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Entre los casos de uso de IA que importan a los CIO, ITSM ocupa un lugar destacado

Los casos de uso de IA para su programa ITSM abundan, pero los primeros adoptantes advierten que las ofertas de los proveedores son inmaduras y requerirán pruebas prácticas para obtener los mejores resultados.

La inteligencia artificial (IA) avanzada para aplicaciones de consumidores obtiene la mayor parte de la publicidad. Pero los CIO en la mayoría de las industrias obtendrán mayores retornos en los programas de IA que resuelven problemas aburridos en la administración de servicios de TI y, como resultado, aumentan la visibilidad de TI, mejoran la utilización del personal, ahorran dinero y ofrecen un nuevo valor comercial.

Jeromy Grimmett, director de tecnología de CloudBrix, un proveedor de servicios administrados, dijo que la primera tarea para los líderes de TI es examinar el bombo publicitario de casos significativos de uso de IA para la gestión de servicios de TI (ITSM).

"La promesa y las esperanzas de lo que la IA puede hacer son reales, pero la realidad es drásticamente diferente. Es importante que los CIOs se centren en soluciones que aporten valor a nuestros clientes internos y externos", dijo Grimmett. Con ese fin, CloudBrix ha comenzado a experimentar con la nueva tecnología de IA de Loom Systems para obtener una mejor visión de sus herramientas de monitoreo de desempeño y análisis de incidentes ITSM.

De hecho, la experimentación es la palabra clave para los CIOs al integrar la IA en los procesos de ITSM, de acuerdo con Grimmett y otros. Los posibles casos de uso de IA en ITSM abarcan toda la gama, desde la mejora de la supervisión del rendimiento hasta el uso de chatbots para el campo y la descodificación de las solicitudes de los empleados. En ciberseguridad, el uso de algoritmos de detección de anomalías podría ayudar a encontrar y resolver amenazas mucho mejor que las métricas basadas en reglas.

Pero aunque abundan los casos de uso de IA para ITSM, los primeros usuarios como Grimmett advirtieron que las ofertas son relativamente inmaduras y probablemente involucrarán una gran cantidad de trabajo práctico, mientras los equipos de TI averiguan qué funciona para sus programas ITSM. ¿Otro consejo? La integración de la IA en ITSM se parece más a incorporar a un empleado que a implementar tecnología tradicional.

"Debe proporcionar un alcance de trabajo y asignar responsabilidades, al igual que lo haría con una persona", dijo Grimmett.

Aumentar a los humanos, no reemplazarlos

Vinodh Swaminathan

Vinodh Swaminathan, director de innovación y soluciones empresariales de KPMG, ve tres casos clave de uso de IA para ITSM: gestión de sistemas, experiencia del usuario y gestión de amenazas.

En cuanto a la administración de sistemas, dijo que el objetivo es utilizar las capacidades de aprendizaje automático para predecir e impulsar mejor la utilización y el aprovisionamiento de los sistemas. La experiencia del usuario se puede mejorar utilizando herramientas como chatbots que ayudan a responder preguntas y resolver problemas automáticamente. También se ha visto un escenario prometedor al usar la IA como un complemento a las herramientas de seguridad existentes para una mejor detección de amenazas cibernéticas.

En estos primeros días, probablemente sea más útil para los CIOs pensar en la "A" de la IA como inteligencia aumentada o automatizada, dijo Mike Gualtieri en Forrester. El enfoque debería centrarse más en mejorar las decisiones existentes tomadas por humanos con mejores recomendaciones. Él dijo que "en el campo de ITSM, la IA trata de predecir fallas antes de que sucedan. Y si sucede, trata de predecir la mejor acción para resolverlas".

Los proveedores que usan la IA para predecir fallas incluyen BMC Software Inc., Datadog, Dynatrace, ServiceNow y Loom Systems. Gualtieri dijo que la madurez de estos proveedores en la implementación de IA sigue siendo baja a medida que cambian los enfoques basados en reglas a algoritmos de detección de anomalías más robustos. Pero espera que las ofertas maduren rápidamente a medida que los proveedores y sus clientes construyen mejores modelos, adquieren práctica en la implementación y aprenden de conjuntos de datos más grandes.

Reemplazar reglas con inteligencia de máquinas

Calvin French-Owen

Los CIOs deberían considerar reemplazar los motores basados en reglas con la detección de anomalías de IA gradualmente, como lo ejemplifica la estrategia de Calvin French-Owen, CTO de Segment, un servicio de integración de APIs. Dijo que ve beneficios al cambiar de un enfoque basado en reglas a un enfoque de IA. Segment ha comenzado a implementar gradualmente nuevos algoritmos de detección de anomalías de IA de Datadog para complementar sus sistemas de alerta basados en reglas.

