AIOps y los problemas de TI

A pesar de que es una de las mejores herramientas para tener un buen desenvolvimiento en cuanto al desempeño laboral, algunas personas aún desconfían sobre el aprovechamiento del potencial de la inteligencia artificial y el aprendizajes automático, AIOps (inteligencia artificial para operaciones de TI) destaca como una opción práctica y necesaria entre un conjunto de soluciones de próxima generación. En este artículo plantearemos algunas de las dificultades que han enfrentado los departamentos de TI en el impulso de AIOps.

El camino a la transformación digital

Gartner define los AIOPs como “sistemas de software que combinan big data y AI o la funcionalidad de aprendizaje automático para mejorar y reemplazar parcialmente una amplia gama de procesos y tareas de operaciones de TI, incluida la supervisión de disponibilidad y rendimiento, la correlación y el análisis de eventos, la gestión de servicios de TI y la automatización”.

La transformación digital exitosa encuentra sus bases en la tecnología AIOps para garantizar que los equipos y los profesionales de TI puedan operar a la velocidad que requieren las empresas modernas, y esto se trata de un proceso bastante veloz.

Esencialmente, AIOps satisface las necesidades de una organización moderna porque no puede administrar el panorama de TI dinámico, esto se debe a que simplemente no están diseñados para manejar la cantidad de datos, e infraestructura de hoy o del futuro. Ante este tipo de situaciones que se viven, es que AIOps está transformando el futuro del trabajo, ya no son los equipos de TI que trabajan las 24 horas del día para monitorear los problemas entrantes.

En cambio, AI realiza el trabajo de la noche a la mañana y en segundo plano, mientras los equipos de TI experimentan más de un equilibrio entre la vida laboral y personal, para disfrutar del tiempo con las familias. Además, mientras que AI está trabajando en segundo plano, los equipos de TI tienen la oportunidad de sentarse en la mesa de la junta directiva y llevar su conocimiento detrás de la escena, así como su visión empresarial dentro de las conversaciones generales para elevar la empresa.

Para diferenciar entre la exageración y los beneficios reales de AIOps, vale la pena considerar el sorprendente "crecimiento" del mercado. Ante esto, un dato interesante es que la cantidad de proveedores que ofrecen funciones de AIOps creció dramáticamente en los últimos años.

Si bien algunos proveedores han invertido años de investigación en la construcción de propiedad intelectual en este nuevo campo, muchos simplemente han incluido bibliotecas de aprendizaje automático de código abierto, o lo que es peor, simplemente han cambiado el nombre de sus soluciones heredadas basadas en reglas como "AIOps".

No es de extrañar que algunas empresas no vean los beneficios prometidos. Sin embargo, hay soluciones que no solo cumplen, sino que superan las expectativas. En casi todos los casos, estas soluciones están aplicando ML y AI a casos de uso específicamente enfocados "AI aplicada" si así lo desea.

Como Gartner informó recientemente, “para el 2022, el 40% de todas las grandes empresas combinará la funcionalidad de Big Data y el aprendizaje automático para respaldar y reemplazar parcialmente la supervisión, la mesa de servicio y los procesos y tareas de automatización, hasta el 5% actual”.

¿Cómo AIOps impactará a la industria el próximo año?

1. Listas de tareas de TI con décadas de antigüedad

Hemos escuchado las mismas quejas relacionadas con TI durante los últimos años, como la gestión y el análisis de los datos. Con el aumento y la implementación de las tecnologías de inteligencia artificial, por fin podemos regresar a esos problemas con una solución adecuada. Pero apenas estamos empezando a rascar la superficie. Las mayores victorias que veremos para la industria el próximo año es finalmente poder resolver los desafíos de décadas de antigüedad en la observabilidad de la infraestructura y la reducción del ruido.

2. Eliminar el ruido operacional de TI

Cuando aplicamos tecnologías de automatización a las operaciones de TI en la actualidad, podemos ver una reducción de hasta el 99% del ruido. Durante la próxima década, los expertos e innovadores continuarán presionando para eliminar ese uno por ciento adicional. Si bien al principio, eso podría sonar como un logro mínimo, el aumento exponencial de datos e información hace de esta una tarea monumental.

3. Aumento de las medidas de seguridad 

Implementar la automatización y el IoT en nuestras vidas tiene muchos beneficios, pero también hay una oportunidad para el uso de armas. Sin embargo, esto no es único, ya que toda la tecnología ha enfrentado su utilización en el pasado. Los 'malos' se invertirán también en inteligencia artificial y veremos más datos que nunca. Es esencial que tengamos la capacidad y los recursos necesarios para monitorear los datos para evitar la piratería y otras situaciones peligrosas. En el futuro, es absolutamente necesario que los científicos de datos y los expertos en seguridad alineen su trabajo y su misión para garantizar la seguridad y la protección.

4. Re-capacitar, no reemplazar profesionales de TI

En el futuro inmediato, los equipos de TI no reducirán su tamaño. Ha habido un impulso en la industria por la eficiencia, pero lo que podemos esperar en los próximos años es volver a capacitar a los empleados para que realicen iniciativas nuevas e innovadoras. Haremos más, pero con la misma cantidad de personas. Los equipos seguirán siendo los mismos, pero aumentaremos la cantidad de negocios mediante la reestructuración de la forma en que operan los equipos de TI.

Una encuesta reciente de PwC muestra que el 73 por ciento de los trabajadores cree que la inteligencia artificial nunca reemplazará la mente humana, por lo que, aunque algunos temen que la inteligencia artificial reemplace los trabajos, en realidad ayudará a que los equipos avancen al siguiente nivel.

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Eso es lo mejor de esta industria y una solución de AIOps: los humanos y los equipos siguen siendo fundamentales para el trabajo. Hemos visto cómo AIOps puede aumentar la productividad y mantener a las empresas ágiles, y podemos esperar que este concepto continúe creciendo en el próximo año y en el futuro.

¿Hacia dónde se dirige AIOps en su estrategia 2020?

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son tecnologías disruptivas, y eso hace que algunas personas se detengan y cuestionen si realmente quieren desafiar el status quo. Claro, el cambio es difícil, pero es importante entender qué tan necesario es realizar una transición estrategias en la fuerza laboral hoy en día.

Ahora más que nunca, siempre estamos encendidos, revisando constantemente el correo electrónico y trabajando todo el día para estar al día. En este entorno acelerado, una solución AIOps puede ahorrar tiempo, energía y dinero a las empresas, y es esencial para operar con éxito en el entorno empresarial competitivo de hoy.

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