La Inteligencia Artificial para Operaciones de TI se fortalece con la IA generativa
La Inteligencia Artificial para Operaciones de TI (AIOps) utiliza los datos y el aprendizaje automático para mejorar y automatizar la gestión de servicios de TI y así dar agilidad a las empresas y ser plataforma de innovación.
En la «Guía de mercado para plataformas AIOps», Gartner proyecta que «para 2024, el 40% de los equipos DevOps aumentarán las herramientas de monitoreo de aplicaciones e infraestructuras con capacidades de plataformas AIOps» y también afirma que: «No hay futuro de las operaciones de TI que no incluya AIOps».
AIOps es fundamental para las empresas ya que es el resultado de la evolución de la Inteligencia Artificial aplicada a diferentes entornos.
De hecho, Clayton Donley, vicepresidente y gerente general de Broadcom comenta que “Mucho antes de que Gartner acuñara el término «AIOps» en 2017, las organizaciones buscaban anomalías en sus datos con algoritmos que utilizaban técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. El continuo aumento en el crecimiento de los volúmenes de datos solo aceleró la práctica, ya que las empresas buscaron formas de mejorar la eficiencia y la eficacia de sus operaciones de TI”.
El ejecutivo explicó que si bien los equipos de TI pueden abrumarse con el alto volumen de alertas y KPI´s, el hecho es que cuando se trata de monitoreo de aplicaciones e infraestructura correlacionadas y gestión de incidentes, AIOps es extremadamente valioso para el descubrimiento y la resolución de problemas de TI.
Reducción del tiempo de acción
Cuando se trata de monitoreo, hay una regla de oro: reducir el tiempo medio de resolución. Pero ¿cómo hacerlo en un ambiente donde fluyen más datos, hay más información para analizar y más incidentes que consumen un tiempo valioso?
Las grandes organizaciones con entornos de TI complejos y de misión crítica necesitan visibilidad para comprender los problemas antes de que se conviertan en una bola de nieve. No pueden permitirse sorpresas y necesitan ser capaces de localizar el origen de un problema y el impacto, ya sea que se esté hablando de reemplazar un disco duro o volver a la última versión de la API; sea lo que sea, tienen que ser precisos y actuar con agilidad.
Una gran empresa ahora puede tener miles de aplicaciones para observar. Eso significa examinar una tonelada de datos en diferentes dominios, desde alertas de hardware hasta los sistemas operativos base, pasando por las capas de virtualización y los contenedores. Mientras tanto, los presupuestos de TI siguen reduciéndose. De hecho, un estudio de Enterprise Management Associates estima que casi una cuarta parte de todas las grandes empresas actuales tienen al menos ocho o más herramientas de monitoreo, mientras que algunas tienen hasta 25. Eso aumenta la complejidad.
“Sin embargo, con la evolución de la IA generativa, se avecinan tiempos mejores para los profesionales de AIOps. Estamos en la cúspide de una nueva era en la que, en lugar de depender de la movilización de un grupo de expertos para encontrar una solución cuando algo sale mal, ya sea una cuestión de almacenamiento, un problema de código o una fuga de memoria, los sistemas que aprovechan la IA podrán asesorar sobre los próximos pasos a seguir y hacerlo bien desde el primer momento”, afirma el directivo de Broadcom.
La IA tradicional puede ayudar con tareas específicas basadas en reglas y patrones predefinidos para analizar datos y hacer predicciones.
“El desafío hoy no es monitorear y recopilar datos, sino qué hacer con todos esos datos recopilados. El objetivo común es la necesidad de obtener conocimientos a partir de esos datos que informen a la empresa lo que aún no sabe sobre su entorno, posibles escenarios de problemas o incluso la actividad del usuario final que podría afectar el negocio. Este tipo de conocimientos son el objetivo de AIOps”, complementa Ricardo Dos Santos, gerente de Servicios de eSoft LATAM, Partner Premier de Symantec y Tier 1 / VAD Expert Advantage Partner de Broadcom.
