¿Qué es AIOps?

AIOps lleva el poder del aprendizaje automático y la ciencia de los datos a las operaciones de TI modernas.

A medida que el hardware y el software se vuelven más poderosos, también se vuelven más complejos, creando una mayor demanda en los departamentos de TI que son responsables de gestionarlos. Y con cada nuevo avance y competencia, la complejidad de las herramientas aumenta. Hasta hace poco, los equipos de operaciones de TI habían tenido pocas opciones cuando se trataba de abordar la creciente complejidad de las tecnologías fundamentales; contratar nuevos talentos en ciencia de los datos de TI y aumentar el personal del departamento eran las soluciones más obvias, si no las más rentables.

Sin embargo, algunos avances realmente ayudan a aliviar ciertas presiones de las operaciones de TI (ITOps). Por ejemplo, las tecnologías emergentes de Inteligencia Artificial para Operaciones (AIOps).

AIOps es una combinación de los términos inteligencia artificial (IA o AI, por sus siglas en inglés) y operaciones (Ops). Más concretamente, representa la fusión de IA e ITOps, refiriéndose a plataformas tecnológicas multicapa que aplican aprendizaje automático, análisis y ciencia de los datos para identificar y resolver automáticamente problemas operativos de TI.

El término AIOps fue acuñado por primera vez por Gartner en 2016 y surgió a raíz del cambio de transformación digital de TI centralizada a operaciones en cualquier lugar con cargas de trabajo en la nube y en las instalaciones de todo el mundo. A medida que aumentaba el ritmo de la innovación, también aumentaban las complejidades de las tecnologías. Esto ejerció una presión significativa sobre las operaciones de TI, que ahora serían responsables de gestionar y dar servicio a un gran número de nuevos sistemas y dispositivos.

AIOps introdujo un nuevo modelo para gestionar las operaciones de TI. El aprendizaje automático ha revolucionado las empresas modernas. De hecho, según The Global CIO Point of View, casi nueve de cada diez directores de información (CIO) ya están empleando esta tecnología o planean adoptarla pronto.

Para comprender mejor la capacidad y la responsabilidad de AIOps, echemos un vistazo a sus elementos principales. Estos incluyen los siguientes:

  • Gran número de datos de TI
    Una obligación fundamental de AIOps es eliminar el aislamiento de datos. Para hacer esto, agrega diversos datos de IT Service Management e IT Operations Management. Esto permite una identificación más rápida de las causas raíz y ayuda a habilitar la automatización.
  • Big Data agregados
    Los Big Data se encuentran en el corazón de cualquier plataforma AIOps. Al eliminar el aislamiento de datos y liberar los datos disponibles, AIOps puede emplear un análisis avanzado, tanto con datos almacenados existentes como con datos que evolucionan en tiempo real.
  • Aprendizaje automático
    Con tantos datos para analizar, AIOps depende de las competencias avanzadas de aprendizaje automático que superan con creces la capacidad humana manual. Automatizando el análisis y descubriendo conexiones y conocimientos, AIOps escala con una velocidad y precisión que de otra manera sería imposible.
  • Observación
    El proceso de AIOps depende en gran medida de la capacidad de la plataforma para observar los datos y su comportamiento. A través del descubrimiento de datos, AIOps recopila datos de diferentes dominios y fuentes de TI, que pueden incluir entornos de contenedor, nube o virtualizados, o incluso infraestructura heredada. Los datos deben recopilarse lo más cerca posible del tiempo real para proporcionar la base más actualizada.
  • Interacciones
    Las plataformas AIOps proporcionan configuración, coordinación y administración de sistemas informáticos y software en múltiples dominios de TI, incluido ITSM. El análisis de AIOps permite una mayor fiabilidad y relevancia en los datos, incorporando información sobre el entorno y haciendo de la automatización una realidad.
  • Acción
    El objetivo final de AIOps es crear un sistema en el que las funciones estén completamente automatizadas, cerrando los bucles y liberando completamente a los equipos de operaciones de TI para que asuman otras tareas. La realidad es que AIOps aún se está desarrollando y algunos equipos se resisten a adoptar completamente las posibilidades de AIOps. Dicho esto, AIOps es capaz de gestionar trabajos simples y complejos, y muchas organizaciones se sienten más cómodas con las plataformas AIOps que asumen mayores responsabilidades.

