A medida que la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías emergentes continúan avanzando en alcance y sofisticación, aumenta la presión sobre los equipos de TI para implementar rápidamente estas herramientas. Esta presión se ve agravada por las implacables limitaciones de recursos y las crecientes luchas por retener el talento.
Estas presiones crecientes tienen implicaciones importantes en la forma en que los profesionales de TI pasan sus días. Aunque la prioridad inicial de un equipo de TI es garantizar la disponibilidad y confiabilidad del servicio, a menudo una parte importante de su tiempo se dedica a gestionar crisis, tiempo que podría emplearse mejor innovando.
Esta es la razón por la que las AIOP, la aplicación de inteligencia artificial a las operaciones de TI, han ganado una gran popularidad al aprovechar la inteligencia artificial. AIOps simplifica las tareas rutinarias y ayuda a fomentar la innovación al simplificar problemas frecuentes, identificar anomalías y acelerar las respuestas automatizadas.
Director jefe de producto en BMC.
Elimina la complejidad
Los equipos de TI actuales tienen la tarea de monitorear entornos híbridos y complejos, a menudo dependiendo de una amplia variedad de herramientas. Entre ellas, determinadas plataformas se destacan por su experiencia de usuario intuitiva y su capacidad para combinar aplicaciones, heurísticas y flujos de trabajo en un marco cohesivo que tiene como objetivo mejorar la eficiencia operativa.
El objetivo de estos sistemas es ser lo más accesibles posible, incluso para equipos operativos menos cualificados, en el primer nivel. Al proporcionar información impulsada por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para todos los niveles de habilidad, los datos sin procesar se pueden convertir en ideas y recomendaciones procesables.
La IA causal sofisticada puede llegar a la raíz de problemas complejos cuando las fuentes de datos y las herramientas se integran de manera efectiva. Pero la IA generativa va aún más lejos: traduce estas razones en resúmenes digeribles y proporciona predicciones y soluciones proactivas. Al mismo tiempo, la IA generativa también puede aprovechar las operaciones, la gestión de servicios y DevOps para ahorrar tiempo a los equipos de TI.
Evitar problemas identificándolos proactivamente
El uso de herramientas de monitoreo reactivas y tradicionales deja a las organizaciones vulnerables a una variedad de puntos débiles. Muchos notifican a los equipos sobre los problemas solo después de que ya han ocurrido, lo que resulta en una resolución de problemas de emergencia, sistemas más lentos y un posible tiempo de inactividad. A medida que los sistemas crecen en complejidad, predecir y abordar los problemas antes de que surjan se vuelve fundamental. La proactividad garantiza la continuidad del negocio, que debe incluir el impacto de la gestión de riesgos en el cambio (tanto en alcance como en gravedad).
Idealmente, las organizaciones deberían ser conscientes de los problemas antes de que afecten a las operaciones en lugar de luchar para mitigar el impacto después de que surjan los problemas. Esto incluye el uso de IA predictiva que pueda identificar problemas de capacidad y recursos, así como posibles interrupciones o degradación del servicio, e implementar medidas automatizadas para resolverlos.
Optimización de cantidades masivas de datos para mejorar el rendimiento empresarial
Las organizaciones están avanzando hacia herramientas avanzadas a nivel corporativo equipadas con capacidades de aprendizaje automático, cuando la velocidad a la que se desarrollan estos sistemas a menudo excede el monitoreo y la gestión humanos. Estas herramientas procesan y analizan una gran cantidad de datos de sistemas de entornos de TI complejos, convierten estos datos en conocimientos prácticos e impulsan respuestas automatizadas. Luego, los profesionales de TI pueden automatizar las operaciones basándose en una comprensión integral de las operaciones de sus sistemas y su impacto en los objetivos comerciales.
Las organizaciones pueden optimizar mejor los valiosos recursos de TI aprovechando sus análisis de datos y operaciones automatizadas. Esto les permite priorizar tareas mientras mejoran las actividades de creación de valor e innovación.
Dados los desafíos
Debido a la diversidad y complejidad de las infraestructuras, redes y aplicaciones de TI modernas, así como a la heterogeneidad de los datos que generan los sistemas, los modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial a menudo se consideran necesarios para las operaciones de TI.
Los KPI, como la predicción de fallas, el tiempo medio de reparación y el análisis de la causa raíz, se han convertido en un enfoque principal típico para los equipos de TI. Sin embargo, debido a la complejidad y el volumen de los datos con los que se enfrentan los empleados, les cuesta mantenerse al día lo suficiente como para lograr avances significativos en estas métricas. Si una organización depende de procesos manuales que requieren mucha mano de obra para cumplir con estas métricas, es difícil escalar y perfeccionar los esfuerzos de manera rentable.
A pesar de esto, las organizaciones también enfrentarán desafíos al implementar tecnologías AIOps para automatizar estos procesos. Estos desafíos pueden incluir:
- Calidad de los datos: Es esencial que las grandes cantidades de fuentes de datos utilizadas para impulsar estas herramientas sean monitoreadas constantemente para detectar sesgos y errores. Los datos de baja calidad pueden causar problemas que van desde resultados corruptos hasta un uso indebido.
- Escala y complejidad: A medida que las operaciones de TI crecen y los datos y las herramientas se expanden, surge otro desafío: resolver y construir modelos de activos de servicios que abarquen desde la nube hasta el mainframe y desde la aplicación hasta la red.
- silos: Normalmente, los equipos de TI suelen estar aislados en lugar de estar bajo un mismo paraguas, lo que genera inconsistencias en los datos y una falta de estandarización.
- Seguridad de automatización: Puede resultar difícil obtener el contexto adecuado para el aislamiento de la raíz y las acciones recomendadas basadas en sucesos históricos.
Sentando las bases para AIOps
Para que AIOS se integre con éxito, las organizaciones deben integrar las herramientas existentes, ofrecer IA/ML avanzadas listas para usar y acelerar la automatización. Los líderes empresariales deben considerar los casos de uso que son importantes para la organización y comenzar poco a poco para demostrar su valor. Al hacerlo, AIOps puede mejorar la calidad y la velocidad de las decisiones comerciales.
Una estrategia sólida de AIOps también requiere consideraciones culturales. Las organizaciones necesitan estandarizar procesos para simplificar la automatización, mejorar la gobernanza para respaldar nuevos roles y abordar de manera efectiva la gestión del cambio organizacional. En la práctica, esto significa que los objetivos internos deben estar alineados, los equipos deben estar equipados para aceptar el fracaso y crecer a partir de él, y se debe fomentar la colaboración interdisciplinaria. Un cambio cultural hacia una comunicación abierta y consistente garantizará el uso eficiente de los recursos de los empleados y que todos trabajen hacia un objetivo común.
En última instancia, si se abordan estratégicamente, las AIOps pueden optimizar significativamente las operaciones de TI. Sienta las bases para que la automatización se integre profundamente en todas las actividades de TI, transformando la eficiencia y la innovación organizacionales.
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