En el vertiginoso mundo digital actual, las operaciones de TI son cada vez más complejas. Las expectativas de los clientes también se disparan día a día y la tolerancia al tiempo de inactividad es cada vez menor. Entre las distintas soluciones que ocupan actualmente los titulares, la Inteligencia Artificial para las Operaciones de TI (AIOps) ha surgido como un elemento de cambio en las ITOps modernas.
En los últimos años, AIOps ha pasado de ser una palabra de moda más a una necesidad absoluta para las operaciones de TI. Según un estudio reciente realizado por ManageEngine, el 54% de las organizaciones están interesadas en adoptar AIOps en 2023. Varias organizaciones ya están utilizando AIOps o soluciones impulsadas por IA para agilizar sus operaciones de TI y prevenir incidentes que causan tiempo de inactividad.
AIOps ofrece varios casos de uso para las organizaciones que contribuyen en gran medida a agilizar las operaciones de TI y prevenir problemas de forma proactiva.
La cantidad de datos que intervienen en las operaciones de TI está creciendo exponencialmente, y cada vez es más difícil para los equipos de TI gestionar y analizar estos datos manualmente. Con funciones como la detección de anomalías y el análisis de la causa raíz, AIOps puede ayudar a procesar datos críticos y proporcionar a los equipos de TI información y recomendaciones en tiempo real.
AIOps puede ayudar a las organizaciones a prevenir interrupciones y reducir el tiempo de inactividad. Al detectar problemas potenciales en una fase temprana, AIOps puede ayudar a los equipos de TI a abordarlos de forma proactiva antes de que se conviertan en problemas críticos. Por ejemplo, Microsoft ha desarrollado recientemente su propio algoritmo de detección de anomalías llamado AiDice. Puede detectar problemas en datos multidimensionales a gran escala. A largo plazo, esto reduce el esfuerzo manual que requieren los ingenieros al proporcionarles el contexto que necesitan para diagnosticar los problemas más rápidamente y, en última instancia, ofrecer la mejor experiencia posible al cliente.
AIOps también puede ayudar a las organizaciones a mejorar la eficiencia de sus operaciones de TI. Al automatizar la mayoría de las tareas rutinarias que conllevan las operaciones de TI, las plataformas de AIOps pueden liberar a los equipos de TI para que se centren en actividades más estratégicas que puedan impulsar el valor empresarial. Esto también aumenta la experiencia y la productividad de los empleados.
Las plataformas de AIOps están diseñadas para integrarse perfectamente con las herramientas y procesos existentes, como herramientas de supervisión, sistemas de service desk y herramientas de gestión de incidencias. Esto puede ayudar a los equipos de TI a evitar la necesidad de una revisión completa de sus operaciones de TI y permitirles aprovechar sus inversiones existentes en herramientas e infraestructura de TI.
Las organizaciones también pueden seguir ciertas prácticas que pueden ayudarles a adoptar sin problemas las AIOps en sus operaciones:
Desarrollar una estrategia clara: Definir una estrategia de adopción clara contribuye en gran medida a una adopción sin problemas. Las organizaciones deben identificar los objetivos, resultados y beneficios específicos que desean lograr mediante la implementación de AIOps. Esta estrategia también debe alinearse con sus objetivos generales y abordar las deficiencias de sus operaciones actuales.
Centrarse en la calidad de los datos: Dado que el aprendizaje automático es el pan de cada día de AIOps, una base sólida de datos de alta calidad es crucial para una implementación exitosa. Al evaluar las fuentes de datos, garantizar la disponibilidad de los datos y abordar cualquier problema de calidad de los datos, las organizaciones pueden asegurarse de que la plataforma de AIOps tenga datos suficientes y precisos con los que trabajar y pueden hacer que su implementación sea mucho más fluida.
Elegir las herramientas o plataformas adecuadas: Las plataformas de AIOps realizan varias funciones, como la recopilación y el análisis de datos, el reconocimiento de patrones y la corrección automatizada. Por otro lado, las herramientas de AIOps utilizan tecnologías basadas en IA específicas para su dominio y su uso. Evaluar sus necesidades empresariales y elegir la solución adecuada le permitirá maximizar los beneficios de la aplicación de AIOps.
La importancia de las AIOps en el futuro de las operaciones de TI no debe subestimarse. Los métodos de gestión tradicionales no satisfacen las demandas actuales de las empresas ni las expectativas de los clientes. AIOps tiene el potencial de transformar el ITOM mediante la automatización de muchas de las tareas rutinarias involucradas en las operaciones de TI y proporcionar información en tiempo real sobre el rendimiento del sistema.
A medida que las soluciones de AIOps se hacen más avanzadas, pueden hacer que las empresas dejen de depender de la solución y corrección manual de problemas para facilitar operaciones de autoaprendizaje y autorreparación. Los modelos avanzados de IA pueden ayudar a un sistema a aprender y adaptarse constantemente a su entorno a partir de sus datos y mejorarse a sí mismo y sus recomendaciones, todo ello mientras se adapta a los cambios.
Incluso podemos esperar que en el futuro las plataformas de AIOps se ocupen completamente de la resolución automatizada de problemas, en lugar de limitarse a hacer recomendaciones o predicciones basadas en los datos existentes.