Mientras las empresas adoptan IA, muchas áreas de TI siguen saturadas por alertas e incidentes repetitivos. El reto ahora es reducir la complejidad operativa para ganar eficiencia.
El crecimiento de la infraestructura tecnológica durante la última década en las organizaciones ha sido vertiginoso y abrumador. Cada día, las áreas de tecnología en las empresas deben gestionar miles de alertas generadas por aplicaciones, servidores, redes y plataformas digitales. Aunque las herramientas de monitoreo y observabilidad fueron diseñadas para anticipar problemas y garantizar la continuidad de la operación, el volumen de información ha crecido hasta el punto de convertirse en un desafío en sí mismo.
El desafío de gestionar la infraestructura
Dado que convivimos en un mundo tecnológico híbrido, con infraestructura en tierra y en la nube, en muchos casos los equipos de TI dedican más tiempo a clasificar y gestionar eventos, analizar alertas e investigar incidentes repetitivos que a impulsar proyectos de innovación y transformación para el negocio.
Esta realidad se ha intensificado a medida que las organizaciones amplían su adopción de tecnologías modernas. Todos los meses se incorporan nuevos servicios en la nube y avanzan iniciativas de datos e inteligencia artificial. Mientras la infraestructura digital gana complejidad, las áreas de TI enfrentan una presión constante por mantener la disponibilidad de los servicios sin perder el foco en la innovación y los proyectos estratégicos. Algo que, sin un modelo operacional adecuado, puede volverse insostenible.
Según expertos de SONDA, cerca del 70% de las alertas generadas en los entornos tecnológicos pueden corresponder a eventos de baja complejidad, repetitivos o de bajo impacto. Esto provoca una sobrecarga operativa que dificulta identificar rápidamente las situaciones que realmente requieren atención y genera lo que la industria conoce como “fatiga de alertas”.
Sin embargo, no todas las alertas evolucionan necesariamente hacia incidentes. Una gestión eficiente de eventos permite correlacionar la información, identificar patrones y actuar de manera temprana sobre situaciones que podrían escalar, antes de que afecten a los usuarios o a la continuidad de los servicios.
«El reto no es solamente tener herramientas de monitoreo y observabilidad, junto a un equipo enorme para mantener la infraestructura funcionando y responder proactiva o rápidamente a los incidentes, esto es económicamente insostenible. Hoy, las empresas necesitan que sus equipos de TI se enfoquen en impulsar los objetivos del negocio. Para lograrlo, la eficiencia operativa es clave: la continuidad operativa y la innovación son innegociables. Esto requiere combinar tecnología y automatización con procesos estructurados, conocimiento y una adecuada gestión de los servicios, señala Camilo Berbeo, gerente de Desarrollo de Negocios en SONDA Colombia.
Automatización para ganar eficiencia
Frente a esta realidad, las organizaciones están comenzando a adoptar modelos apoyados en inteligencia artificial y automatización para optimizar la gestión de sus operaciones tecnológicas. Estas capacidades permiten, identificar patrones recurrentes, detectar anomalías y ejecutar acciones correctivas de manera automática, reduciendo la intervención manual, permitiendo actuar antes de que determinadas situaciones evolucionen hacia incidentes con impacto en el negocio.
Una de las tecnologías que está impulsando esta evolución es AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), un enfoque que combina inteligencia artificial, automatización y analítica avanzada para optimizar la gestión de las operaciones tecnológicas. En línea con esta tendencia, la empresa ha desarrollado SONDA AIOps, una plataforma orientada a ayudar a las organizaciones a correlacionar eventos, automatizar tareas repetitivas y obtener una visión más integrada de sus operaciones de TI.
Los resultados pueden ser significativos. De acuerdo con datos de la compañía, la automatización permite reducir drásticamente los tiempos dedicados a tareas operativas que históricamente consumían horas de trabajo especializado. Actividades como el análisis de miles de alertas o la revisión masiva de tickets pueden pasar de varias horas a apenas unos minutos, liberando capacidad para actividades de mayor valor estratégico.
Sin embargo, la tecnología por sí sola no resuelve los desafíos operacionales. Estas capacidades generan mejores resultados cuando se integran con procesos de gestión de eventos, incidentes y problemas, además de procedimientos estandarizados y bases de conocimiento actualizadas. Esto permite resolver situaciones recurrentes en etapas tempranas, reducir escalamientos innecesarios y reservar la intervención de especialistas para casos de mayor complejidad.
Además, la aplicación de inteligencia artificial permite avanzar desde modelos reactivos hacia esquemas predictivos, donde los equipos pueden anticipar fallas potenciales antes de que se conviertan en incidentes que afecten la operación del negocio.
Otro desafío identificado por los expertos es que muchas organizaciones ya cuentan con herramientas de monitoreo, automatización y gestión de servicios, pero utilizan solo una parte de sus capacidades. El problema no siempre está en la falta de tecnología, sino en la dificultad para integrar plataformas, consolidar información y generar una visión unificada de la operación.
Por esta razón, la conversación sobre transformación digital está evolucionando. Mientras durante los últimos años el foco estuvo en adoptar nuevas soluciones, hoy la prioridad es lograr que la tecnología, los procesos y el conocimiento trabajen de manera coordinada.