AIOPS: memorice el término que va a cambiar la forma de gestionar el área de TI
Vivimos en una era cada vez más digital donde el éxito de las empresas depende de las tecnologías utilizadas. Los problemas de rendimiento (picos de solicitud, ataques informáticos, etc) llevan a pérdidas financieras y es necesario que las operaciones de TI trabajen con más eficiencia. Los negocios y las tecnologías digitales están aumentando el volumen, la velocidad y la variedad de datos. La correlación y el análisis manual de los datos y alertas es cada vez más difícil para el equipo de operaciones de TI, con herramientas en silos dispersos por dispositivos móviles, Cloud y mainframe. Las operaciones de TI sufren el exceso de ruido, ya que existen muchos eventos y muchos procesos y se vuelve humanamente imposible acompañar todo lo que pasa. La solución es conseguir una gestión más eficiente con costos reducidos y por eso Gartner creó el término «AIOPS: Artificial Intelligence for IT Operations». Este nuevo término busca un cambio de cultura para la obtención de procesos más ágiles.
Pero, al final, ¿qué es AIOPS?
Esta nueva forma de gestión de TI permite un alejamiento de la gestión aislada de operaciones y proporciona insights inteligentes que promueven la automatización y la colaboración para proporcionar una mejora continua. AIOps utiliza big data, análisis de datos y machine learning para proporcionar insights y un mayor nivel de automatización. Así, las operaciones de TI no dependen tanto de la interacción humana para realizar las tareas de gestión requeridas por la infraestructura y el software modernos. De este modo, se reduce la interacción humana en tareas rutinarias y se liberan los recursos humanos para otras áreas de valor añadido. Las soluciones de AIOps consumen datos de diversos recursos y, a continuación, almacenan y proporcionan acceso a éstos, permitiendo análisis más avanzados.
¿Cuáles son los principales usos de AIOps?
- Análisis de la causa de los problemas
- Reducción de algoritmos y correlación
- Prevención de problemas mediante alertas inteligentes
- Automatización inteligente
- Identificación predictiva de capacidad
- Agilidad entre equipos y grupos del datacenter
Desafíos del AIOPS
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 temor de que la automatización de tareas ponga en riesgo los empleos de las personas. Otro reto 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 errónea, 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.
