Las nuevas tecnologías están probando su valor para optimizar operaciones de TI gracias a las AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI), que 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 podrá ayudar 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 o al menos a considerarla 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 ITAM, (Gestión de activos de Tecnología de la Información).
A continuación, ServiceNow mencionó cuatro usos en los que la Inteligencia Artificial y la Gestión de activos de tecnología de la información se convierten en una gran dupla.
Predicción de la baja del hardware
Las compañías 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.
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.
Reforma de distribución de licencias de software
A medida que se elevan los gastos corporativos en software empresarial, también 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.
Optimización de adquisición
Además de predecir la demanda de activos, las herramientas de aprendizaje automático 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 para los equipos ITAM, hay algo que parece obvio: 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.
