Como ejecutivos, impulsamos el cambio y equilibramos la velocidad de la modernización con sus riesgos. La tecnología, que es tanto una bendición como una maldición, no sólo impulsa a las empresas hacia adelante, sino que también agrega complejidad a medida que los desarrolladores introducen nuevas innovaciones para mejorar los servicios al cliente y la competitividad.

Anticipar las necesidades de los clientes con tres a cinco años, ayuda a reducir las inversiones desperdiciadas en “deseos” y las dirige hacia “necesidades” que garantizan el futuro del negocio.

Esta mentalidad me ha impulsado a innovar y reinventar continuamente en el ámbito de la tecnología empresarial; mi evaluación constante de cómo ésta cambia la forma en que se diseñan los servicios digitales, me permitió reconocer desde el principio que el cambio está en el horizonte. El auge de las tecnologías nativas de la nube, la convergencia de la observabilidad y la seguridad, y la demanda de información procesable requerían un nuevo enfoque para gestionar los datos a escala de exabytes, ya que las bases de datos existentes ya no podían seguir el ritmo.

En el mundo acelerado en el que vivimos, el éxito exige pensar en grande y actuar en pequeño para crear valor de manera rápida y sostenible. Para la modernización de la nube, esto significa que los ejecutivos deben cambiar la forma en que se crea, opera y protege el software, mejorar los procesos de colaboración y aumentar la automatización.

De tal modo, los ejecutivos se deben apoyar en TIC para impulsar este cambio de las siguientes tres maneras:

Vaya más allá de las AIOps tradicionales

La primera ola de inversión en Inteligencia Artificial para Operaciones de TI (AIOps) se centró en la “reducción del ruido”. Esto ha sido útil, pero no alcanza el potencial que ofrecen los enfoques preventivos de automatización (NoOps y NoSOC) que muchos ejecutivos buscan que la IA haga posibles.

En vista de la actual expectativa que genera la resurrección de las inversiones en IA, resulta tentador creer que esta vez el aprendizaje automático y la IA generativa cumplirán las promesas del pasado. Sin embargo, si bien los avances en la IA basada en machine learning suponen un gran avance para muchos casos de uso, sigue siendo problemático aplicarla para prevenir incidentes y errores en los sistemas de TI. ¿Por qué? Porque entrenar una IA requiere que se produzcan errores, fallos y comportamientos muchas veces para que “aprenda”. Si bien los números exactos pueden haberse reducido gracias a los avances en la IA generativa, ¿qué ejecutivo quiere tener cortes de servicio solo para entrenar a la IA para que los evite en el futuro? Incluso si fuera posible llegar a un modelo entrenado, se volvería obsoleto rápidamente a medida que se actualizan los servicios y se introducen nuevas funciones.

Mientras consideramos el camino a seguir, insto a todos los ejecutivos a reconocer que estamos en un punto de desilusión en el ciclo de exageración de la IA. Esta es una buena noticia, ya que nos permite pensar de manera más racional. Necesitamos entender que existen múltiples tipos de IA, cada uno adecuado para diferentes propósitos.

La IA hipermodal, que combina el poder de la AI predictiva, la IA causal y la IA generativa, infiere automáticamente la causa raíz de los problemas basándose en un gráfico actualizado en tiempo real sin necesidad de aprender. Hoy, es más factible que nunca automatizar los flujos de trabajo para la autorreparación, la investigación de seguridad y las operaciones preventivas para ofrecer un excelente software con confianza, al mismo tiempo que se mejoran las medidas de seguridad y se aumenta la productividad.

 Acelerar la entrega de software

Una de las mejores características de la nube y de Kubernetes es que se pueden satisfacer la mayoría de las necesidades de disponibilidad con un mínimo esfuerzo, lo que supone una mejora importante con respecto al modelo clásico de centro de datos. Esto permite a los ejecutivos centrarse en acelerar la entrega de software. Sin embargo, se aplica el principio de Pareto inverso: lograr el 20 por ciento final de servicios seguros e impecables requiere el 80 por ciento del esfuerzo.

Por eso, las API se han convertido en mi característica favorita de la nube como clave para automatizar y orquestar. Utilizando una plataforma que se integre con el ecosistema de la nube y la cadena de herramientas DevOps, se puede mejorar la automatización en la entrega de software, la resiliencia y la seguridad a lo largo de todo el ciclo de vida del software. Desde el desarrollo y el lanzamiento hasta la operación y la prevención, predicción y resolución de fallas, hemos sido testigos de numerosos beneficios de invertir en automatización con capacidades como: liberación más rápida y segura con puertas de seguridad y calidad automatizadas, detección de errores antes de que los clientes los experimenten, prevención de problemas con operaciones predictivas y evitar consumos y costes innecesarios con escalamiento automático causal y predictivo, así como proporcionar a los desarrolladores información contextualizada derivada de la seguridad y la observabilidad de autoservicio, orquestando de forma más inteligente con el comportamiento del usuario y los datos comerciales en tiempo real.

 Aumentar la productividad de los equipos

Como CTO, una de las preguntas que tengo constantemente en mente es: ¿cómo puedo hacer que mi equipo sea más productivo? En los últimos 15 años, la mayoría de nosotros hemos adoptado el lema “desplazamiento a la izquierda” para empoderar a los desarrolladores de software. La primera versión de este lema fue “tú lo construyes, tú lo ejecutas”. Sin embargo, dadas las responsabilidades que implica crear software seguro y a escala empresarial, el lema “extensión a la izquierda” demuestra ser más exitoso y adecuado para la modernización de la nube.

“Extender a la izquierda” se refiere a compartir la responsabilidad entre los desarrolladores y los equipos de operaciones, agregando más autoservicio para los desarrolladores y manteniendo la consistencia, las herramientas y la gestión del conocimiento con los equipos centrales.

Con los casos de uso de las tres áreas descritas aquí, los ejecutivos pueden modernizar sus operaciones en la nube más rápido y dotar a sus equipos de las capacidades que necesitan para acelerar la innovación con confianza. Como resultado, estarán mejor preparados para anticipar el cambio y reinventar continuamente su organización para mantenerse a la vanguardia del mercado.

-Bernd Greifeneder, CTO y fundador de Dynatrace