AIOps (Operaciones de inteligencia artificial) se refiere al uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para mejorar y automatizar las operaciones de TI.
AIOps utiliza técnicas de análisis avanzadas para detectar problemas en tiempo real, predecir problemas futuros y automatizar tareas repetitivas para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia operativa.
Algunos ejemplos de casos de uso de AIOps incluyen la monitorización de redes, la detección de anomalías en el rendimiento de aplicaciones y la automatización de la gestión de incidentes.
Desde hace unos años, la inteligencia artificial (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.
Logrando 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 desarrollar 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.
Brindando 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:
I. Introducción
- Explicación de qué es AIOps y su importancia en el mundo empresarial actual.
- Resumen breve de los beneficios de implementar AIOps.
II. Los riesgos de no implementar AIOps
- Discusión de los posibles riesgos y desafíos de no adoptar un enfoque de AIOps.
- Explicación de cómo la competencia que ha implementado AIOps está ganando ventaja.
III. Cómo AIOps puede beneficiar a su empresa
- Explicación más detallada de los beneficios de AIOps, como mejora en la eficiencia, reducción de tiempos muertos y aumento de la productividad.
- Discusión de cómo AIOps puede ayudar a las empresas a mantenerse por delante de la competencia.
IV. Ejemplos de implementaciones exitosas de AIOps
- Ejemplos reales de empresas que han implementado AIOps con éxito y los beneficios que han obtenido.
- Discusión del posible retorno de inversión (ROI) de la implementación de AIOps.
V. Cómo implementar AIOps en su empresa
- Resumen de los pasos necesarios para implementar AIOps, incluyendo la evaluación de su infraestructura actual, la selección de las herramientas y tecnologías adecuadas, y la garantía de una formación y educación adecuadas para su equipo.
VI. Conclusión
- Recapitulación de la importancia de adoptar un enfoque de AIOps en el mundo empresarial actual.
- Pensamientos finales sobre los beneficios y posibles riesgos de AIOps y cómo puede ayudar a las empresas a mantenerse por delante de la competencia.
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.
Utiliza IA y ML 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.
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