Las 5 interrogantes que se tienen sobre AIOps en las empresas y en el funcionamiento del software

Por Ramón Salas, director regional en NOLA de Dynatrace

En la actualidad, más que nunca, la infraestructura y los equipos de operaciones están bajo presión, ya que los entornos se vuelven cada vez más exigentes. Es fundamental que las organizaciones se muevan rápidamente y se transformen de un simple «keeping the lights on» a un enfoque más inteligente que permita el autoservicio y la creación de valor para el negocio.

Sin embargo, la mayoría de las veces nos podemos encontrar con recursos limitados, y cuando estos producen problemas de interrupción o de rendimiento, es el momento en que los equipos deben reaccionar. Aquí es donde la automatización y la IA se vuelven críticas para las organizaciones.

Muchas empresas han invertido en el uso de la IA recientemente, ya que ha surgido con la promesa de ayudar a automatizar las operaciones y convertir los datos en conocimiento. Si lo realizas de una manera efectiva, te ayudará a reducir las emergencias y concentrarte en lo que más importa. Pero, ¿por dónde empezar?

En principio debemos entender qué es AIOps, y cómo los equipos de infraestructura y operaciones pueden aprovecharlo para reducir la fatiga de las herramientas, obtener información de los crecientes volúmenes de datos y habilitar el autoservicio, así como sus diferentes enfoques y prácticas.

  1. Cuáles son los conocimientos más importantes que los equipos pueden obtener de AIOps? ¿Se trata principalmente de identificar y resolver problemas, o existen otros tipos de respuestas que son igual o incluso más importantes?
    Hay muchas ventajas en traer tantas fuentes de datos como sea posible en un mar de cifras. Incluso los que se consideran «no orientados a las IT» pueden ayudar a enriquecer la imagen general de cómo está funcionando la empresa o qué tan satisfechos están los usuarios digitales con un servicio particular que utilizan.
    Encontrar problemas de aplicación o componentes de infraestructura lo más rápido posible es clave en la reducción del tiempo medio de reparación, pero hay mucho más a descubrir en el contexto de cómo se está desempeñando un servicio en su conjunto. Mirar de un extremo a otro en toda una pila de tecnología puede generar problemas de rendimiento o usabilidad con estos servicios que los equipos de operaciones de IT o de desarrollo desconocían, porque han estado analizando cada componente desde una vista aislada.
  2. ¿Cuáles son algunos de los pasos que pueden tomar las operaciones de TI para proporcionar más valor al negocio?
    En la era digital, donde gran parte de los ingresos de una empresa y la participación del cliente provienen de la interacción digital, las IT deben pasar de medir el éxito en términos de tiempo de actividad del servidor o número de incidentes a resultados comerciales, (por ejemplo, ¿nuestro último impulso de marketing logrará un mayor número de conversiones de ventas? ¿La última versión de nuestra aplicación móvil generará una mayor participación del cliente?)
  3. ¿Cómo pueden las AIOps ayudar a mejorar la colaboración dentro de las operaciones de TI así como entre los equipos de negocios, desarrollo y operaciones?
    Una de las mejores cosas de AIOps desde la perspectiva de las operaciones de IT es que elimina las acusaciones con el dedo y la necesidad del concepto obsoleto de «sala de guerra«. Dado que ahora podemos aplicar algoritmos de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos estacionales, para realizar correlaciones complejas en tiempo real, estamos llegando a la causa raíz de inmediato. Además, a través de la automatización estamos involucrando sólo a los equipos que necesitamos para solucionar un problema en particular, combinando la capacidad de usar herramientas de colaboración de forma nativa dentro de las plataformas AIOps. El resultado es que todas las partes interesadas, ya sean operaciones, ventas, desarrollo o marketing, están comprometidas y buscan el mismo conjunto de datos para hacer decisiones informadas.
  4. ¿Qué pasa con los errores que se deben evitar?
    El problema más grande en las empresas es que intentan construir un sistema similar basado en cómo han hecho las cosas en el pasado. Por lo general, esto se debe a que no han revisado el estado actual de sus procesos y cómo una plataforma habilitada para AIOps cambiará esos procesos. Si no se tiene cuidado, AI lo único que hará será acelerar lo que ya se hacía antes, no necesariamente mejorarlo. Si se piensa en un flujo de trabajo de gestión de incidentes, muchos de esos procesos, tal como se redactaron incluso hace cinco años, ahora se pueden automatizar, lo que ayuda a los equipos a volver a realizar un trabajo de nivel superior.
  5. ¿Cuáles son las expectativas razonables de lo que se puede lograr en términos de, reducir el número de herramientas con la ayuda de AIOps?
    Siempre habrá un ecosistema de herramientas que poseen las empresas. Hay soluciones puntuales (por ejemplo, análisis de bases de datos, inspección profunda de la red) que deberán mantenerse, pero los datos que recopilan pueden dirigirse a la plataforma AIOps para enriquecer la imagen general del estado del servicio. Con el tiempo, a medida que los casos de uso de AIOps y los éxitos se hacen evidentes, surge la pregunta: «¿Todavía necesito esta herramienta aparentemente redundante en esta nueva arquitectura?». Es importante también analizar que las herramientas de AI tengan esto último integrado desde su creación ya que agregar AI a algo ya construido podría no dar los resultados esperados.

 

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