Cómo optimizar operaciones de TI gracias a la Inteligencia Artificial
Gracias a las AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI), las nuevas tecnologías están probando su valor para optimizar operaciones de TI. Estas son plataformas tecnológicas multicapa que automatizan y mejoran las operaciones mediante análisis y aprendizaje automático para examinar grandes volúmenes de datos recopilados de diversas herramientas y dispositivos. La IA ayuda a las compañías a ahorrar dinero mientras mejoran la calidad y la disponibilidad de sus servicios.
En México algunas empresas están empezando a adoptar la Inteligencia Artificial en sus operaciones dentro de sus estrategias de negocio. A escala global, se espera que para 2020, el uso de la Inteligencia Artificial en los negocios logre crear impactos considerables en la forma en que algunas industrias funcionan diariamente, por lo que es importante que comiencen a evaluar su potencial y a entender qué es lo que requieren para ponerla en marcha. Los CIO también necesitan saber cómo funciona la tecnología para resolver retos de gestión de activos de tecnología de la información (ITAM).
Estos son cuatro usos en los que la Inteligencia Artificial y la gestión de activos de tecnología de la información se convierten en una gran pareja.
1. Pronóstico de demanda de activos
Debido a la naturaleza incierta de la demanda, manejar inventario de activos a través de medios tradicionales mediante el establecimiento de límites de regla de existencias no siempre funciona en organizaciones de clase empresarial. Para atacar el problema de forma sistemática, los gerentes de TI pueden usar técnicas de aprendizaje automático para hacer predicciones de demanda mensuales para cada modelo de activos.
2. Predicción de la baja del hardware
Las empresas pueden usar aplicaciones de aprendizaje automático (Machine Learning) para planear con mayor precisión la baja de activos de hardware cruciales. En vez de calcular proyecciones con base en promedios, las técnicas de Machine Learning pueden predecir con mayor exactitud las fechas de baja de equipo de hardware individual. La mayoría de las herramientas de manejo de configuración y activos de TI (o plataformas ITSM todo en uno) ya almacenan los datos requeridos para capacitar los modelos.
3. Reforma de distribución de licencias de software
Cuando se elevan los gastos corporativos en software empresarial, también se incrementa la necesidad de las empresas para manejar de una mejor forma la distribución de licencias y las auditorías a proveedores. Asimismo, las herramientas de aprendizaje automático pueden hacer la diferencia: tienen capacidad de reconocer patrones de uso de software con mayor precisión para optimizar la asignación de licencias.
4. Optimización de adquisición
Las herramientas de aprendizaje automático, además de predecir la demanda de activos, pueden administrar la adquisición de estos con la misma eficiencia, agregando aún más ahorros en costos. Para los activos de hardware, las herramientas Machine Learning organizan activos adquiridos por clase, categoría y modelo. Estas herramientas reducen los costos de compra de hardware al permitir un proceso de compra más inteligente y transparente.
A medida que incrementan la demanda y las cargas de trabajo de ITAM, queda claro que los humanos no pueden hacer este trabajo lo suficientemente eficiente por ellos mismos. De ahí que los equipos de TI puedan aprovechar la fuerza del aprendizaje automático y la IA para manejar la creciente complejidad del manejo de activos de TI.
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Fuente: Computer World México
