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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