AIOps -cuya sigla significa Artificial Intelligence for IT Operations o Inteligencia Artificial para las Operaciones de IT- llegó para quedarse. Lo cierto es que aprovechar la inteligencia artificial (IA) para las ITOps conlleva una serie de ventajas orientadas a mejorar significativamente la eficiencia, la confiabilidad y el rendimiento de las operaciones tecnológicas.
Así que sigue leyendo para explorar el potencial del software de AIOps, que facilita un conjunto de cuestiones, desde la automatización de las tareas de rutina hasta la predicción de problemas futuros y la optimización de la toma de decisiones. También presentamos escenarios prácticos, como las estrategias para su correcta implementación.
Entremos en tema.
Tabla de contenidos
- ¿Qué es AIOps?
- ¿Por qué es importante la Inteligencia Artificial para las Operaciones de IT?
- 10 ventajas del uso de la inteligencia artificial en las operaciones tecnológicas
- ¿Cómo funciona AIOps?
- ¿Cómo desarrollar una estrategia de AIOps?
- 5 ejemplos de la Inteligencia Artificial para las Operaciones de IT
- 8 características comunes de las herramientas de AIOps
¿Qué es AIOps?
AIOps constituye una plataforma tecnológica multicapa que utiliza el aprendizaje automático (ML - Machine Learning) y la analítica para automatizar las operaciones de IT.
AIOps utiliza el big data para recopilar una serie de informaciones de diferentes herramientas y dispositivos de operaciones de IT para identificar automáticamente los problemas y abordarlos en tiempo real.
Este método proporciona una perspectiva nueva, que anteriormente resultaba difícil encontrar o requería de mucho trabajo humano. Como consecuencia, contribuye a mejorar la eficiencia, el rendimiento y la confiabilidad de los procesos tecnológicos.
DevOps vs. AIOps
Si bien tanto DevOps como AIOps se orientan a mejorar las operaciones de IT, cada una se focaliza en aspectos diferentes, además de emplear enfoques específicos.
Así, el objetivo de DevOps es aumentar la capacidad de una organización para ofrecer aplicaciones y servicios a gran velocidad, basándose fundamentalmente en la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones. AIOps, por su parte, se centra en aplicar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para automatizar y elevar las operaciones de IT.
La forma en que operan también es distinta: DevOps que se focaliza en herramientas de automatización que facilitan el ciclo de vida de desarrollo del software con la integración continua (CI - continuous integration), entrega continua (CD -continuous delivery), Gestión de la Configuración y control de versiones. AIOps, en tanto, utiliza el análisis del big data, IA y algoritmos de ML para analizar información de varias herramientas y dispositivos de operaciones de IT, para que se puedan predecir y prevenir posibles problemas antes de que impacten en el negocio.
Y como sus enfoques son polos opuestos, también lo son sus resultados: DevOps reduce la duración del ciclo de vida del desarrollo, fomenta el trabajo en equipo y eleva el estándar de los lanzamientos de software. Por su lado, AIOps pretende identificar posibles problemas del sistema, automatizar las actividades de las operaciones tecnológicas y proporcionar información útil para detener los períodos de inactividad o la degradación del rendimiento.
Por último, cuando llega el momento de la implementación, las prácticas DevOps se aplican a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software, influyendo en la forma en que colaboran los equipos y en cómo se construye, se prueba y se despliega la solución informática. AIOps se pone en marcha en todas las operaciones de IT, centrándose en la automatización y la optimización de las tareas operativas, el monitoreo y la respuesta a los incidentes.
DevOps, explicado
¿Por qué es importante la Inteligencia Artificial para las Operaciones de IT?
AIOps es importante por varias razones: principalmente debido a su impacto en el rendimiento general de la infraestructura de IT de una organización.
Una de sus cualidades más destacadas es que permite ahorrar tiempo y reducir el potencial de error humano.
Esto se debe a que AIOps detecta y resuelve automáticamente los problemas en tiempo real, lo que baja el período de inactividad y la necesidad de intervención manual. Además, cuando aprovecha el ML y la AI, le resulta más fácil predecir inconvenientes potenciales, facilitando el abordaje proactivo por parte del equipo de IT.
