La transformación digital, los cambios y la evolución de la tecnología, las nuevas iniciativas que están apareciendo en cuanto a la experiencia del cliente y el rápido crecimiento en los volúmenes de datos generados, plantean desafíos para las operaciones de TI. Del mismo modo, ha aumentado la necesidad de la toma de decisiones en tiempo real gracias a los grandes volúmenes de datos y el análisis.
Estos desafíos hacen que la parametrización, la supervisión, la gestión de las operaciones de TI y la monitorización, de forma tradicional, de la información hayan quedado obsoletas y sean inadecuadas, haciendo que el proceso de extraer valor de los datos quede inutilizado.
Las operaciones de TI necesitan ayuda para reducir el ruido que causan las operaciones diarias, identificar rápidamente y solucionar problemas, automatizar tareas repetitivas para aumentar la eficiencia y centrarse en actividades de valor agregado. Para ello, las organizaciones de TI necesitan una nueva clase de tecnología para modernizar sus procesos, y es en este punto donde entra la tecnología de AIOps que se ha estado desarrollando en los últimos años.
El camino hacia AIOps
Las técnicas tradicionales de gestión de TI se han estado considerando incapaces de hacer frente a la transformación digital del negocio. Esta transformación digital abarca DevOps, la migración de las empresas a la nube, un aumento del ritmo de innovación e implementación y la adquisición de nuevos usuarios digitales (IoT, API, etc.) a los que anteriormente las organizaciones no necesitaban dar servicio. Todas estas nuevas tecnologías y usuarios están forzando las estrategias y las herramientas tradicionales de gestión de servicios y de rendimiento hasta el punto de quedar totalmente obsoletas. AIOps es el cambio de paradigma de ITOps necesario para dar solución a estos problemas de transformación digital.
El interés y la adopción de AIOps ha aumentado exponencialmente en los últimos años a medida que las organizaciones han mejorado sus innovaciones, han intentado competir con las empresas disruptivas y han intentado administrar la velocidad, el volumen y la variedad de datos digitales.
De hecho, según los datos se estima que el tamaño de mercado de AIOps aumenta entre $300 millones y $500 millones de dólares por año, y su uso aumentará del 5% en 2018 al 30% en 2023, debido principalmente a que cada vez más organizaciones tienen planes de invertir en esta tecnología.
¿Qué es AIOps?
AIOps significa Inteligencia Artificial para mejorar las operaciones de TI. Específicamente, AIOps utiliza capacidades de Big Data, análisis de datos y Machine Learning para hacer lo siguiente:
- Recopilar, agregar y procesar grandes volúmenes de datos generados por las diferentes herramientas y dispositivos de operaciones de TI para detectar y reaccionar automáticamente a los problemas en tiempo real y ayudar con la resolución de tareas necesarias.
- Identificar eventos y patrones significativos relacionados con el rendimiento del sistema y los problemas de disponibilidad.
- Diagnosticar las causas del problema e informarlas al departamento de TI para obtener una respuesta y una solución más rápidas, o, en algunos casos incluso resolver automáticamente esos problemas sin intervención humana.
- Automatizar las tareas más rutinarias para que los equipos de TI puedan dejar de hacer trabajos más manuales y puedan centrarse en otras tareas.
Al reemplazar el uso de múltiples herramientas de operaciones de TI por una sola herramienta, inteligente y automatizada como es AIOps, los equipos de TI pueden responder de una manera más rápida y proactiva a los posibles problemas.
Con esta tecnología quedan solucionados los problemas que estaban empezando a surgir en el cambiante y complejo panorama de TI, además de cumplir con las expectativas que los usuarios tienen respecto a las interrupciones en el rendimiento y la disponibilidad. La mayoría de los expertos consideran que AIOps es el futuro de la gestión de operaciones de TI.
Principales beneficios
El principal beneficio, y el más evidente, de la tecnología de AIOps es que permite que las operaciones de TI identifiquen, aborden y resuelvan los problemas, las ralentizaciones y las interrupciones de una forma más rápida que si se hiciera de forma manual o a través del uso de múltiples herramientas de operaciones de TI. Esto da como resultado una serie de beneficios específicos:
- Resolución de problemas en un tiempo más rápido: AIOps puede identificar las causas del problema y proponer soluciones de una manera más rápida y con mayor precisión que si se hiciera manualmente.
