Los motores de inteligencia artificial pueden procesar rápidamente grandes bancos de datos e identificar fácilmente patrones y tendencias ocultas que pueden arrojar luz sobre problemas recurrentes y tendencias estacionales en sus operaciones de TI.

Últimamente, hemos venido escuchando y leyendo en distintas partes sobre qué es y para qué sirve realizar la inteligencia de negocios o BI (Business Intelligence), basado en el análisis avanzado de los datos. La analítica de negocios es un procedimiento en el que se recopila y evalúa un enorme volumen de datos disponibles con el fin de extraer hallazgos útiles para el negocio.

Este concepto toma aún más relevancia en la actualidad. Hemos escuchado que los datos son el nuevo petróleo, y es que hoy por hoy, podemos considerar los datos, la información, como nuestro principal recurso. Esto sin entrar a comparar o debatir con el recurso humano, con el que podemos estar de acuerdo en que definitivamente es el más importante.

Ahora, si sabemos que los datos son los que nos pueden dar la hoja de ruta a seguir para alcanzar los objetivos empresariales, debemos  revisar cómo obtener toda esta cantidad de información y cómo aplicarle un proceso de análisis avanzado que nos permita encontrar las mejores estrategias para cada área del negocio.

Por ejemplo, si nos referimos al área comercial, seguramente nuestra principal fuente de datos son nuestros mismos clientes; el histórico de transacciones o acuerdos registrados, preferencias, e incluso, resultados de anteriores campañas de mercadeo.

Todo esto nos debe permitir encontrar los patrones que debemos conocer para tomar las decisiones correctas en pro de un resultado satisfactorio en los clientes y por supuesto, en las metas de ventas del negocio.

Revisando un poco más a profundidad la estructura de un negocio, podemos darnos cuenta de que todas estas fuentes de datos son originadas en su gran mayoría por diferentes sistemas y aplicaciones al servicio de todas las estrategias, procesos y servicios en los que han intervenido los clientes (existentes y potenciales), proveedores, usuarios internos, aliados, etc.

Pues bien, toda esta cantidad de procesos que ejecutamos en busca de lograr los objetivos empresariales, se hacen siempre confiando en la infraestructura tecnológica sobre la que reposa todo el negocio. De aquí la importancia de tener siempre una visión holística de todo lo que está sucediendo con los recursos tecnológicos y, por supuesto, los servicios que prestan.

Todo lo anterior se traduce en más presión para las áreas de infraestructura y operaciones de TI en las organizaciones, ya que deben garantizar que todos los recursos tecnológicos soporten la operación normal de todas las áreas del negocio. Además, deben estar completamente alineadas con los objetivos del negocio, los cuales pueden requerir de diversas y continuas estrategias debido a la misma dinámica competitiva del mercado.

Esto indiscutiblemente trae consigo un enorme trabajo a la hora de aplicar inteligencia de negocios: gestionar el enorme volumen, la variedad y la velocidad de los datos operativos generados por arquitecturas heterogéneas en diversos entornos locales, en la nube y/o híbridos, representa un gran desafío.

Para afrontar este reto, las empresas están buscando adoptar modelos de trabajo basados en metodologías flexibles, lo que les exige tener siempre una visión completa de todos los recursos de TI.

Por esta razón es necesario contar con una plataforma que ayude a gestionar en su totalidad las operaciones de TI (ITOM) y lleve esto hacia una administración de servicios de TI (ITSM), de manera que integre sus datos y genere un ciclo que mejore continuamente la experiencia del usuario final.

El reto también se extiende a la gran cantidad de datos que se generan en TI, los cuales son imposibles de monitorear completamente. Así surge la inteligencia artificial aplicada a las operaciones de TI (AIOps), que ayuda a optimizar todo el monitoreo que se viene realizando, detectando y reportando posibles eventos que puedan desencadenar una interrupción del servicio prestado.

Esta gestión integral de servicios y operaciones de TI va de la mano con las nuevas tendencias de trabajo ágil, lo cual hace que las organizaciones sean más competitivas, creando equipos de DevOps distribuidos en los diferentes servicios que prestan como negocio.

Para que estos equipos puedan funcionar sincronizados con los objetivos de la empresa, deben constantemente ser alimentados de información obtenida desde ITOM, ITSM y los indicadores de experiencia del usuario final (UX). Solo así se completan los ciclos de desarrollo y operación tal y como se espera.

Las operaciones de TI son ricas en datos, lo que significa que generan grandes volúmenes de datos de monitoreo que contienen información valiosa que puede ayudar a transformar las operaciones.

Los motores de inteligencia artificial pueden procesar rápidamente esos grandes bancos de datos e identificar fácilmente patrones y tendencias ocultos que pueden arrojar luz sobre problemas recurrentes y tendencias estacionales en sus operaciones de TI.

Todos los eventos encontrados y analizados dentro de la gestión de operaciones de TI, deben igualmente considerarse como un incidente, sobre todo aquellos que requieran algún tipo de análisis de causa raíz, con el fin de prevenir repeticiones en el futuro.

Esta es una de las tantas tareas que se concentran dentro de la gestión de servicios de TI (ITSM), en donde se obtiene una vista centralizada de todo lo que sucede en el entorno de TI con impacto directo en la experiencia del usuario final.

Con toda esta información, es posible tomar decisiones que apunten siempre al mejoramiento constante del servicio al cliente, extendiendo la infraestructura tecnológica hasta donde sea requerido para lograr un mejor posicionamiento de nuestra organización en el mercado y frente a sus competidores.

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