Los principales usos de AIOPS en las empresas

AIOps agrega mucho valor a las organizaciones. En el futuro, tendrá un papel muy importante en el aumento de la eficiencia de los equipos de TI y facilitará la adopción de tecnologías complejas de última generación con las que las soluciones tradicionales no son capaces de manejar. La transformación digital precisa de AIOps, pues gracias a este nuevo concepto los equipos de TI pueden analizar automáticamente grandes volúmenes de datos digitales y solucionar los problemas difíciles de forma más rápida. Pero, ¿cuáles son las principales áreas en que AIOPS tendrá impacto?

Análisis de la causa de los problemas

Las soluciones de AIOps ayudan a los equipos de TI a entender rápidamente la causa de un problema que afecta a un determinado servicio o conjunto de servicios y a contextualizar la información relevante para que sea posible realizar la corrección más adecuada.

Reducción de algoritmos y correlación

AIOPS elimina alertas redundantes y correlaciona automáticamente las alertas relacionadas, para mejorar la detección de problemas críticos y agilizar la respectiva resolución.

Prevención de problemas mediante alertas inteligentes

Las soluciones de AIOps pueden generar alertas basadas en valores anormales de escenarios (detección de anomalías). Los algoritmos aprenden con datos de herramientas e identifican eventos que no cumplen con un estándar previamente establecido.

Automatización inteligente

A través de los insights inteligentes generados, las soluciones de AIOps accionan procesos en las herramientas de automatización y colaboración para proporcionar una corrección más rápida de los problemas.

Identificación predictiva de capacidad

Las soluciones de AIOps evitan (o al menos disminuyen bastante) interrupciones del servicio y reducen el desperdicio, a través del descubrimiento de la capacidad infrautilizada en las infraestructuras híbridas.

Agilidad entre equipos y grupos del centro de datos

AIOps proporciona a cada grupo de TI funcional datos y perspectivas relevantes, ya que tiene la capacidad de aprender qué datos de análisis que debe mostrar a cada grupo.

Esta nueva forma de gestionar las tecnologías de la información presenta numerosos retos. El primero de todos es la resistencia al cambio. Todavía existe cierta desconfianza con respecto a la inteligencia artificial y existe un temor de que la automatización de tareas pone en riesgo los empleos de las personas. Otro desafío se refiere a la desorganización de los datos. La mayoría de las empresas no tienen los datos de forma organizada y la Inteligencia Artificial funciona totalmente basada en la lectura de la información para desempeñar su función. Cuando lee información incorrecta, crea patrones incorrectos. Por último, otro desafío de este sector es la falta de planificación. Algunas empresas implementan IA para no quedar fuera del mercado o porque el competidor implantó y tuvo buen resultado. Sin embargo, cada caso es un caso y si no hay planificación sobre lo que la empresa espera de la máquina y si no hay datos suficientes y bien estructurados, toda la inversión cae por tierra. Es necesario hacer una investigación de mercado y evaluar los pros y los contras de la tecnología y su aplicabilidad al negocio.

La inteligencia artificial es cada vez más utilizada en el día a día empresarial. Sin embargo, aún no está siendo aprovechada por las organizaciones y el IT PEERS Summit pretende desmitificar ideas preconcebidas y discutir hasta dónde puede ir la contribución de la Inteligencia Artificial en la gestión de TI.

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