Asimismo, los profesionales optimizan la tarea de monitoreo del rendimiento, ya que AIOPs ofrece una visión unificada de todas las operaciones de manera de poder identificar y rectificar las ineficiencias. Como su naturaleza está basada en datos, es posible acceder a tendencias, prever necesidades y asignar los recursos de manera más adecuada.
Aparte de proporcionarles una ventaja competitiva crucial en el vertiginoso mercado actual, ¿por qué es importante AIOps para las empresas? Porque requiere menos recursos de IT e inversiones en medidas reactivas. Asimismo, en el mundo digital el tiempo de inactividad conlleva pérdidas significativas, no sólo de dinero, sino también de fidelidad. La experiencia del cliente suele estar directamente vinculada al rendimiento de los servicios tecnológicos.
Otra cuestión importante es que AIOps gestiona la complejidad de una infraestructura de IT más amplia que se suele incorporar cuando una empresa crece. Lo hace con la automatización de las operaciones, el apoyo durante los esfuerzos de escalabilidad y la adaptación a las nuevas tecnologías para mantenerse a la vanguardia.
En última instancia, se pretende liberar de tiempo a los equipos de IT para que puedan centrarse en iniciativas estratégicas, en lugar de tener que apagar incendios.
10 ventajas del uso de la inteligencia artificial en las operaciones tecnológicas
Teniendo en cuenta sus capacidades de automatización y reconocimiento de patrones, la IA en ITOps proporciona varios beneficios clave capaces de mejorar significativamente la eficiencia operativa, la confiabilidad y el rendimiento.
En concreto, estas son las principales ventajas de usar la inteligencia artificial en las operaciones de IT.
1. Mejora la eficiencia operativa
La IA automatiza tanto las tareas de rutina como las repetitivas, reduciendo la carga de trabajo del personal de IT y permitiéndoles centrarse en iniciativas más estratégicas, como la optimización de la infraestructura tecnológica de la empresa.
2. Análisis predictivo
La capacidad predictiva de la IA facilita la implementación de medidas proactivas para evitar tiempos de inactividad o problemas potenciales antes de que puedan afectar los servicios.
Por ejemplo, un sistema de inteligencia artificial analiza patrones de los datos de rendimiento del servidor y predice una posible sobrecarga durante las horas de mayor trabajo. En ese caso, el equipo de IT puede ajustar los recursos para evitar una caída de dicho servidor.
3. Resolución más rápida de los incidentes
En línea con el punto anterior, la IA es capaz de analizar rápidamente los incidentes, identificar sus causas raíz y sugerir o incluso automatizar acciones correctivas.
Por ejemplo, cuando se produce una interrupción en la red, la inteligencia artificial examina rápidamente los datos para determinar con precisión el mal funcionamiento de un router. Entonces, lo reinicia automáticamente o alerta al equipo de IT.
4. Optimiza la toma de decisiones
Los responsables de IT la utilizan para optimizar la asignación de los recursos, planificar la capacidad y realizar inversiones estratégicas en infraestructura tecnológica.
Esto se debe a que la IA analiza datos anteriores sobre el uso de recursos informáticos durante el lanzamiento de productos.
5. Elevada experiencia de usuario
Los ITOps impulsados por IA garantizan que los servicios de IT funcionen sin problemas y de manera eficiente, para que las empresas proporcionen una mejor experiencia a sus clientes y empleados.
En la práctica, la inteligencia artificial monitorea el rendimiento de una aplicación en tiempo real, advierte ante una ralentización y reasigna automáticamente los recursos para mejorar la velocidad, manteniendo así una experiencia de usuario fluida, sin ninguna intervención manual.
6. Reducción de los costos
La automatización de las operaciones de IT con IA suponen un importante ahorro porque se reduce la necesidad de intervención manual.
Por ejemplo, si una empresa automatiza la supervisión del uso de los recursos en la nube, la IA descubre y cierra las instancias infrautilizadas, recortando costos innecesarios y optimizando el gasto en esos espacios virtuales.
7. Escalabilidad
Como mencionamos antes, la inteligencia artificial puede escalar fácilmente para hacer frente a la creciente complejidad y volumen de las operaciones de IT.
De hecho, estos sistemas aumentan automáticamente los recursos cuando crece la demanda y, por el contrario, los reducen si disminuye.
Esta escalabilidad garantiza la ampliación de la infraestructura de IT y el despliegue de recursos eficientes, sin comprometer el rendimiento ni la confiabilidad.
