A pesar de los avances en las aplicaciones de análisis, los equipos de TI siguen luchando por comprender sus datos. Son muchas las brechas que hay entre la cantidad de datos que se generan, y el uso práctico que se les puede dar. No obstante, la inteligencia artificial (IA) puede ser la solución a este desafío.
Algunas tendencias como Data Wrapping o Impact Data nos pueden dar algunas luces sobre el uso pragmático de los datos. Sin embargo, el análisis avanzado es un elemento fundamental para las empresas del futuro.
Esto se debe a que la analítica sigue siendo competencia de los expertos en datos que poseen las habilidades para acceder, manipular, visualizar y obtener información de los mismos. Cada vez son más las empresas que necesitan de especialistas para gestionar sus datos.
En las organizaciones en las que se emplea la analítica de autoservicio, los resultados suelen ser ineficaces y están plagados de imprecisiones y sesgos que conducen a errores, no como resultado de su mala adopción, sino debido a equivocaciones humanas comunes que intervienen en dicho análisis.
Aprovechar el poder de los computadores para procesar los datos adoptando una analítica avanzada basada en la inteligencia artificial (IA) es la solución que ayuda a minimizar el trabajo de recopilación de información y a eliminar las fallas generadas por la intervención humana.
¿Cómo evitar estos fallos? ¿Cómo gestionar esas grandes cantidades de datos y garantizar una gestión de análisis que genere valor para el negocio? ¿Cómo aprovechar el potencial de la inteligencia artificial en este proceso?
Por una analítIcA con IA
Los análisis basados en inteligencia artificial ofrecen varios beneficios a sus usuarios. Desde proporcionar información procesable en minutos hasta eliminar errores o sesgos en la analítica de autoservicio, las ventajas son infinitas.
Aquí explicamos de manera breve, cuáles son las cinco claves para aprovechar los datos y obtener el valor necesario de estos, y cómo evitar los fallos a través del uso de soluciones basadas en inteligencia artificial.
Sesgo de confirmación
El sesgo de confirmación es el acto de interpretar la información neutra de forma que confirme las propias creencias. En el contexto de la gestión de servicios, el sesgo de confirmación puede ser desastroso, ya que induce a los líderes a centrarse únicamente en aspectos positivos como el rendimiento, los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y la satisfacción del cliente.
En este contexto, es fácil ignorar por completo las señales de alarma, como los retrasos, las reaperturas y las quejas. Solo los datos pueden dar cuenta del verdadero impacto; más que la información cualitativa, pesan los resultados.
Obtener información de varias fuentes
Uno de los principales errores está en la falta de fuentes para la recolección de la información. En ocasiones se confía solo de una única fuente. La IA puede ser útil no sólo para crear informes, sino también para obtener una visión panorámica.
Al unificar los datos de varios sistemas y aplicaciones interconectados, la IA puede eliminar eficazmente la duplicación y la tergiversación de los datos, y proporcionar una única fuente de evidencia. Además, la IA también puede interpretar los datos y obtener información procesable.
Mitigar el impacto de los problemas
Los equipos de las mesas de servicio son testigos de un fuerte aumento del número de incidentes inmediatamente después de una brecha de seguridad y también tienen que lidiar con las consecuencias de este problema.
Todos estos factores se deben tener en cuenta a la hora de presentar un informe sobre el impacto real de una brecha de seguridad. Al obtener datos de diversas fuentes, una solución de IA puede correlacionar la información y encontrar patrones de las amenazas que no son detectables a simple vista.
Elegir los indicadores adecuados
Sin una definición clara de cómo la mesa de ayuda pretende medir los objetivos específicos, a menudo se utilizan métricas al azar que crean confusión en lugar de aportar claridad a los objetivos de la mesa de ayuda.
La IA puede ayudar a añadir transparencia a las operaciones de la mesa de ayuda al ofrecer una forma más fácil de visualizar y analizar sus datos de TI. Además de la visión panorámica, una vista granular por técnico o por departamento, puede brindar información valiosa.
Falta de profundidad
Formular las preguntas adecuadas y obtener información procesable puede proporcionar conocimientos ric significativos, abrir un mundo de posibilidades, dar paso al cambio, proporcionar opciones para reflexionar y colaborar, y ayudar a descubrir problemas y cuestiones subyacentes.
Es precisamente por estas razones por las que necesita la IA en sus análisis. Esta solución le permite obtener información procesable con sólo formular las preguntas adecuadas y profundizar en esas respuestas acotando las preguntas con otras más.
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Analytics Plus, la opción más IndicadA
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