Los retos y el futuro de AIOps

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Inteligencia artificial IA 2

El mayor inconveniente de AIOps es que es posible que deba dedicar una gran cantidad de esfuerzo a personalizar los modelos de datos existentes o crear un nuevo modelo de datos para el caso de uso que está tratando de implementar.

Es posible que lleve tiempo llegar a un nivel de precisión razonable para que su solución sea 100% confiable. Además, siempre debe fijarse en el ROI (retorno de la inversión) y el beneficio que se puede lograr de cada caso de uso antes de realizar las inversiones.

Al igual que todas las tecnologías transformadoras, debe tener en cuenta el componente humano. De hecho, los humanos deben aprender que el análisis predictivo que ofrece AIOps es la nueva normalidad. Entonces habrá un cambio en la forma en que consumimos información y actuamos sobre la información.

Hay algunos desafíos a considerar con respecto a AIOps, que incluyen:

  • AIOps es tan bueno como los datos que se alimentan y, por lo tanto, tiene limitaciones.
  • Existe una curva pronunciada de aprendizaje e implementación, ya que la configuración y el mantenimiento iniciales requieren un esfuerzo significativo.
  • Demasiada dependencia de diversas fuentes de datos, así como retención, protección y almacenamiento de datos.
  • Los AIOps no pueden informar todos los tipos de tareas de gestión o supervisión de software en tiempo real. Siempre habrá situaciones en las que se requiera una intervención manual y puedan retrasar la resolución.
  • No se puede confiar en él para problemas más complejos que son un poco complicados e involucran muchos sistemas críticos.
  • El futuro de las AIOps

AIOps evolucionará continuamente y se utilizará ampliamente en grandes organizaciones que actualmente están experimentando una transformación digital y modernizaciones de plataformas. Con algoritmos mejorados, patrones y grandes conjuntos de datos, AIOps seguirá teniendo una gran adopción en la industria.

AIOps es una solución poderosa, pero debemos estar informados de que no puede resolver todos los problemas. De hecho, los AIOps posiblemente se utilizarán más para resolver problemas simples y rutinarios que liberarán un tiempo humano significativo para centrarse en problemas más críticos y complejos.

AIOps se volverá más poderoso en los próximos años. Prevenir interrupciones y mejorar la satisfacción del cliente de los clientes digitales será la prioridad número uno de cada CIO. Por lo tanto, AIOps podría ayudar aumentando las innovaciones y las inversiones en esta área en el futuro.

AIOps es un paso evolutivo en el análisis de datos que puede hacer que todas las organizaciones estén impulsadas por los datos.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.