La inteligencia artificial para operaciones de T.I es la aplicación de funcionalidades como el procesamiento del lenguaje natural y los modelos de machine learning, para automatizar y optimizar los flujos de trabajo operativos.
Al integrar varias herramientas de operaciones de T.I manuales e independientes en una sola plataforma de operaciones inteligente y automatizada, AIOps permite respuestas más rápidas y proactivas, disminuyendo latencia e interrupciones, con visibilidad y contexto end-to-end.
AIOps cierra la brecha entre un entorno de T.I cada vez más diverso, dinámico y difícil de supervisar de equipos aislados, y las expectativas de los usuarios que quieren poca o ninguna interrupción en el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones. La mayoría de los expertos consideran que AIOps es el futuro de la gestión de operaciones de T.I, y la demanda sólo está aumentando con el mayor enfoque empresarial en las iniciativas de transformación digital.
¿Qué es AIOps?
AIOps permite el procesamiento del lenguaje natural y aplica los modelos de machine learning para automatizar y optimizar los flujos de trabajo operativos que optimizan componentes de la infraestructura de T.I y las aplicaciones. Las herramientas de supervisión del rendimiento generan grandes volúmenes de datos que aumentan rápidamente a medida que las organizaciones inician la transformación digital y adoptan servicios de computación en la nube y entornos de nube híbrida. Gartner estima que la infraestructura de T.I empresarial promedio genera de dos a tres veces más datos de operaciones de T.I cada año.
Para gestionar y aprovechar mejor estos datos, los equipos de operaciones de T.I dependen menos de las herramientas de gestión de T.I basadas en dominios y de la supervisión e intervención manuales, y recurren cada vez más a la automatización impulsada por IA y basada en datos.
Beneficios del AIOps en operaciones de T.I
AIOps permite que los equipos de operaciones de T.I sean más ágiles y receptivos al ayudar a:
- Usar la línea de base automática para detectar anomalías y pasar a los usuarios de los sistemas basados en reglas a sistemas de IA y machine learning más dinámicos y fáciles de usar
- Reducir el volumen de tickets, agrupar eventos y anomalías, y separar y priorizar alertas de eventos significativos de datos de operaciones de T.I circundantes
- Entregar el contexto analizado de los incidentes, integrado en todo el estado de la empresa
- Correlacionar datos históricos y en tiempo real para identificar las causas fundamentales de los problemas y proponer soluciones
- Automatizar procesos de T.I que requieren mucha mano de obra y mitigar de manera proactiva los desencadenantes de alto impacto
- Desarrollar insights rápidamente con modelos pre-entrenados que aceleran el tiempo de creación de valor (TTV)
- Mejorar el tiempo medio de detección (MTTD) y el tiempo medio de resolución (MTTR) con visibilidad mejorada y respuesta y gestión de incidentes automatizada
- Crear eficiencia operativa y reducir de manera segura los costos de T.I al impulsar la automatización dinámica de recursos para satisfacer las demandas en tiempo real y sin desperdicio
- Crear una biblioteca de políticas de automatización que reduzca aún más la gestión y los procesos manuales
- Recopilar y agregar los grandes volúmenes de datos generados por múltiples componentes de infraestructura de T.I, demandas de aplicaciones, herramientas de supervisión de rendimiento y sistemas de emisión de tickets de servicio.
- Filtrar de manera inteligente las “señales” para separarlas del “ruido” con el fin de identificar eventos y patrones relevantes relacionados con el rendimiento del sistema y los problemas de disponibilidad.
- Diagnosticar las causas principales e informarlas al equipo de T.I y DevOps para obtener una respuesta o solución, en algunos casos, resolver automáticamente estos problemas sin intervención humana
