Las plataformas AIOps han cambiado las responsabilidades de los equipos de TI con la integración de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para automatizar las operaciones de TI, monitorear y analizar proactivamente los sistemas, y mejorar el rendimiento.
Aunque implementar AIOps es complejo y requiere tiempo, las empresas están recurriendo a soluciones de software para simplificar el proceso. Este artículo tiene como objetivo explorar las características clave del software AIOps y proporcionar recomendaciones de software personalizadas.
AIOps es un enfoque revolucionario para las operaciones de TI
Cada empresa tiene necesidades, desafíos y objetivos únicos que requieren una configuración de AIOps personalizada. Por ejemplo, una institución financiera podría querer asegurar transacciones de clientes seguras y de alta velocidad, lo que requiere que el equipo de TI priorice el monitoreo y la optimización del rendimiento de la red. En contraste, una empresa de salud podría requerir que el equipo de TI se enfoque en monitorear y detectar anomalías en los datos de dispositivos médicos, asegurando la seguridad del paciente y el cumplimiento normativo.
Para abordar estas necesidades únicas, los gerentes de TI deben seleccionar el software AIOps adecuado. La mayoría de las soluciones AIOps ofrecen características como análisis en tiempo real, respuesta automática a incidentes y mantenimiento predictivo, pero elegir la combinación correcta de características y funcionalidades puede ser un desafío.
El software AIOps debe ser personalizable e integrarse sin problemas con otros software de negocios para cumplir con los requisitos específicos de TI de la empresa. Por lo tanto, las empresas deben evaluar cuidadosamente sus opciones y elegir una solución AIOps que se ajuste a sus necesidades y objetivos únicos.
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Cómo AIOps puede ayudar a abordar los desafíos comunes que enfrentan los profesionales de TI
Según el informe de la encuesta OpsRamp State of AIOps 2023, 265 profesionales de TI mencionaron los tres principales desafíos de gestión de incidentes:
- Comprender las dependencias de la aplicación a la infraestructura para una interrupción de TI (62%)
- Determinar el análisis de causa raíz probable (56%)
- Asegurar un tiempo medio de resolución (MTTR) rápido para servicios críticos para el negocio (50%)
Curiosamente, estos tres desafíos necesitan ser abordados juntos.
Comprender las dependencias de la aplicación a la infraestructura es crucial para AIOps porque permite a los equipos de TI diagnosticar y resolver rápidamente las interrupciones de TI. Cuando ocurre una interrupción de TI, puede ser difícil identificar la causa raíz del problema.
Sin embargo, al comprender la relación entre aplicaciones e infraestructura, los equipos de TI pueden identificar más fácilmente la fuente del problema y tomar las medidas adecuadas para solucionarlo. AIOps utiliza algoritmos de ML para monitorear los sistemas de TI y detectar anomalías en tiempo real.
Al analizar datos de diversas fuentes, como registros, métricas y eventos, AIOps puede identificar patrones y correlaciones que podrían indicar una posible interrupción. Sin embargo, para diagnosticar eficazmente el problema, los equipos de TI necesitan comprender las complejas dependencias entre aplicaciones e infraestructura.
Por ejemplo, si una aplicación crítica deja de funcionar correctamente de repente, podría deberse a un problema con la infraestructura subyacente, como una red o base de datos. Sin comprender estas dependencias, los equipos de TI pueden perder tiempo investigando la aplicación en sí, lo que lleva a retrasos en la resolución de la interrupción. Al tener una comprensión integral de las dependencias de la aplicación a la infraestructura, AIOps puede proporcionar información y recomendaciones más precisas a los equipos de TI, permitiéndoles identificar y solucionar rápidamente la causa raíz de una interrupción. Solo entonces las organizaciones pueden asegurar el MTTR a través de AIOps.
Recomendando plataformas AIOps basadas en los datos del Informe GridⓇ de G2
El Informe Grid de Primavera 2023 de G2 para Plataformas AIOps puede ayudar a los compradores de software a encontrar el software adecuado basado en Identificación de Causa Raíz, Identificación Proactiva, Guía de Resolución, e Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.
Identificación de causa raíz
Las herramientas AIOps pueden identificar directamente la causa raíz de los problemas del sistema de TI o aumentar la velocidad a la que se identifican. Esto se logra aprovechando algoritmos para analizar datos de diversas fuentes, como registros, métricas y eventos. Para abordar esto, G2 pide a los revisores que clasifiquen el software AIOps basado en "Identificación de Causa Raíz". Las cinco mejores herramientas según esta métrica se mencionan a continuación.
Con un promedio de categoría del 90%, meshIQ lidera con un 98%, seguido por PagerDuty, Instana, ZIF, y AppDynamics. Los profesionales de ITOps que desean que el software AIOps se enfoque en esta característica deben explorar estos cinco productos.