AIOps funciona mejor cuando se implementa de forma independiente para recopilar y analizar datos de todas las fuentes de monitorización de TI disponibles, proporcionando un sistema de interacción centralizado. Para hacer esto, sigue esencialmente el mismo proceso utilizado por la función cognitiva humana. Los cinco algoritmos principales en juego son los siguientes:

Selección de datos

Al analizar la colosal cantidad de datos de TI disponibles, evaluarlos e identificar los elementos de datos relevantes, AIOps debe ser capaz de localizar las "agujas" significativas ocultas en los "pajares" de datos del tamaño de un terabyte, basándose en métricas de priorización y selección predeterminadas.

Descubrimiento de patrones

AIOps pone los datos relevantes bajo el microscopio, localizando las correlaciones entre los elementos de los datos y agrupándolos para que puedan ser analizados más a fondo.

Inferencia

El análisis en profundidad permite que las plataformas AIOps identifiquen claramente las causas raíz de los problemas, eventos y tendencias, creando información clara para ayudar a informar de la acción.

Colaboración

AIOps también debe funcionar como una plataforma de colaboración, notificando a los equipos e individuos adecuados, proporcionándoles información relevante y facilitando una colaboración efectiva a pesar de la posible distancia entre los operadores.

Automatización

Finalmente, AIOps está diseñado para responder automáticamente y solucionar problemas directamente, aumentando significativamente la velocidad y la precisión de las operaciones de TI.

Como se mencionó anteriormente, una mayor complejidad tecnológica es la fuerza impulsora detrás del cambio hacia AIOps. Hay varias tendencias y demandas específicas que están detrás de esta evolución:

  • La expansión de los entornos de TI
    Los entornos de TI nuevos y dinámicos han superado significativamente las competencias de la supervisión humana manual.
  • Las cantidades de datos de ITOps, que están aumentando exponencialmente
    La introducción de API, aplicaciones móviles, dispositivos IOT y usuarios de máquinas están creando un aumento de datos valiosos. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son las únicas opciones para la generación de informes de anuncios y análisis efectivos.
  • La necesidad creciente de una resolución más rápida de los problemas de infraestructura
    La tecnología se ha convertido en un factor central en prácticamente todas las áreas de negocio. Cuando ocurren eventos de TI, cada segundo que se necesita para identificar y resolver el problema es un riesgo para la reputación y los resultados de una organización.
  • Más potencia de cálculo moviéndose hacia el extremo de la red
    Las redes se están descentralizando gracias a la introducción de la computación en la nube y los servicios de terceros, creando un ecosistema de TI donde existe una cantidad cada vez mayor de presupuesto y potencia de cálculo en los márgenes.
  • La creciente influencia de los desarrolladores, pero no de la responsabilidad
    A medida que las aplicaciones se vuelven más céntricas, los desarrolladores están asumiendo un papel más activo en la monitorización y otras áreas. Pero, en esencia, la responsabilidad de TI aún recae directamente en TI. Esto significa que, a medida que avanzan las tecnologías, ITOps no solo tiene que lidiar con una mayor complejidad, sino también con una mayor responsabilidad.

Un enfoque eficaz de AIOps debe constar de tres fases.

  1. Predecir problemas antes de que ocurran
  2. Evitar el impacto para los usuarios finales
  3. Automatizar la corrección y la resolución

Según un estudio de Accenture, las funciones del soporte de atención al cliente de primera línea dedican hasta el 12% de su tiempo a la gestión de tickets, y el 43% de los encuestados del centro de servicio al usuario de TI se ven agobiados por tener que elegir entre más de 100 grupos de asignación. En pocas palabras, hay demasiados datos e información para que los departamentos de servicios y de TI modernos los gestionen de manera eficaz. AIOps ayuda a aliviar gran parte de esta carga.

