Hoy en día las interacciones entre usuario o consumidor y la empresa han evolucionado enormemente gracias a que las tecnologías le han dado un giro a la forma en que los usuarios se comunican con las organizaciones.

Dicha interacción ha detonado el auge de la Inteligencia Artificial (IA), de tal forma que hoy ésta tiene un papel fundamental en lo relacionado con la interacción personalizada y la inmediatez. Pero la capacidad de la IA ya no sólo se limita a una experiencia de atención personal con el usuario, sino que se ha convertido en la clave para anticipar las necesidades de cada cliente, para brindarle un fácil acceso y, más importante, una forma de garantizar una experiencia satisfactoria.

La tendencia de la IA ha roto con sus propias barreras y con ello los límites de su aplicación, haciendo de ésta ya no sólo una tendencia “del futuro”, puesto que ha  pasado de ser una herramienta asistencial a convertirse en una auténtica herramienta para producción, distribución, almacenamiento y análisis de datos que auxilian a las empresas en el conocimiento de sus consumidores.

La IA tiene la capacidad de reducir y simplificar todas las operaciones de resolución de problemas.

Mediante su uso y explotación, ésta puede ser capaz de detectar anomalías en el rendimiento, incluyendo hasta sus más profundos niveles de capas, protocolización y servicios, con una sola operación y, además corregirlas. Esto da por resultado que el sistema se automatice y sea, por tanto, mucho más eficaz.

Deficiencias y complejidades al aplicar IA

Aun con esto, diversos equipos de TI han informado que al no escoger una herramienta de software adecuada, pueden verse inmersos en un deficiente monitoreo de sus aplicaciones, y hoy en día los negocios se ven en la necesidad de analizar y ordenar la información que se obtiene y se presentan en entornos con un nuevo nivel de complejidad y dinamismo ante el cual se enfrentan. 

Los nuevos entornos sugieren nuevas complejidades y mecanismos dinámicos diferentes, por lo que, enfrentarse a estos sin los algoritmos apropiados se torna en una hazaña casi imposible para encontrar las causas originarias de los problemas.

Es por lo anterior que contar con una plataforma que sea capaz de almacenar toda la información junto con su contexto en tiempo real y que además pueda implementar la IA adecuada, permitirá conocer un contexto más amplio de los problemas presentes.

¿Cómo hacerlo?

Contar con respuestas fidedignas se convertirá en un factor fundamental. Es con base en este principio que se lograrán detectar las interrelaciones e interdependencia entre diferentes niveles, a partir de la contextualización de las métricas de la propia topología, es decir, desde las métricas de la forma en la que los entornos son creados.

Una vez detectadas las correlaciones, entran en acción los algoritmos propios de la IA, que darán por resultado una monitorización encadenada enfocada en las respuestas y en la automatización para obtener al final mucho más que solo una correlación, sino las causas que originan el evento.

El clásico modelo de correlación, basado en la diversidad de herramientas y en las conexiones que establecen a partir de las incidencias, dificulta la visualización auténtica del problema. Bajo este enfoque, cada uno de los análisis ofrece diferentes métricas, que al final se relacionan entre sí sin contexto alguno, lo que provoca falsos positivos que generan una cantidad descomunal de alertas, y en la que los departamentos de TI pierden tiempo significativo para identificar lo que realmente importa para la innovación en el core del negocio.

Por el contrario, enfocarse en el factor que desencadena el problema, en vez de perder tiempo haciendo relaciones poco concluyentes, es el principal objetivo de la IA: obtener una observabilidad end-to-end que pueda nutrir al modelo de respuestas certeras, y sobre todo una visibilidad desde el punto de vista del negocio, no solo de la tecnología.

IA en la transformación digital

En el camino hacia la transformación digital, las empresas deberán ver como fin último la automatización de sus sistemas, con el fin de ofrecer mejores productos y servicios que permitan una experiencia ininterrumpida para sus clientes.

La inclusión de la IA y plataformas de automatización es determinante para resolver problemas y para asegurar una mejor experiencia de los clientes.

Se estima que el 53% de los usuarios que utilizan aplicaciones móviles abandonan la sesión si ésta tarda más de tres segundos en cargar, y hasta un 79% de ellos no volverán después de una experiencia negativa (ver gráfica).

La IA será un factor fundamental de producción, teniendo el potencial de introducir nuevas fuentes de crecimiento para transformar la manera en que trabajamos e impulsar nuestra economía.

Por Ramón Salas, director regional en NOLA de Dynatrace.