8. Mayor seguridad
De la mano con sus capacidades de supervisión del reconocimiento de patrones, la IA garantiza la seguridad informática. En concreto, escanea continuamente la infraestructura en busca de tráfico inusual en la red, identificando rápidamente un posible ciberataque. Luego, bloquea la amenaza automáticamente o alerta al equipo de seguridad, minimizando el daño potencial.
9. Mejora continua
Los sistemas de IA aprenden de los datos y fomentan la mejora continua. Esta capacidad permite a AIOps adaptarse a nuevos desafíos y tecnologías.
En concreto, la inteligencia artificial aprende de cada incidente para optimizar su precisión a la hora de predecir y responder a futuros problemas. Incluso con el tiempo, se vuelve más hábil en la gestión del entorno de IT, reduciendo los errores y mejorando la eficiencia.
10. Información transversal
La IA puede analizar datos de diferentes dominios y silos dentro de un entorno de IT, lo cual contribuye a una mejor coordinación y optimización de los recursos tecnológicos de toda la organización.
Como ejemplo, la inteligencia artificial es capaz de examinar información tanto del sitio web de la empresa como de las aplicaciones internas, identificando una correlación entre el aumento del tráfico del sitio y la carga del sistema interno. A continuación, el resultado será preparar la infraestructura para futuros aumentos en el flujo.
¿Cómo funciona AIOps?
AIOps funciona a partir de recopilar y analizar cantidades masivas de datos procedentes de diversas fuentes de operaciones de IT, para luego aplicar la IA para encontrar patrones, predecir problemas potenciales y automatizar soluciones.
Sus elementos centrales son:
- Aprendizaje automático
- Línea base del rendimiento
- Detección de anomalías
- Análisis automatizado de la causa raíz
- Información predictiva
Pero dividámoslo en pasos:
1. Recopilación de datos
El primer paso en el proceso de AIOps es recopilar datos de varias fuentes dentro del entorno de IT, incluyendo registros, métricas, información de rendimiento y reportes de incidentes de servidores, bases de datos, aplicaciones y equipos de red. Las plataformas de AIOps los agregan a un sistema centralizado, haciéndolos accesibles para su análisis.
2. Procesamiento y análisis de datos
Una vez recopilada la información, se someten a procesamiento para estructurarlos y normalizarlos para su análisis. AIOps utiliza algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos para analizar esta enorme cantidad de datos en tiempo real. Este paso tiene como objetivo identificar patrones, anomalías y correlaciones que podrían no ser evidentes para los operadores humanos.
3. Reconocimiento de patrones y detección de anomalías
AIOps aprende de los datos históricos para detectar cómo es el comportamiento normal del sistema, así como las desviaciones, que pueden indicar problemas potenciales o cuellos de botella en el rendimiento.
El descubrimiento temprano de las anomalías permite a los equipos de IT abordar los problemas antes de que afecten a los usuarios.
4. Análisis predictivo
AIOps predice qué componentes pueden fallar y cuándo, lo que contribuye a un mantenimiento proactivo y evita el tiempo de inactividad. Esto es ideal para planificar y optimizar las operaciones de IT.
5. Automatización y corrección
El aspecto más impactante de AIOps es su capacidad para automatizar las respuestas a los problemas previamente identificados.
Basándose en el análisis, activa flujos de trabajo automatizados para remediar los inconvenientes sin intervención humana.
Por ejemplo, puede reiniciar automáticamente un servicio averiado, escalar los recursos para satisfacer la demanda o redirigir el tráfico para evitar la congestión.
La automatización acelera los tiempos de respuesta y reduce la carga de trabajo manual del personal de IT.
6. Aprendizaje continuo
Las plataformas AIOps están diseñadas para aprender y mejorar con el tiempo. En función de los nuevos datos y resultados, adaptan sus modelos haciéndose más precisas y eficientes en sus predicciones y recomendaciones.
¿Cómo desarrollar una estrategia de AIOps?
El desarrollo de un plan de AIOps representa una decisión con visión de futuro que se alinea con el cambiante panorama de las operaciones de IT.
Claro que AIOps depara tanto oportunidades como desafíos: por un lado, ofrece la posibilidad de mejorar significativamente la eficiencia, reducir el tiempo de inactividad y predecir los problemas antes de que afecten las operaciones; por el otro, implica una curva de aprendizaje asociada a su adopción.