Aquí, abordamos varios beneficios clave del uso de una plataforma AIOps:

Mayor valor de los datos

AIOps combina la automatización inteligente con el Big Data, descubriendo conexiones ocultas y relaciones de datos casuales entre servicios, operaciones y recursos, y ofrece información útil. El resultado obvio es una usabilidad mejorada en tus datos y un mejor rendimiento de tus actividades de análisis de datos.

Costes reducidos

AIOps es una alternativa rentable a la contratación de un ejército de personal de TI y científicos de datos. Además, puede reducir significativamente el tiempo y la atención que los equipos de operaciones de TI dedican a tareas rutinarias y alertas potencialmente sin importancia. Esto conduce a una mayor eficiencia y a una reducción de los costes en general. Finalmente, AIOps ayuda a proteger a las empresas de costosas interrupciones del servicio.

Operaciones de TI optimizadas

AIOps es rápido y preciso, lo que reduce las tasas de error y, a la vez, acorta el tiempo de resolución de los problemas que afectan al servicio. Al mismo tiempo, al eliminar el aislamiento de datos, AIOps ofrece una vista única y contextualizada de todo el entorno de TI. La monitorización proactiva del rendimiento y el análisis de datos de AIOps permiten una mejor y más rápida toma de decisiones.

Experiencia de los empleados y productividad mejoradas

Los empleados son más felices cuando tienen las herramientas adecuadas para hacer su trabajo de manera efectiva. AIOps automatiza una serie de tareas importantes, aunque repetitivas y que consumen mucho tiempo, lo que aumenta la productividad de los empleados y mejora su experiencia.

Hay muchas plataformas AIOps disponibles y cada una incluye su propio conjunto de herramientas asociadas. En lugar de enumerar cada herramienta aquí, nos centraremos en dos competencias esenciales: análisis de aprendizaje automático y conocimientos de AIOps.

Utilizar los conocimientos de AIOps

Con una sólida comprensión de los datos, incluidos registros, métricas, descubrimiento, asignación y más, puedes desarrollar la base adecuada para AIOps y, a continuación, emplear los conocimientos de AIOps para beneficiar a tu empresa. Los tableros de instrumentos de visualización, la automatización, las herramientas de DevOps y las interfaces AIOps funcionan en conjunto para proporcionar unos conocimientos detallados de tus operaciones.

AIOps: análisis de aprendizaje automático

Al automatizar el desarrollo de modelos analíticos, las organizaciones pueden emplear el aprendizaje automático para crear sistemas inteligentes capaces de aprender de los datos, identificar patrones relevantes y tomar acciones con una participación humana mínima. Al incorporar la recopilación de datos avanzada, ETL, múltiples fuentes de datos, flujos, agentes virtuales, aplicaciones en tiempo real, etc., el análisis de aprendizaje automático se desarrolla a partir de la base proporcionada por los conocimientos de AIOps y, a continuación, convierte esos conocimientos en conclusiones fiables y procesables.

AIOps con tecnología de ServiceNow

Gráfico que muestra las herramientas de AIOps.

En esencia, AIOps es una plataforma diseñada para recopilar y analizar de forma inteligente datos operativos de TI. Pero, a partir de estas dos tareas principales, AIOps se convierte en un activo muy valioso en un gran número de acciones y soluciones. Aquí hay nueve casos de uso populares para AIOps:

Correlación de eventos de incidentes

AIOps tiene la capacidad de procesar y analizar rápidamente las alertas de incidentes, generando soluciones antes de que los incidentes se descontrolen.

Detección de anomalías

Al analizar constantemente los datos y compararlos con las tendencias históricas, AIOps puede identificar datos atípicos que pueden ser indicativos de problemas potenciales.

Análisis predictivo

Además de la identificación temprana de problemas, las competencias de recopilación y análisis de datos de AIOps pueden emplear el aprendizaje automático para las tendencias de datos actuales e históricas, creando pronósticos altamente precisos de futuros resultados.

Análisis de la causa raíz

AIOps también puede ser fundamental en el análisis de la causa raíz, correlacionando millones de puntos de datos, proporcionando contexto empresarial y de usuario, rastreando patrones de eventos y más, para diagnósticos precisos de posibles causas de problemas.

