Permitir la evolución de la experiencia del cliente

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    Inteligencia artificial para operaciones de TI: posibilitando la evolución de la experiencia del cliente

    ¿Cómo pueden las organizaciones de TI asegurarse de que están equipadas para resolver problemas operativos rápidamente y ofrecer mejores resultados comerciales? Con las cantidades cada vez mayores de datos generados por la infraestructura y las aplicaciones empresariales, y por los equipos que a menudo trabajan en silos desconectados, es esencial administrar y mejorar las operaciones a través de la automatización, incluidos los procesos de la mesa de servicio y la supervisión.

    Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial para operaciones de TI, o AIOps. Un término acuñado por Gartner en 2016, AIOps utiliza análisis y aprendizaje automático para agregar y aprovechar datos históricos de una variedad de herramientas operativas de TI. Las plataformas AIOps pueden reaccionar a los problemas en tiempo real, proporcionando información inteligente que ayuda a los equipos a mejorar continuamente las funciones clave de TI y prevenir errores futuros.

    La mayoría de las operaciones de TI, especialmente después de la pandemia, se han trasladado a procesos en línea que recopilan datos en aumento exponencial, como el monitoreo del desempeño. Cualquier problema de infraestructura, al mismo tiempo, debe abordarse a velocidades cada vez mayores. Esto significa que los entornos de TI actuales superan con creces la escala humana y requieren automatización.

    Las plataformas AIOps brindan a las organizaciones de TI una agilidad operativa esencial, ya que los desafíos de infraestructura actuales deben gestionarse a la velocidad del negocio. Al sacar los datos de los silos, las operaciones de TI pueden volverse más ágiles, lo que es especialmente beneficioso para operaciones complejas de logística y servicios globales con grandes conjuntos de datos.

    Además, las plataformas AIOps reducen los costos al reducir la dependencia del mantenimiento de múltiples soluciones en el sitio, así como al eliminar los costos de subcontratación. La tecnología permite a las organizaciones escalar la infraestructura sin problemas, lo que ayuda a todo el ecosistema de prestación de servicios y mejora la experiencia del cliente. Después de todo, las interrupciones en los centros de distribución o producción de fabricación podrían ser devastadoras, tanto para el servicio al cliente como para las ganancias. Mediante la automatización inteligente de las operaciones, las organizaciones pueden aumentar la precisión, la previsibilidad y, en última instancia, la retención de clientes.

    Aproveche al máximo las AIOps

    En el corazón de una plataforma AIOps está el big data. Esto significa que se requiere una cantidad significativa de preparación para juntar las piezas del rompecabezas AIOps y aprovechar al máximo la plataforma. Estos son los pasos más importantes:

    1. Recopile datos amplios y diversos. Los datos sirven como base para implementar un esfuerzo AIOps exitoso, por lo que es esencial comprender cómo se pueden reunir y usar de manera efectiva los datos. La organización de TI debe recopilar datos de varias fuentes, incluidos sistemas locales, plataformas en la nube y aplicaciones. En última instancia, los datos se almacenan en un "lago" de datos centralizado. Una plataforma AIOps hace precisamente eso, lo que permite una mejor toma de decisiones y análisis más significativos que son rápidos y completos, gracias al uso de IA.

    2. Separe los datos en categorías significativas. A medida que se capturan los datos, es necesario reestructurarlos en función de las necesidades operativas de la organización para el caso de uso correcto de AIOps. Esto es importante tanto para los datos históricos como para los datos adquiridos en tiempo real. Según el tipo de caso de uso, puede definir categorías de acuerdo con las reglas comerciales. Por ejemplo, para una empresa de dispositivos farmacéuticos, las categorías significativas incluyen datos sobre el estado del equipo, datos sobre la eficiencia del dispositivo y factores ambientales.

    3. Aplique el aprendizaje automático de AIOps a casos de prueba iniciales de macrodatos. Cualquier iniciativa de transformación se beneficia de comenzar con algo pequeño. Lo mismo ocurre con los esfuerzos de AIOps: comienza adquiriendo conocimientos, aplicando sus habilidades de aprendizaje automático a casos de prueba limitados y trabajando desde allí.

    4. Mejore la precisión de la predicción con mediciones y comentarios. Una vez que la plataforma AIOps conoce el modelo de datos, puede predecir inteligentemente lo que vendrá después, incluso a partir de datos en tiempo real. La organización puede probar y medir, proporcionando retroalimentación al modelo, para mejorar los pronósticos. La plataforma AIOps puede aplicar la lógica para separar los datos y el diseño para definir la siguiente mejor acción. Utilice datos históricos y aprenda de los nuevos datos para mejorar continuamente y lograr una toma de decisiones más precisa. En última instancia, se trata de generar una retroalimentación continua y un ciclo de mejora.

    El viaje a las plataformas AIOps

    Gartner espera que las grandes empresas utilicen solo AIOps y herramientas de monitoreo de experiencia digital para monitorear aplicaciones e infraestructura. Esta tendencia solo se está intensificando después de la pandemia, a medida que el panorama de TI cambia rápidamente hacia los servicios y operaciones en línea. El análisis de datos y la automatización inteligente de las operaciones basadas en esos datos ayudarán a las organizaciones a alcanzar el siguiente nivel de éxito.

    Estamos teniendo una serie de conversaciones con clientes que quieren saber si se necesita mucho trabajo para habilitar AIOps. La respuesta es no: las organizaciones de TI ya tienen los datos y pueden extraerlos. Simplemente requiere la plataforma AIOps y el socio de desarrollo adecuados, así como un caso de uso definido basado en un beneficio comercial deseado.

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