La IA generativa (GenAI) lleva las cosas al siguiente nivel, desde el reconocimiento de patrones hasta la creación de patrones. Con GenAI podrá hacer una pregunta en contexto y obtener una respuesta comprensible. “Piense en el impacto en su base de datos de soporte. En lugar de levantar el teléfono, los equipos de soporte pueden consultar el sistema para evaluar y luego resolver el problema por sí mismos”, argumenta Clayton Donley.
Además, GenAI reducirá el tiempo que se tarda en resolver los tickets al ayudar a los equipos de TI a comprender rápidamente dónde centrar su atención. En lugar de perder el tiempo navegando a través de un verdadero océano de alertas, GenAI podrá acelerar el proceso, analizando y resumiendo cursos de acción efectivos.
El futuro se acerca rápidamente
Broadcom están invirtiendo para mejorar la tecnología y trabaja para descubrir las mejores formas de aprovechar GenAI en asociación con los clientes para entregar los resultados que ellos necesitan.
Si bien la IA en sí misma puede servir de asesoramiento experto, las tasas de error en la IA generativa siguen siendo demasiado altas como para simplemente dejar que se conviertan en Terminator en sus sistemas informáticos, ejecutando comandos sin supervisión. Pero aún puede ser un asesor capaz de proporcionar un curso de acción sensato cuando necesita reaccionar a un conjunto de alertas. No tendrá que esperar hasta que ese experto del área de TI esté libre para ver los datos. AIOps tiene que ver con la eficiencia pura.
Los especialistas en aplicaciones y los arquitectos pueden volver a centrarse en su trabajo, ya que un proceso de clasificación completamente nuevo libera recursos y capacidades. Ahora, puede adelantarse a cualquier problema porque su propio «experto» estará disponible para revisar los datos todo el tiempo.
Entonces, ¿cuándo va a suceder todo esto? Las predicciones tecnológicas siempre son tensas, pero esto va a suceder mucho más rápido de lo que la mayoría de la gente podría suponer.
Por ejemplo, cuando se observa dónde estaba ChatGPT a principios del año pasado en comparación a dónde está ahora, la mejora y la tasa de adopción es día y noche. Es más, ahora estamos viendo la proliferación de la IA más allá de unos pocos proveedores.
El presidente de Broadcom afirma que también estamos viendo cómo las grandes empresas se esfuerzan por incorporar IA a sus operaciones, tal como lo hicieron en épocas anteriores cuando Linux y el código abierto eran tecnologías relativamente nuevas, pero increíblemente prometedoras. “Además, el ritmo del cambio se está acelerando. Los modelos son más óptimos que los que estaban disponibles el año pasado, en algunos casos, cien veces mejores. Ahora es algo que las empresas pueden tener haciendo uso de GPU de consumo en su centro de datos o en la nube”.
De acuerdo con Donley, “En pocas palabras, dentro de 12 meses, será difícil encontrar proveedores que no incorporen GenAI para mejorar la eficiencia de sus procesos de AIOps.
La solución de AIOps de Broadom correlaciona datos entre usuarios, aplicaciones, arquitectura nativa de la nube, infraestructuras híbridas y servicios de red y aplica aprendizaje automático, análisis avanzado y automatización para ofrecer un nuevo nivel de visibilidad e información basada en datos.
“Con la plataforma de Broadcom y nuestros servicios de consultoría e implementación, convertimos los datos en acción, brindando información integral sobre toda la cadena de entrega digital, e impulsamos la mejora continua para acelerar la entrega de servicios, aumentar la eficiencia de TI y acelerar la innovación”, puntualizó, Ricardo Dos Santos, gerente de Servicios de eSoft LATAM, Partner Premier de Symantec y Tier 1 / VAD Expert Advantage Partner de Broadcom.
Lo cierto es que estamos en la cúspide de una nueva era en la que las empresas identifican y remedian de forma rutinaria y rápida las causas fundamentales de las alertas, y la GenAI ayudará a revitalizar la AIOps en beneficio de las empresas y los usuarios.