Identificación proactiva
Las soluciones AIOps pueden identificar proactivamente tendencias en los sistemas de TI que pueden llevar a fallos o errores. Luego proporciona recomendaciones a los equipos de TI para optimizar sus sistemas basándose en los datos analizados. Esto permite a los equipos de TI tomar medidas proactivas para prevenir incidentes antes de que ocurran. Para abordar esto, G2 pide a los revisores que clasifiquen el software ITSM basado en "Identificación Proactiva". A continuación se muestra la clasificación de los cinco primeros.
Con un promedio de categoría del 90%, meshIQ lidera con un 98%, seguido por PagerDuty, ZIF, Instana, y Moogsoft. Los profesionales de ITOps que desean que el software AIOps se enfoque en esta característica deben explorar estos cinco productos.
Guía de resolución
Las plataformas AIOps no solo identifican causas raíz y tendencias para problemas del sistema de TI, sino que también proporcionan caminos, sugerencias u otra asistencia general hacia la resolución de problemas. Al analizar datos de diversas fuentes, AIOps puede proporcionar a los equipos de TI recomendaciones sobre cómo resolver el problema o sugerir un camino hacia la solución.
Estas recomendaciones pueden incluir respuestas automáticas, intervenciones manuales sugeridas o alertas a equipos específicos para la resolución de problemas. Esto ayuda a los equipos de TI a responder a los incidentes de manera más rápida y efectiva, reduciendo el tiempo de inactividad y aumentando el rendimiento del sistema. Para abordar esto, G2 pide a los revisores que clasifiquen el software AIOps basado en "Guía de Resolución". Las cinco mejores soluciones según esta métrica se mencionan a continuación.
Con un promedio de categoría del 90%, PagerDuty lidera con un 99%, seguido por meshIQ, ZIF, Instana, y BigPanda. Los profesionales de IT Ops que desean que el software AIOps se enfoque en esta característica deben explorar estos cinco productos.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
En el mundo de AIOps, tanto la IA como el ML se utilizan para habilitar sistemas inteligentes que pueden analizar datos y proporcionar información a los equipos de TI. La IA en AIOps involucra un conjunto más amplio de técnicas, como sistemas expertos, sistemas basados en reglas y procesamiento de lenguaje natural. Al mismo tiempo, los algoritmos de ML se utilizan específicamente para analizar datos de diversas fuentes para identificar patrones y correlaciones que pueden indicar un problema potencial.
Estos algoritmos pueden luego hacer predicciones o decisiones basadas en esos patrones, lo que puede ayudar a los equipos de TI a tomar medidas proactivas para prevenir o responder a incidentes de manera más efectiva. Para abordar esto, G2 pide a los revisores que clasifiquen el software AIOps basado en "Inteligencia Artificial" y "Aprendizaje Automático". A continuación se muestra la clasificación de los cinco primeros.
Con un promedio de categoría del 90%, PagerDuty lidera con un 99%, seguido por meshIQ, ZIF, Instana, y Moogsoft. Los profesionales de IT Ops que desean que el software AIOps se enfoque en esta característica deben explorar estos cinco productos.
El ROI debe ser una prioridad
El retorno de la inversión (ROI) es una consideración esencial al comprar software AIOps porque permite a las organizaciones medir el valor del software frente al costo de implementación. Con la creciente complejidad de los sistemas de TI, el software AIOps puede ayudar a las organizaciones a optimizar operaciones, reducir el tiempo de inactividad y mejorar los tiempos de respuesta a incidentes. Sin embargo, el software también puede ser costoso, y las organizaciones deben evaluar si los beneficios superan la inversión.
El análisis de ROI ayuda a las organizaciones a comprender los beneficios y costos potenciales asociados con la implementación de software AIOps y puede usarse para tomar decisiones informadas sobre si invertir en la tecnología. Además, el análisis de ROI puede ayudar a las organizaciones a justificar la inversión ante las partes interesadas y asegurar que el software cumpla con sus necesidades y objetivos.
Aquí es donde los datos de G2 y la encuesta de OpsRamp difieren significativamente. La conclusión de la encuesta de OpsRamp afirma que AIOps tiene un "ROI dentro de seis meses". Mientras que según el Informe Grid de Primavera 2023 de G2 para Pequeñas Empresas, Mercado Medio y Empresas, el ROI es significativamente más largo:
- Pequeñas Empresas - 12 meses
- Mercado Medio - 17 meses
- Empresas - 18 meses
Los períodos de ROI prolongados para las compras de software pueden ser problemáticos porque indican que la inversión tardará mucho en pagarse, lo que puede ser una preocupación para las organizaciones con recursos limitados y dificultar la justificación de la inversión ante los tomadores de decisiones. Las empresas deben probar cuidadosamente el software AIOps después de la implementación para determinar si el software vale la pena la inversión.

Tian Lin
Tian is a research analyst at G2 for Cloud Infrastructure and IT Management software. He comes from a traditional market research background from other tech companies. Combining industry knowledge and G2 data, Tian guides customers through volatile technology markets based on their needs and goals.