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¿Qué es AIOps?

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

Demostración de ITOM

A medida que el hardware y el software se vuelven más potentes, 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 capacidad, 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 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 la 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.

Las AIOps introdujeron 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 las AIOps, echemos un vistazo a sus elementos principales. Estos incluyen los siguientes:

  • Gran número de datos de TI
    Una de las obligaciones principales de las AIOps es eliminar los silos de datos. Para ello, agrega diversos datos de la gestión de servicios de TI y la gestión de operaciones de TI. 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 de AIOps. Al eliminar los silos y liberar los datos disponibles, las AIOps pueden emplear un análisis avanzado, tanto con datos almacenados existentes como con datos que evolucionan en tiempo real.
  • Aprendizaje automático
    Con tantos datos para analizar, las AIOps dependen de las capacidades avanzadas de aprendizaje automático que superan con creces la capacidad humana manual. Automatizando el análisis y descubriendo conexiones y conocimientos, las AIOps escalan 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, las 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 de AIOps proporcionan configuración, coordinación y gestión de sistemas informáticos y software en varios 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 las 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 las AIOps aún se está desarrollando y algunos equipos se resisten a adoptar completamente las posibilidades de las AIOps. Dicho esto, las AIOps con capaces de gestionar trabajos simples y complejos, y muchas organizaciones se sienten cada vez más cómodas con el hecho de que las plataformas de AIOps asuman mayores responsabilidades.

Las AIOps funcionan mejor cuando se implementan de forma independiente para recopilar y analizar datos de todas las fuentes de supervisión de TI disponibles, proporcionando un sistema de interacción centralizado. Para hacer esto, siguen 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, las AIOps deben ser capaces de localizar las “agujas” significativas ocultas en los “pajares” de datos del tamaño de un terabyte, basándose en métricas de priorización y selección predeterminadas.

Detección de patrones

Las AIOps ponen los datos relevantes bajo el microscopio, localizando las correlaciones entre los elementos de los datos y agrupándolos para que puedan analizarse más a fondo.

Inferencia

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

Colaboración

Las AIOps también deben funcionar como una plataforma de colaboración, notificando a las personas y los equipos adecuados, proporcionándoles información relevante y facilitando una colaboración efectiva a pesar de la posible distancia entre los operadores.

Automatización

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

Como se ha mencionado anteriormente, una mayor complejidad tecnológica es la fuerza impulsora que subyace al cambio hacia las 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 capacidades de la supervisión humana manual.
  • El aumento exponencial de los datos de ITOps
    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 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 finales 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 supervisión 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. Las AIOps ayudan a aliviar gran parte de esta carga.

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

Mayor valor de los datos

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

Reducción de costes

Las AIOps son una alternativa rentable a la contratación de un ejército de personal de TI y científicos de datos. Además, pueden 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, las AIOps ayudan a proteger a las empresas de costosas interrupciones del servicio.

Operaciones de TI optimizadas

Las AIOps son rápidas y precisas, lo que reduce las tasas de error y, al mismo tiempo, acorta el tiempo de resolución de los problemas que afectan al servicio. Al mismo tiempo, al eliminar los silos de datos, las AIOps ofrecen una vista única y contextualizada de todo el entorno de TI. La supervisión proactiva del rendimiento y el análisis de datos de AIOps permiten una toma de decisiones más rápida y mejor.

Experiencia de los empleados y productividad mejoradas

Los empleados son más felices cuando tienen las herramientas adecuadas para hacer su trabajo de manera efectiva. Las AIOps automatizan 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 de AIOps disponibles y cada una incluye su propio conjunto de herramientas asociadas. En lugar de enumerar cada herramienta aquí, nos centraremos en dos capacidades esenciales: análisis de aprendizaje automático y conocimientos de AIOps.

Uso de conocimientos de AIOps

Con una sólida comprensión de los datos, incluidos registros, métricas, detección, asignación y más, puedes desarrollar la base adecuada para las AIOps y, a continuación, emplear los conocimientos de las AIOps para beneficiar a tu empresa. Los paneles de información en pantalla, la automatización, las herramientas de DevOps y las interfaces de 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 emprender acciones con una participación humana mínima. Al incorporar la recopilación de datos avanzada, ETL, varias 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 las 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, las AIOps se convierten en un activo muy valioso en un gran número de acciones y soluciones. Aquí hay nueve casos de uso populares para las AIOps:

Correlación de eventos de incidentes

Las AIOps tienen 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, las AIOps puede identificar datos atípicos que pueden ser indicativos de problemas potenciales.

Análisis predictivo

Además de la identificación temprana de problemas, las capacidades 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

Las AIOps también pueden ser fundamentales 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 capacidades 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 de forma más rápida, 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 las directivas y los datos correctos, se puede configurar las 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, las AIOps permiten 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.

Adopción/migración de la nube

Las AIOps ofrecen una clara visibilidad de las cambiantes interdependencias de la adopción y migración 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, las AIOps capacitan a TI para proporcionar un mejor soporte a la infraestructura de DevOps.

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

Comprende y aborda 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 del 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 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.

Crea un caso de negocio

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

Selecciona tu pila de AIOps

La elección de una plataforma de 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 cuando vayas a hacer tu elección.

Desarrolla un plan de implantación

Una vez que hayas elegido tu solución de 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.

Involucra a los empleados

Recuerda que tus empleados están más interesados en cómo les beneficiará este nuevo enfoque. Demuestra cómo el autoservicio 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 resilientes, precisas y oportunas. ServiceNow IT Operations Management (ITOM) proporciona la solución.

Now Platform de ServiceNow incorpora capacidades 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 silos de datos y mucho más con ServiceNow.

Capacidades que escalan con tu empresa

Anticípate a los problemas antes de que surjan con ServiceNow.

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Recursos

Fichas técnicas

“Predict, prevent, and automate across IT” (Predice, evita y automatiza en TI)

“Drive Down Service Outages with AIOps” (Reduce las interrupciones del servicio con AIOps)

“ITOM Health data sheet” (Ficha técnica de ITOM Health)

“Predictive AIOps data sheet” (Ficha técnica de Predictive AIOps)

eBooks

Aprovechar AIOps para mejorar la previsibilidad y la toma de decisiones en tiempo real

“Deliver digital services at speed with AIOps” (Acelera la prestación de servicios digitales con AIOps)

White papers

“Predictive AIOpsWhite Paper” (White paper de Predictive AIOps)

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