- Reducción de falsas alarmas: Los sistemas AIOps tienen un historial de errores, problemas y soluciones que va aumentando conforme se va usando, gracias a este historial AIOps puede separar el ‘ruido’ (lo que no tiene importancia) y determinar cuándo es realmente necesario llevar a cabo una acción.
- Alertas predictivas: AIOps aprende a identificar los problemas que, aunque al principio parezcan menores, tienen muchas probabilidades de desencadenar en problemas serios o urgentes. Esto significa que puede proporcionar alertas predictivas que ayudan a los equipos de TI a abordar problemas potenciales antes de que pasen a ser graves.
- Identificación del origen del problema: Estos sistemas son también muy buenos encontrando, entre mucha cantidad de datos, el origen de un problema en particular, por lo que el equipo de TI no necesita realizar una búsqueda amplia para dar con la solución.
- Mejora en la toma de decisiones: Al utilizar la capacidad de AIOps para analizar los datos, el análisis predictivo y la previsualización de esos datos en gráficos, las tomas de decisiones son mejores ya que están mejor fundamentadas. Se pueden tomar mejores decisiones en cuanto a la utilización de los recursos, el rendimiento de las aplicaciones y el servicio de atención al cliente.
- Reducción de la carga de trabajo del personal: Con la automatización y las capacidades mejoradas de identificación de problemas y priorización de AIOps, el equipo de TI queda liberado de tareas pesadas y más rutinarias.
- Modernización de las operaciones y del equipo de TI.
Principales desafíos
A pesar de todos los beneficios que ofrece AIOps, la implementación de este tipo de herramientas no es perfecta. Al igual que con cualquier sistema que introduce cambios significativos en los procesos de TI y transforma las responsabilidades de los miembros del equipo, AIOps puede parecer una amenaza para los trabajadores. Y esta idea de pérdida de trabajo o reasignación puede ocasionar desafíos organizacionales que las empresas deben solucionar:
- Desconocimiento de la herramienta: Es muy difícil automatizar algo que no se entiende. Las herramientas de AIOps automatizan muchas de las tareas, pero no es una herramienta completamente autónoma, necesita de una persona que entienda su funcionamiento.
- Falta de cualificación en los trabajadores: AIOps se encarga de las tareas más rutinarias y de las que no se necesitan una gran habilidad, liberando así al personal de TI para que se centre en tareas de mayor valor, como la optimización del sistema y las mejoras de los procesos. Pero, si las habilidades de ese personal de TI se limitan a las tareas que AIOps puede efectuar, se creará un problema.
- Negación del personal a adaptarse: Si los empleados se sienten amenazados por el software de AIOps pueden negarse a adaptarse.
- Centrarse en objetivos equivocados: Es un error centrar la atención en la cantidad de problemas o errores de rendimiento detectados por AIOps, en lugar de centrarse en objetivos estratégicos mayores como reducir los costes, utilizar mejor los recursos, mejorar el rendimiento de la aplicación o la resolución de una forma más rápida del problema.
Conclusiones
A medida que la Tecnología de la Información supera la barrera de lo que los humanos pueden hacer, las herramientas de TI deben adaptarse. Las organizaciones que adopten AIOps verán los posibles desafíos que debe abordar como una oportunidad para crecer, evolucionar e innovar. Además, verán como sus negocios se transforman, en los próximos cinco años, de la siguiente forma:
- La tecnología se volverá más humana.
- La automatización de la tecnología y, por lo tanto, de los procesos comerciales provocaran una disminución de los costes, el aumento de la velocidad y la disminución de los errores.
- La gran cantidad de datos comerciales sin explotar traerán oportunidades de monetización.
Con la combinación del Big Data, el aprendizaje automático, la visualización de datos y la automatización de procesos programables con la gestión de operaciones de TI, la adopción de AIOps es el indicador clave de la trayectoria de la empresa digital.