Además, su implantación lleva tiempo y también requiere un cambio de mentalidad.
Por lo tanto, la mejor manera de hacerlo es siguiendo estos pasos:
Involucrar a las partes interesadas
Para que AIOps garantice un verdadero impacto, es esencial alinearlo con los objetivos generales de la organización. Para ello, debes involucrar a todas las partes interesadas clave -personal de IT, dirección y usuarios finales- de modo que estén en sintonía con la iniciativa, y comprendan plenamente las ventajas y los cambios que se introducirán.
Dado que AIOps es un campo relativamente nuevo, resulta vital comunicar sobre su potencial y la manera en que se integrará en los flujos de trabajo existentes.
Seleccionar las herramientas adecuadas
Para encontrar la plataforma de AIOps adecuada resulta fundamental una cuidadosa selección, ya que debe ajustarse tanto a la escala y complejidad de las operaciones, como integrarse perfectamente con los sistemas existentes.
La herramienta tiene que ser capaz de agregar datos de eventos en varios sistemas, aplicaciones y componentes de la infraestructura.
Además, hay que hacer un balance de las plataformas y conjuntos de habilidades actuales para identificar cualquier carencia al momento de implementar y utilizar eficazmente las tecnologías de AIOps.
Desarrollar las habilidades necesarias
Para poner en marcha AIOps en forma exitosa, la experiencia en operaciones de IT y los conocimientos de la ciencia de datos constituyen elementos imprescindibles.
El equipo tendrá que contar con las habilidades necesarias, para lo cual se debe ofrecer formación y educación.
Si es necesario, considera la posibilidad de colaborar con expertos externos que aporten conocimientos profundos de AIOps en tu organización.
Implementar por fases
Dada la naturaleza novedosa de las AIOps, una estrategia prudente es adoptar la implementación por fases: comienza con los sistemas críticos (no de misión crítica) para mitigar los riesgos y dar la oportunidad a tu equipo de acumular experiencia con la plataforma de AIOps.
Este despliegue gradual permite realizar ajustes y aprender, garantizando una transición más suave hacia una adopción amplia de AIOps en todo su entorno de IT.
5 ejemplos de la Inteligencia Artificial para las Operaciones de IT
Tras explorar qué es AIOps y cómo desarrollar una estrategia de implementación sólida, ahora daremos algunos ejemplos prácticos:
1. Detección del fraude en los servicios financieros
Los bancos procesan a diario millones de transacciones. El sistema debe ser muy rápido para detectar el fraude.
En ese contexto, para evitar pérdidas económicas y mantener la confianza de sus clientes, un sistema de AIOps analiza los patrones de las transacciones en tiempo real, señala inmediatamente las actividades sospechosas y las bloquea para su posterior verificación.
2. Optimización de la cadena de suministro minorista
Las capacidades de predicción de IAOps pueden planificar estrategias de distribución, como recomendar ajustes en los pedidos en caso de que registre un stock insuficiente.
3. Mantenimiento de equipos en las fábricas
Las plantas de fabricación que dependen de maquinaria pesada se benefician de AIOps para evitar averías inesperadas y costosos tiempos de inactividad.
Estas empresas pueden utilizar la tecnología para programar esto automáticamente y analizar los datos de los sensores de los equipos para predecir cuándo es probable que fallen o requieran mantenimiento.
4. Rendimiento de la red en empresas de telecomunicaciones
Una empresa de telecomunicaciones implementa AIOps para la supervisión y el análisis continuos del tráfico de red y las métricas de rendimiento.
El sistema es capaz de identificar posibles problemas y predecir cortes. Como resultado, despliega respuestas automatizadas para mitigarlos antes de que afecten a los clientes.
5. Posibles usos en el sistema sanitario
El monitoreo médico mediante la IA aún se está investigando, ya que las consideraciones éticas y legales demoran más en evaluarse. No obstante, en el futuro esperamos, por ejemplo, que los hospitales usen AIOps para agregar y analizar datos de varios dispositivos de supervisión con la esperanza de predecir posibles problemas de salud antes de que se vuelvan críticos, alertando al personal para que intervenga con celeridad.
Al momento, CP24 informó que el mayor consorcio de hospitales de investigación de Canadá nombró a un científico jefe de inteligencia artificial, Bo Wang, para aprovechar la tecnología de punta para acelerar los procesos de diagnóstico, mejorar y adaptar el tratamiento de los pacientes y reducir los períodos de recuperación.
