INFORME DE EVALUACIÓN Y CONSULTORÍA AIOPS
La inteligencia artificial para las operaciones de TI (AIOps) está demostrando un alto valor para grandes empresas que buscan escalar sus operaciones y aumentar la satisfacción del cliente. Según una encuesta de AIOps Exchange, el 84% de los líderes de TI dijeron están planeando y presupuestando un proyecto de AIOps, y el 50% ya confía en la automatización para mejorar la experiencia del cliente.
Comenzamos su viaje de AIOps evaluando sus capacidades actuales y potenciales a través de cinco niveles de madurez:
NIVEL 1: REACTIVO
En el primer nivel de madurez de AIOps, los eventos y registros se recogen con fines reactivos. Los equipos intentan trabajar a través de operaciones en silo con poco o ningún diálogo con el resto del negocio y están constantemente apagando incendios para mantener el negocio en marcha y a los clientes contentos. Esto dificulta la capacidad de los equipos de TI para demostrar su valor a los líderes empresariales, ya que están atrapados en el modo reactivo, en lugar de proactivo.
NIVEL 2: INTEGRADO
En el nivel integrado, los silos comienzan a romperse y el diálogo entre los equipos de TI y la empresa se hace más frecuente y productivo. Las fuentes de datos se integran en una arquitectura unificada, y los procesos generales de ITSM comienzan a mejorar. Además, el machine learning y la inteligencia artificial comienzan a integrarse en el proceso general.
NIVEL 3: ANALÍTICO
En el nivel analítico de AIOps, los equipos ven una mejora significativa en todos los ámbitos con más capacidades de IA y ML. Hay más transparencia de datos entre todas las partes interesadas y el negocio en su conjunto, y los equipos tienen métricas de referencia más definidas. Cuando los datos están disponibles, y las métricas se vuelven más medibles con el uso de IA y ML, aumenta la oportunidad para que los equipos de TI apoyen la necesidad de AIOps y muestren el valor general del negocio.
NIVEL 4: PRESCRIPTIVO
Los equipos comienzan a implementar el Machine Learning y la Automatización en el nivel prescriptivo de la Inteligencia Artificial para las Operaciones de TI, dándoles acceso a más análisis y datos para rastrear las mejoras generales. Además, se pone en marcha un proceso ITSM más optimizado con interacción humana en el nivel prescriptivo.
NIVEL 5: AUTOMATIZADO
En el último nivel de madurez de AIOps, hay una automatización completa sin interacción humana, y los equipos son capaces de aprovechar el machine learning basado en modelos prescriptivos y predictivos. Esto proporciona una transparencia total en todos los niveles del negocio y permite a las empresas operar de forma proactiva en lugar de reactiva.
EVALUACIÓN AIOPS
A medida que los equipos avanzan a través de cada nivel de madurez de AIOps, es esencial mantener la estrategia y los objetivos de AIOps a largo plazo en primer plano para liberar completamente el verdadero potencial de AIOps. Es importante llevar el proceso paso a paso para maximizar el rendimiento y los objetivos; después de todo, es un viaje.
AIOps no es solo una herramienta de automatización más para las empresas: es una estrategia holística. Cuando los equipos de TI consideran una estrategia de AIOps, deben comenzar con:
La visión del éxito a largo plazo
Definición de una hoja de ruta de implementación metodológica para acompañar a la empresa en la mejora de sus competencias en AIOPS
Desarrolla una base para identificar cómo vas a rastrear este éxito
Nuestros consultores cuentan con una amplia experiencia que les permite identificar cómo es posible maximizar el valor que AIOPS aporta a su organización.
Despliega el Machine Learning y la Automatización
Consejos y recomendaciones para impulsar el valor empresarial y la transparencia en toda la organización.
