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Se han visto movimientos significativos en el ¨¢mbito de la observabilidad, impulsados por la creciente complejidad de las arquitecturas distribuidas. Si bien la observabilidad siempre ha sido esencial, ¨¦sta ha seguido evolucionando junto con el resto del ecosistema de desarrollo de software. Uno de estos focos emergentes es la observabilidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en ingl¨¦s), pieza clave para la operacionalizaci¨®n de la IA. Hemos visto un aumento en las herramientas para monitorizar y evaluar el rendimiento de los LLM, incluyendo?Weights & Biases Weave,?Arize Phoenix,?Helicone?y?HumanLoop. Otra tendencia es la integraci¨®n de la observabilidad asistida por IA, en el que las herramientas aprovechan la inteligencia artificial para mejorar el an¨¢lisis y la obtenci¨®n de informaci¨®n. Adem¨¢s, la creciente adopci¨®n de?OpenTelemetry?est¨¢ fomentando un panorama de observabilidad m¨¢s estandarizado, permitiendo a los equipos mantenerse independientes de proveedores y ser m¨¢s flexibles en la elecci¨®n de sus herramientas.

Muchas de las principales herramientas de observabilidad; como?Alloy,?Tempo?o?Loki, ya son compatibles con OpenTelemetry. La s¨²bita innovaci¨®n en las herramientas de observabilidad demuestra una creciente concienciaci¨®n de la industria sobre su importancia, creando un ciclo de retroalimentaci¨®n en el que las pr¨¢cticas y tecnolog¨ªas en evoluci¨®n se refuerzan mutuamente.

Big data ha sido una preocupaci¨®n para la industria durante mucho tiempo, pero las conversaciones en torno a esta edici¨®n del Radar se centraron no tanto en el tama?o, sino m¨¢s espec¨ªficamente en el manejo de datos ricos y complejos. Con la creciente presencia, e importancia, de los datos no estructurados en la empresa, garantizar que los datos se gestionen y empaqueten de manera efectiva para que puedan aprovecharse con ¨¦xito para todo, desde aplicaciones de IA hasta an¨¢lisis de clientes, es hoy vital para las empresas.

Esto se refleja en varios blips: desde herramientas de bases de datos vectoriales hasta productos de an¨¢lisis como?Metabase, es sorprendente cu¨¢nto del ecosistema de software est¨¢ siendo impulsado por lo que queremos y necesitamos hacer con los datos. Sin embargo, no se trata solo de herramientas, en esta edici¨®n se?alamos el?pensamiento de productos de datos, un marco de trabajo que alienta a los equipos a aplicar los principios del pensamiento de producto (product thinking) a las partes anal¨ªticas de su ecosistema. La aparici¨®n del pensamiento de producto de datos es, en cierta medida, el resultado del desaf¨ªo continuo de aprovechar adecuadamente los datos (algo de lo que se ha hablado durante a?os, mucho antes del auge de la IA), el hecho de que haya encontrado su camino hacia el centro de atenci¨®n (y nuestras conversaciones de Radar) demuestra que la necesidad de disciplina con el manejo de datos sigue siendo tan grande como siempre. Sin ella, las organizaciones pueden tener dificultades para innovar y bien podr¨ªan estar en desventaja comercial a medio y largo plazo.