Por Mauricio Muñoz, Líder de Ventas para la unidad de negocio de Digital Service & Operations Management de BMC Software.
Desde hace unos años, la inteligenciaartificial (IA) viene ganando terreno en diversos ámbitos y, actualmente, es una de las tecnologías modernas que más ayuda a simplificar cuestiones que antes parecían complejas. Gracias a muchos de sus desarrollos, hoy contamos con herramientas que facilitan la operatoria diaria, sobre todo en los negocios.
Un ejemplo de ello es la gestión de grandes volúmenes de datos de forma eficiente y aquí entra en juego un término que debemos tener en mente si queremos optimizar la productividad de cualquier industria: AIOps.
Haciendo simple lo complejo
Como ya lo ha señalado Gartner, las operaciones de TI se ven desafiadas por el rápido crecimiento del número de datos generados por la infraestructura tecnológica y las aplicaciones que se utilizan para trabajar en ello. Aquí la pregunta es, ¿cómo hacemos para controlar esa gran cantidad de información sin perder efectividad y productividad en los equipos de trabajo? La respuesta: AIOps.
La inteligencia artificial para operaciones de TI o AIOps se enfoca en el uso de análisis de Big Data, aprendizaje automático y otras tecnologías de IA para automatizar la identificación y resolver problemas comunes de tecnología de la información. De hecho, en la actualidad ya no es una herramienta accesoria, sino que su implementación se ha vuelto casi una obligación en todas aquellas empresas que buscan eficacia en la gestión de datos.
La convergencia de AIOps y los equipos de IT Operations
Un gran reto que viven las organizaciones modernas es reducir la cantidad de herramientas que utilizan para analizar datos. Tengamos en cuenta que una empresa recibe información de forma continua de diferentes áreas: ventas, marketing, operaciones, etc., y lograr una sinergia óptima en el flujo de trabajo es indispensable para que todos esos datos recibidos sean procesados de manera correcta.
Según Gartner, muchas organizaciones emplean entre 8 y 10 herramientas para monitorear. Ahora bien, ¿por qué no utilizar una sola que sea efectiva y rentable? ¿Qué es lo que hace que aún las empresas no opten por simplificar estos procesos de Big Data? ¿Cómo pueden los equipos de operaciones de TI continuar desarrollando aplicaciones y servicios cumpliendo con las expectativas de los clientes, manteniendo el rendimiento y asegurando que se respalden las iniciativas estratégicas?
AIOps puede ayudar a las empresas a avanzar con éxito en su infraestructura al brindar a los equipos las herramientas que necesitan para filtrar el ruido de los eventos y adoptar un enfoque más preciso y predictivo. En otras palabras, ¿por qué usar muchas herramientas cuando podemos emplear una sola y simplificar procesos?
Del monitoreo a la observabilidad de datos
Si bien los modelos basados solo en monitorear datos externos fueron exitosos y útiles para sistemas simples, la misma transformación digital nos lleva a replantear esta metodología no como una desaparición, sino como una mejora excepcional.
Si, por ejemplo, necesitamos gestionar los datos de un servicio comercial grande y complejo, compuesto por múltiples aplicaciones que abarcan nubes híbridas -es decir, públicas y privadas-, una diversidad de infraestructura distribuida e incluso un mainframe, el monitoreo no alcanza. ¿Cuál es la propuesta? Migrar a un enfoque de observabilidad y AIOps.
Por medio de este concepto, se pueden aplicar algoritmos de IA y aprendizaje automático de alto rendimiento que determinarán qué datos observables externamente están correlacionados con servicios.
Y no nos olvidemos de la importancia de la velocidad de procesamiento y resolución. En el panorama digital hipercompetitivo y basado en datos actual, una postura proactiva ayuda a las organizaciones a brindar experiencias digitales de alto rendimiento y un servicio rápido e ininterrumpido para lograr un crecimiento sólido, participación de mercado y ganancias.
América Latina y la inclusión de AIOps en las empresas
Nuestra región ha mostrado signos de avances en cuanto a la utilización de AIOps. En comparación a unos años atrás, cuando la adopción de este tipo de tecnología era aún muy incipiente, hoy Latinoamérica está priorizando la efectiva gestión de datos en todas las industrias.
Esto se debe a la necesidad de simplificar procesos de análisis, reducir costos operativos, eficientizar operaciones, responder a las necesidades del negocio y otorgar calidad, todo al mismo tiempo. Y, como hemos mencionado antes, contar con esta inteligencia artificial para operaciones de TI no es un accesorio sino una necesidad preponderante.
No optar por un enfoque de AIOps hoy en día significa perder oportunidades y dejar que la competencia gane terreno. Después de todo, la IA es una gran herramienta que tenemos a disposición y nos permite mejorar las experiencias tanto del negocio como del usuario final.
Desde BMC Software ayudamos a las organizaciones a adoptar el enfoque de ServiceOps, que implica mayor horizontalidad al buscar la convergencia entre las prácticas de gestión de servicios de tecnología y las operaciones de TI. En este proceso, la incorporación de tecnologías disruptivas como IA y Machine Learning son cruciales.
Para ello, contamos con BMC Helix, una plataforma integrada de servicios y operaciones enriquecida con inteligencia. Este sistema unifica los datos de Operations Management, Service Management y herramientas de terceros con modelos de servicio dinámicos, utilizando IA y aprendizaje automático para ayudar a encontrar y resolver problemas más rápido, respaldar mejor a los equipos de DevOps de alta velocidad y conectar las líneas de negocio.
En conclusión y analizando lo que ya viene ocurriendo en el campo de TI, es claro que la gestión de entornos cada vez más complejos y heterogéneos requiere un enfoque inteligente e integrador. En este sentido, AIOps es una solución que las empresas no deben dejar pasar.
La transformación digital continuará, está en nosotros adaptarnos y continuar.
