AIOps, utilizando la Inteligencia Artificial para las operaciones empresariales

La Inteligencia Artificial (IA) desde hace años viene trabajando entre nosotros, muchas veces de manera pública como en los asistentes digitales, pero más importante aún dentro de nuestras empresas mejorando operaciones y automatizando procesos. Un vistazo al mundo del AIOps.

Definida por Gartner, -de hecho fue el primero en acuñar este término en 2017-, como una tendencia que combina Big Data y el aprendizaje automático para transformar los procesos de operaciones de TI, esta iniciativa usa varias técnicas avanzadas de analítica como la correlación de eventos y la detección de anomalías.

De esta forma, la inteligencia artificial se ve envuelta en los procesos empresariales a través de varias etapas como el monitoreo de las operaciones, el hallazgo de patrones y anormalidades, la generación de alertas y la implementación de soluciones. 

Y lo más importante, es que estas mejoras son aprendidas, mediante Machine Learning, automatizando las respuestas frente a diferentes escenarios. Es decir, hablamos de una herramienta que ayuda a facilitar la vida de los responsables del departamento IT. 

Escenarios de uso

Vale la pena destacar que la AIOps se usa generalmente en empresas que utilizan DevOps, esta metodología / práctica de trabajo que busca ayudar a las organizaciones a desarrollar servicios y aplicaciones más rápida y fácilmente donde la IA da mayor transparencia a los procesos.

Por estas virtudes, existen varios procesos que suelen automatizarse, o someterse al AIOps si prefiere llamarlo de esta forma, que incluyen la gestión de aplicaciones; la gestión de mesa de servicio; de configuración e infraestructura y la mitigación de desastres, entre otros.

Incluso el AIOps puede identificar, en forma predictiva, cuellos de botella en los procesos y al mismo tiempo implementar soluciones frente a ellos. Es más, reduce las alertas redundantes emitidas en los sistemas TI al correlacionarlas.

Esta correlación de la información es especialmente útil en los tiempos modernos donde existen múltiples nubes, diversidad de dispositivos y proveedores de soluciones que, en promedio, generan el doble o triple de datos de operaciones de TI cada año.

Por supuesto, todos estos beneficios no son gratis y como toda IA, esta se desenvuelve tan bien como son los algoritmos que la construyen y la calidad de datos que le son proporcionados. Es decir, trae inmensos beneficios, pero como todo en la vida, requiere trabajo.

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