Optimización del soporte

Las competencias de análisis de la causa raíz de AIOps benefician no solo a las empresas, sino también a los clientes. Los agentes de soporte pueden identificar y resolver problemas más rápidamente, proporcionando una mejor experiencia a los clientes. Al mismo tiempo, los departamentos de TI pueden gestionar más tickets con mayor precisión.

Respuesta a incidentes automatizada

Con los datos y las directivas correctos, se puede configurar AIOps para abordar automáticamente los problemas a medida que surgen. La respuesta a incidentes automatizada permite llevar a cabo una identificación, un diagnóstico y una corrección de gran precisión y mucho más rápido de lo que es posible con los operadores humanos.

Transformación digital

Al eliminar de manera efectiva la carga de las nuevas tecnologías y las complejidades de ITOps, AIOps permite una transformación digital sin restricciones. Las empresas pueden disfrutar de la flexibilidad de adoptar nuevos avances para abordar los objetivos estratégicos sin tener que preocuparse por si el departamento de TI puede gestionar el aumento de la carga.

Migración/adopción de la nube

AIOPs ofrece una clara visibilidad de las cambiantes interdependencias de la migración y adopción de la nube. Esto reduce significativamente los riesgos operativos asociados con dicha transición.

Adopción de DevOps

Por último, al proporcionar una automatización eficaz y una visibilidad clara de los datos, AIOps capacita a TI para dar un mejor soporte a la infraestructura de DevOps.

El lanzamiento de AIOps es una tarea que requerirá un enfoque único según tu organización, sus competencias y sus necesidades. Sin embargo, existen algunos pasos básicos que generalmente son comunes en diferentes empresas.

Comprender y abordar las barreras comunes para la adopción

Dependiendo de la organización, puede que encuentres resistencia al promover un enfoque de AIOps. La barrera común para la adopción puede incluir lo siguiente:

  • Ausencia de científicos de datos en el equipo
  • Falta de habilidades relevantes
  • Datos insuficientes o de baja calidad
  • No hay forma integrada de actuar sobre los conocimientos

Afortunadamente, los proveedores de AIOps más eficaces eliminan estos problemas. ServiceNow proporciona sólidos servicios de ciencia de los datos, complementando los conjuntos de habilidades existentes con herramientas fáciles de usar y ofreciendo valiosos pasos a seguir. Con ServiceNow, no necesitas contratar científicos de datos y tampoco necesitas preocuparte por los problemas que impiden la adopción correcta de AIOps.

Crear un caso de negocio

Ayuda a promover la aprobación de gestión y liderazgo creando un caso de negocio para AIOps. Identifica las áreas dentro de tus operaciones de TI que podrían mejorarse y comparte cómo AIOps ofrece soluciones fiables y efectivas.

Seleccionar tu pila AIOps

La elección de una plataforma AIOps requiere un conocimiento profundo de la empresa y una cantidad de investigación especializada sobre las opciones disponibles. Reconoce que hay muchas soluciones disponibles, así que asegúrate de ver demostraciones y leer reseñas relevantes mientras haces tu elección.

Desarrollar un plan de implantación

Una vez que hayas elegido tu solución AIOps preferida, la creación de un plan de implantación detallado te ayudará a garantizar que estás realizando la transición al ritmo correcto, sin perder tiempo ni otros recursos.

Involucrar a los empleados

Recuerda, tus empleados están más interesados en cómo les beneficiará este nuevo enfoque. Demuestra cómo el self service inteligente y predictivo puede ofrecer soporte predictivo y desviar casos de los agentes, y cómo la automatización ayudará a eliminar las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo.

El ritmo de la transformación digital se está acelerando y no muestra signos de desaceleración a corto plazo. Con este crecimiento, también está aumentando la demanda de operaciones de TI resistentes, precisas y oportunas. ServiceNow IT Operations Management (ITOM) proporciona la solución.

La plataforma ServiceNow Now incorpora competencias integrales de AIOps, lo que permite a las organizaciones convertir sus ITOps en procesos inteligentes y proactivos. Establece una automatización fiable, elimina la fricción, elimina los aislamientos de datos y más, con ServiceNow.

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