Con la promesa de un potencial sin precedentes, la inteligencia artificial (IA) y el análisis predictivo han permeado cada campo de las compañías. Debido a su capacidad de ayudar al personal minorista a servir mejor a los clientes, personalizar recomendaciones de videos con base en las preferencias del usuario, reducir la agitación de los empleados y detectar fraudes y amenazas de seguridad, la IA y el análisis predictivo se adaptan rápidamente en los mercados verticales. Forbes Insights sumó con esmero los beneficios corporativos de la AI y del análisis predictivo como:

  • Aumento de la productividad.
  • Reducción de los costos operativos.
  • Mejora de la velocidad del mercado.
  • Compañías y modelos operativos transformados.

Para los departamentos de TI, la aplicación de IA asociada con análisis predictivo tiene beneficios más grandes. Dado que los departamentos de TI fortalecen a toda la compañía, utilizan muchas más aplicaciones que otros departamentos y generan muchos más datos.

Esto significa que, con pasos agigantados en la tecnología de la IA, los departamentos de TI ahora pueden procesar y hallar el sentido fácilmente de todos los datos. He aquí solo algunas formas en que los departamentos de TI se pueden beneficiar de la AI y el análisis predictivo:

Predecir y eliminar inactividades

La AI en operaciones de TI, o AIOps, puede verdaderamente mejorar la eficacia de TI y dar paso a una toma de decisiones más rápida. Tradicionalmente, las operaciones de TI son reactivas, es decir, detectan problemas como y cuando aparezcan, y luego intentan resolverlos y restaurar los servicios de nuevo en línea. Con la AI y el análisis predictivo, las operaciones de TI pueden liberarse de este método reactivo y volverse proactivas.

Las operaciones de TI son abundantes en datos, lo que supone que generan enormes volúmenes de datos de monitoreo que tienen información valiosa que pueden ayudar a transformar operaciones. Los motores pueden rumiar rápidamente estos grandes bancos de datos e identifican fácilmente patrones y tendencias ocultos que pueden arrojar luz sobre problemas recurrentes y tendencias de temporada en sus operaciones de TI.

Este informe ilustra claramente los picos de temporada en los datos de alarmas (desde las redes y las aplicaciones) para los últimos dos años, que coinciden con el cronograma de mantenimiento bianual. Las actividades de mantenimiento en los servidores o redes son conocidas por causar interrupciones en la red o la disponibilidad de las aplicaciones, lo que conlleva un aumento en las alarmas durante periodos de mantenimiento.

Aplicar algoritmos predictivos a este informe puede ayudar a predecir cuándo es probable que las aplicaciones o redes decaerán en el futuro.

Dicha información cognitiva dada por la IA y el análisis predictivo es notablemente distinta del análisis tradicional. Es más exacta y detallada que la información predictiva generada manualmente, ya que puede consumir grandes volúmenes de conjuntos de datos históricos, identificar rápidamente patrones pendientes a partir del ruido regular y agitar predicciones con base en dichos patrones. Ya que los bots de IA están programados para aprender y adaptarse continuamente, mejoran y hacen predicciones más exactas a lo largo del tiempo.

La IA y el análisis predictivo también pueden ayudar a los gerentes de las operaciones de TI a monitorear las aplicaciones de TI en tiempo real y predecir posibles fallas. Esto puede ayudarlos a planear las actualizaciones de software y seguridad de forma que sean menos molestas para los servicios corporativos, así como la generación rápida de servidores o redes alternativos para compartir la carga durante las inactividades.

Planeación en la asignación de recursos

Aprovechar la AI en la asignación de recursos puede mejorar los procesos de las mesas de servicios, dar paso a resoluciones más rápidas de solicitudes y mejor cumplimiento de los SLA. Los algoritmos de AI están mejor equipados para analizar, diagnosticar y sugerir requisitos de recursos, de forma que los gerentes de TI pueden tomar más rápida y eficazmente decisiones sobre gestión de recursos.

Por ejemplo, los gerentes de TI pueden planear requisitos de recursos al mapear solicitudes entrantes frente a varios factores, como la geografía (oficinas remotas y citadinas), tiempo (horas pico y valle), día (días laborales y fines de semana) o cambios de temporada (días festivos y vacaciones).

La siguiente gráfica muestra un aumento de las solicitudes entrantes de marzo hasta principio de agosto.

Plasmar gráficamente estos datos en un mapa muestra que las solicitudes se originan desde varias oficinas remotas, mientras que las solicitudes desde la sede de Austin han disminuido considerablemente. Esto está en consonancia con la migración inducida por la pandemia, donde los empleados prefieren trabajar desde distritos rurales en lugar de las grandes ciudades. Generalmente, dichas migraciones de temporada resultan en un aumento de problemas técnicos relacionados con la accesibilidad a VPN, a Active Directory, etc.

Recorte costos y planee mejor los presupuestos de TI

El ciclo de vida de los activos de TI está plagado de recursos desperdiciados; cada etapa del ciclo de vida de los activos es conocida por incluir una gran cantidad de gastos innecesarios que podrían ahorrarse si se aprovecha la AI y el análisis predictivo.

Una situación común es la adquisición excesiva y la infrautilización de activos de hardware y software. La reestructuración, captación y actualizaciones planeadas desencadenan compras masivas que reducen el presupuesto de TI. Cuando no se dan estas operaciones planeadas, estos activos de hardware y software tienden a desperdiciarse.

La IA puede evitar dicho desperdicio y ayudar a una toma de decisiones inteligente en cada etapa del ciclo de vida del activo. En el ciclo de compra, puede ayudar a los gerentes de TI a tomar decisiones inteligentes de compra al invertir en activos que tienen un mayor ciclo de vida, pero costos relativamente menores. También puede ayudar a planear compras de activos para garantizar que los activos gasten un tiempo mínimo en los estantes de almacenamiento.

La IA y el análisis predictivo en la gestión de activos de TI puede también ayudar a reducir el gasto en TI al dar a los gerentes de TI una imagen clara de los costos de retención de los activos.

La gráfica anterior muestra la puntuación de retención de activos para los servidores en los últimos cinco años, junto con una predicción de los siguientes cinco. La puntuación de la retención es la relación de los costos de mantenimiento de los activos y los costos de compra de activos.

He escogido servidores para esta ilustración, puesto que generalmente son los activos con más servicio en una organización. A partir del informe, es claro que, como servidores, cerca de la marca de los siete años, el costo de mantenerlos es casi la mitad de su costo de compra, lo que da una pista de que podría ser tiempo de retirarlo.

Para concluir, la IA y el análisis predictivo son críticos para permitir rápidas transformaciones digitales y tomas de decisiones dirigidas por datos en las organizaciones de TI. En conjunto, estas capacidades dan información cognitiva que puede desbloquear varias oportunidades ocultas para las organizaciones.

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