La idea es unir a médicos e investigadores dedicados a aplicaciones de la IA en diversos ámbitos, como la oncología y las cardiopatías.
8 características comunes de las herramientas de AIOps
Aunque las características de las herramientas de AIOps varían en función del producto, a la hora de elegir la más adecuada considera las siguientes cualidades clave:
- Incorporación de datos y normalización de los mismos para crear un modelo unificado que ejecute el análisis y encuentre correlaciones con diferentes sistemas.
- Detección de anomalías para ayudar a los equipos de IT a descubrir problemas de forma temprana, antes de que afecten a los usuarios.
- Correlación y análisis de eventos, con la capacidad de filtrarlos y detectar registros dispares, lo que ayuda a localizar la causa raíz de los problemas.
- Capacidad predictiva para que los profesionales de tecnología puedan abordar proactivamente los inconvenientes, mejorando la confiabilidad y el rendimiento del sistema.
- Automatización que no sólo acelera el proceso de resolución, sino que también libera al personal para que se centre en tareas más estratégicas.
- Tableros y visualización exhaustiva que proporcionen información en tiempo real sobre las operaciones de IT. Estas herramientas ayudan a los equipos a comprender rápidamente el estado del entorno tecnológico.
- Capacidad de integración con otras herramientas de gestión y supervisión de IT, de modo que todas las acciones pasen a formar parte de un flujo de trabajo automatizado.
- Escalabilidad para gestionar volúmenes crecientes de datos y operaciones más complejas, acompañando el crecimiento de la empresa.
InvGate AI Hub: nuevas capacidades de IA para los equipos de IT
Conclusión
AIOps detecta, predice y mitiga los incidentes de IT. Como herramienta, todas sus funciones transforman colectivamente las operaciones tecnológicas al hacerlas más proactivas, eficientes y sensibles a las necesidades de tu empresa.
Muchos ejemplos y escenarios ilustran la versatilidad de AIOps en diferentes sectores, pero también sus desafíos operativos. Dicho esto, no se puede negar que su potencial para impulsar mejoras significativas en todas las organizaciones refleja que esta tecnología es imparable.
Preguntas más frecuentes
¿Qué significa AIOps?
AIOps es Inteligencia Artificial para Operaciones de IT: se refiere a la aplicación de la inteligencia artificial (IA), contemplando el aprendizaje automático y el análisis de big data, para mejorar y automatizar las operaciones tecnológicas.
Las plataformas AIOps están diseñadas para analizar cantidades masivas de datos generados por los sistemas y servicios de IT, identificar patrones y anomalías, y proporcionar información procesable para prevenir o resolver problemas en tiempo real.
¿Quién acuñó el término AIOps?
El término “AIOps” fue acuñado por Gartner, una empresa líder en investigación y asesoramiento. El concepto nació de la necesidad de gestionar la creciente complejidad y escala de los entornos y datos de IT, impulsada por el auge de la Inteligencia Artificial y la adopción de servicios en la nube, arquitecturas de microservicios y otras tecnologías avanzadas.
¿Qué es la observabilidad en AIOps?
La observabilidad en AIOps se refiere a la capacidad de recopilar, analizar y actuar sobre los datos de todo un entorno de IT para obtener información sobre el rendimiento y la salud del sistema. En concreto, permite a las organizaciones detectar y diagnosticar problemas con mayor eficacia, a menudo antes de que afecten a los usuarios, proporcionando una visión completa de la infraestructura, las aplicaciones y los servicios tecnológicos.
¿Cómo aprender AIOps?
Para aprender AIOps es necesario combinar los conocimientos teóricos con la experiencia práctica y el aprendizaje continuo:
- Comienza por aprender los fundamentos de las operaciones de IT, incluyendo la administración de sistemas, la gestión de redes y los servicios en la nube.
- Familiarízate con conceptos clave de IA y aprendizaje automático.
- Experimenta con herramientas y plataformas de AIOps. Muchos proveedores ofrecen pruebas gratuitas o ediciones comunitarias de su software.
- Participa en comunidades online de AIOps.
- Mantente actualizado a través de publicaciones del sector y asistiendo a conferencias o talleres relacionados con IA y operaciones de IT.
