización. Necesitamos integrar la simplificación de la plataforma en nuestra hoja de ruta, incluso mientras aceleramos el desarrollo de nuevas funcionalidades. El objetivo es un enfoque equilibrado: usar la IA tanto para acelerar como para simplificar. Pero esto requiere un esfuerzo consciente: una gobernanza que garantice que estamos desmantelando funcionalidades tan rápido como las estamos agregando, e incluso quizás dedicando parte de la capacidad de IA a detectar ineficiencias en nuestra arquitectura.

Soy optimista y creo que podemos aplicar el mismo poder de la IA a la “limpieza” que a la creación de cosas nuevas.

¿Cómo se puede evitar que los equipos se vean desbordados por el ritmo del cambio?

Da la sensación de que la tecnología avanza más rápido de lo que muchos equipos pueden asimilar, tanto en el ámbito empresarial como en el informático.

No queremos que los equipos se paralicen ante la cantidad de nuevas opciones y dejen de experimentar. Les brindamos un entorno abierto para que prueben nuevas herramientas e ideas (dentro de lo razonable), de modo que se mantengan al día con la tecnología más reciente. Esa es la idea principal de las Semanas de Laboratorio: crear espacios seguros para explorar las novedades. Pero siempre con el objetivo de lograr resultados de negocio. Debemos priorizar los problemas que intentamos resolver.

Esto se relaciona con los debates clásicos sobre desarrollar o comprar y la gestión de portafolio. Antes, se compraba una solución tecnológica y se esperaba que durara dos o tres años. Ahora, en seis meses puede surgir algo nuevo que cambie esa suposición. Por lo tanto, debemos ser ágiles. Buscamos mantener un enfoque híbrido en nuestra pila tecnológica, en lugar de depender de un solo proveedor o arquitectura, que podría quedar obsoleta en un año. Modularizamos siempre que podemos, de modo que si aparece un componente mejor, podemos reemplazarlo. Y reevaluamos las prioridades de nuestro portafolio cada trimestre, o incluso con mayor frecuencia.

En la práctica, se convierte en un ciclo: seguir experimentando, a la vez que generamos valor incremental. Queremos estar al tanto de las tendencias futuras, sin que esto nos distraiga de lo que es posible hoy. Hay mucho que podemos hacer con las herramientas disponibles, aunque no sean perfectas ni las más recientes, y que pueden brindarnos el 80 % del beneficio que buscamos. Entreguemos algo tangible, generemos valor y luego iteremos cuando surja la siguiente mejora. Se trata de un equilibrio entre la adaptabilidad y la ejecución.

También hacemos mucho hincapié en una mentalidad adaptativa. Se oyen clichés como: «Hoy es el ritmo de cambio más lento que experimentarás en el futuro». Y es cierto. Debemos interiorizarlo. Por ejemplo, les digo a mis líderes: podríamos pasar cuatro meses implementando una solución y luego una nueva tecnología la vuelve obsoleta parcialmente. Y no pasa nada. Generamos valor durante esos cuatro meses y ahora nos adaptamos de nuevo. La antigua mentalidad de «establecer un plan a tres años y ceñirse a él» no funciona del todo en este entorno. En cambio, planificamos en fases más pequeñas, entregamos en incrementos más pequeños y estamos preparados para pivotar cuando sea necesario.

Este es un gran cambio cultural, especialmente en una gran empresa como la nuestra, que tradicionalmente valoraba la previsibilidad y las hojas de ruta a largo plazo. Nos estamos reeducando para pensar más en términos de “¿Qué valor podemos aportar el próximo mes o trimestre con lo que sabemos ahora?” y luego iterar. Es una mentalidad ágil llevada al siguiente nivel debido al ritmo vertiginoso del cambio. Seguimos teniendo una estrategia general, pero somos flexibles en cómo la alcanzamos.

En resumen, para evitar la sobrecarga, nos centramos en lo que importa (el valor para el negocio) y cultivamos una cultura adaptativa. Animamos al equipo a probar cosas nuevas, pero también a aceptar que no todas funcionarán. Celebramos los logros rápidos y el aprendizaje, no solo los grandes proyectos a largo plazo. El objetivo es que nuestra gente no tema el cambio, sino que lo vea como algo emocionante, siempre y cuando estemos obteniendo resultados en el proceso.

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Queremos estar al tanto de lo que nos depara el futuro, sin que eso nos distraiga de lo que es posible hoy.

¿Cómo cambiarán la automatización y la IA su enfoque de la gobernanza y la supervisión de TI?

Creo que la IA va a transformar la gobernanza de manera significativa. Gran parte de la gobernanza actual se centra en la aplicación de políticas, las aprobaciones y la auditoría de las acciones humanas: tareas que podrían automatizarse. Si aplicamos IA generativa y agentiva a estas áreas, podemos imaginar funcionalidades como la definición automatizada de políticas y la monitorización del cumplimiento en tiempo real. Preveo que la gobernanza evolucionará hacia una supervisión mucho más estratégica de la IA, en lugar de que los humanos realicen todas las comprobaciones. Por ejemplo, podríamos tener agentes de IA que gestionen ciertas aprobaciones o mantengan registros de auditoría. Nuestra función es auditar al auditor. Necesitaremos una trazabilidad sólida de lo que hizo la IA, qué decisiones tomó y por qué.

Estamos trabajando en una capa de orquestación para agentes de IA. Imagínenla como un marco de gestión para “empleados” de IA. En muchos aspectos, vamos a tratar a estos agentes como si fueran miembros humanos del equipo. Esto implica asignarles roles, monitorizar su rendimiento y establecer controles y registros para todas sus actividades. Así pues, a medida que la IA se encargue de las tareas rutinarias de gobernanza, los humanos se centrarán en la metagobernanza: diseñar las políticas, revisar las excepciones y guiar la IA. Se trata de un cambio de enfoque: de ejecutar el trabajo a supervisarlo. Y dado que la IA puede ofrecer una visibilidad de los procesos sin precedentes (mediante registros, análisis, etc.), podríamos lograr una mayor transparencia y precisión.

A medida que la IA asuma las tareas rutinarias de gobernanza, los humanos se centrarán en la meta-gobernanza: diseñar las políticas, revisar las excepciones y guiar a la IA.

¿Cuál es la principal lección que te llevas de este proceso de transformación?

Todos estamos aprendiendo. Nos encontramos en diferentes etapas en todos los ámbitos. Me mantengo firme en esto: cambiemos nuestra forma de trabajar. No se trata solo de automatizar algo que ya no funciona. Preparen a su equipo para el cambio y la adaptabilidad, y no pierdan de vista los resultados.

Gran parte de esto se debe a la gestión del cambio. Gran parte se debe a las nuevas tecnologías, la gobernanza y la privacidad. Para nuestros consumidores, nuestra forma de pensar debe cambiar tanto como la tecnología.

Esa es la clave. De lo contrario, solo estaremos aplicando IA a lo que ya existe; tal vez más rápido, tal vez más eficiente, pero si no tenemos el talento para reimaginar lo posible, especialmente para nuestros productos y consumidores, todo habrá sido en vano. Por eso nos centramos tanto en la alineación del talento, la gestión del cambio y la adaptabilidad como en la tecnología.

Reinventen, no solo repliquen. Inviertan en su gente y en la gestión del cambio, y manténganse enfocados en los resultados que desean. Es un momento desafiante, pero realmente emocionante. Confío en que, teniendo presentes esos principios, afrontaremos lo que sea que nos depare el futuro.

Reimagine, don’t just replicate.