"La idea aquí es que no tenemos que gastar una tonelada de tiempo sin fin ajustando los umbrales en las reglas específicas, y, en cambio, dejamos que Datadog haga el trabajo duro", explicó French-Owen. "Se simplifica el contrato por nuestra parte al permitir que nuestros desarrolladores especifiquen: 'Alerta de que el espacio de disco se agotará en los próximos 30 minutos', en lugar de avisar cuando el disco está al 70% de capacidad contra el 80% versus el 90%".

Segment también se ha centrado en el uso de la IA para correlacionar métricas. El servicio de integración de APIs hace un seguimiento de millones de métricas por segundo de decenas de miles de contenedores. Puede ser difícil para los humanos encontrar patrones en estos. Por ejemplo, el equipo de French-Owen recientemente estaba buscando retrasos en la cadena de datos de la compañía. La inteligencia artificial los ayudó a determinar que la causa raíz se debía a un componente que alcanzaba sus límites de E/S, el cual ni siquiera disparaba alertas. Él dijo: "Si hubiéramos podido correlacionar rápidamente esas instancias al máximo de sus conexiones de red, podríamos haber ahorrado horas dedicadas a la depuración y el salto de microservicio a microservicio".

Crear un mejor agente de interfaz de chatbot

Stefanie Causey

Aspect Software Inc., un servicio de gestión de centros de llamadas, ha estado experimentando con chatbots para complementar y, en algunos casos, reemplazar el trabajo de mantenimiento de consultas internas de soporte de TI, dijo Stefanie Causey, directora sénior de entrega de soluciones de servicios de información en Aspect. Como parte de este proyecto, el equipo de Causey está creando una base de conocimiento integral además de BMC Remedy. Esto ayuda a responder preguntas simples de soporte para que su personal pueda enfocarse en asuntos más desafiantes.

Uno de los mayores desafíos consistía en integrar el chatbot a varias fuentes de datos relacionadas con ITSM distribuidas por toda la empresa. El equipo de Causey adoptó la integración de Jitterbit como plataforma de servicios para facilitar la conexión del chatbot a estas fuentes de datos. Esto ha complementado una estrategia a más largo plazo para reemplazar un sistema heredado de Oracle E-Business Suite por los mejores servicios en la nube para la infraestructura de back-end, dijo Causey. "No hubiéramos podido hacer las cosas de IA tan fácilmente con Oracle. Pero ahora es mucho más fácil con todo en la nube".

Thomas Reuner

Thomas Reuner, vicepresidente sénior de HfS Research Ltd., dijo que las interfaces de chatbota y conversacionales todavía están en los comienzos de ITSM. En el futuro, los proveedores como IPsoft y Arago están plantando las semillas para remediar automáticamente las solicitudes complejas de servicios de TI con sofisticada tecnología de agentes. Reuner dijo: "La mayoría de las organizaciones consideran que esas tecnologías aumentan, en lugar de reemplazar, a los agentes humanos".

Incorporar la IA en lugar de implementarla

Para los CIOs que sopesan los casos de uso de IA para ITSM, Grimmett de CloudBrix y otros informaron que piensan que la introducción de la IA es más similar a la incorporación de un empleado que la implementación de un nuevo servicio. "No es realmente una aplicación de software, es una inteligencia, y debe ser tratada de esa manera", dijo Grimmett. "Debe proporcionar un alcance de trabajo y asignar responsabilidades, al igual que lo haría con una persona".

Pero cuando está en funcionamiento, la IA puede encontrar ideas ocultas en miles de puntos de datos que no son fácilmente visibles para los humanos. Por ejemplo, CloudBrix tenía problemas para diagnosticar los cuellos de botella de tráfico del protocolo simple de administración de redes (SNMP). Su implementación de IA encontró una falta de coincidencia en las marcas de tiempo que los ingenieros humanos no habían podido identificar.

Una advertencia: un sistema de IA puede inundar al departamento de TI con demasiadas ideas de poca importancia si no se implementan bien. Es importante saber a dónde dirigir la atención de la nueva inteligencia artificial para obtener la mayor cantidad de recompensas. Jeff Kaplan, director gerente de ThinkStrategies, una consultora de TI, explicó: "Priorizar qué puntos de datos son más críticos es esencial para configurar adecuadamente la solución para abordar las necesidades más importantes de la organización".

Ganar confianza

Con el tiempo, estos mejores conocimientos comienzan a ganarse la confianza de los CIOs y sus equipos. Los umbrales tradicionales basados en reglas son simples de analizar. French-Owen de Segment dijo que "las alertas de IA son mucho más de una caja negra, y creo que los desarrolladores tenderán a desconfiar de ellas hasta que se demuestre que funcionan".

Una buena estrategia es probar estas alertas y observar dónde funcionan y dónde fallan para evitar el riesgo de las alertas de IA. Con el tiempo, esto debería envalentonar a los CIOs para usar estas alertas para conducir medidas de remediación automáticas.

Mark Kaplan

La IA puede ganar confianza más rápido en industrias que se sienten desafiadas por las métricas de umbral tradicionales que generan alertas. Por ejemplo, Mark Kaplan, director de TI de Barbri Inc., un servicio de curso de preparación legal, ha estado experimentando con las capacidades de IA de Dynatrace para identificar problemas en sus picos de tráfico estacionales. Estos cambios normales en el tráfico dificultan la configuración de alertas porque es difícil predecir cuáles deberían ser los umbrales. Kaplan dijo: "Lo que más nos gusta de Dynatrace es que su software realmente aprende de nuestro entorno, no solo los aspectos físicos de este ambiente, sino cómo funciona el entorno en sí mismo".

Con el tiempo, a medida que el sistema aprendió el entorno de Barbri, se obtuvieron mejores perspectivas sobre los cambios de tráfico y el rendimiento de la aplicación en comparación con años anteriores. El primer año requirió mucha intervención manual para crear la línea de base, pero el sistema requirió menos trabajo práctico conforme aprendió.

"Una vez que teníamos la línea de base para ese conjunto de tráfico, Dynatrace resolvió las cosas intuitivamente en el futuro", dijo Kaplan, y agregó que también es importante informar al sistema de IA cuando hay un cambio en el negocio que podría afectar la cantidad de usuarios o sus comportamientos.

Arquitectura para flujos de datos

De hecho, los sistemas de inteligencia artificial deben analizar una gran cantidad de datos para obtener resultados significativos. Puede llevar tiempo que los CIOs prioricen los pasos necesarios para configurar estos flujos de datos de una manera que mantenga la gobernanza, la gestión de riesgos y los requisitos de cumplimiento. Por ejemplo, CloudBrix pasó aproximadamente seis meses configurando su red para enviar datos ITSM a su motor Loom AI.

Parte de este proceso implicó agregar una nueva superposición de cifrado para transmitir de forma segura los mensajes SNMP al motor de IA. Luego tuvieron que agregar un código personalizado para canalizar información de múltiples protocolos al motor en un formato común. Grimmett dijo: "Fuera de la caja, funciona con mensajes syslog estandarizados. Tuvimos que implementar una salsa secreta especializada para canalizar esa información a través de múltiples protocolos para obtenerla en forma inteligible, para que pudiéramos interpretarla".

Tom Ivory

Con el tiempo, los casos de uso de IA en ITSM podrían expandirse más allá de los centros de datos back-end para incluir también la infraestructura de experiencia del cliente. Por ejemplo, Tom Ivory, jefe de innovación estratégica de Capgemini, dijo que la firma comenzó a implementar capacidades tipo ITSM infundidas con IA para un par de parques y cruceros de entretenimiento. En este caso, el componente de IA les da visibilidad sobre el rendimiento de las aplicaciones que se ejecutan a través de puertas físicas, kioscos de servicio al cliente y terminales de autenticación de clientes especializados.

A medida que los CIOs ganan confianza en las recomendaciones de IA, es probable que estas herramientas jueguen un papel más importante en la resolución automática de problemas.

"Eventualmente, la IA no solo debería hacer frente a las anomalías, sino también sanar automáticamente su infraestructura", dijo French-Owen de Segment. Las empresas invierten millones de dólares por año en la construcción de su propia infraestructura de auto-escalamiento y auto-saneamiento. "Tengo la esperanza de que las alertas, las métricas y la administración de la infraestructura se conviertan en apuestas de mesa para varios proveedores de la nube y herramientas de software como servicio".

Es importante que los CIOs y los CTOs se centren en los problemas de negocio que están tratando de resolver en lugar de en implementar la tecnología de IA por sí mismos. Y muchos problemas de negocios se resuelven mejor con otros enfoques, recordó Grimmett de CloudBrix. "La mejor respuesta puede ser contratar a un administrador de bases de datos para que limpie sus datos en lugar de implementar una herramienta de inteligencia artificial".

Este artículo se actualizó por última vez en julio 2018

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