Inteligencia Artificial para revolucionar a las empresas

Uno de los componentes más importantes en la aplicación de la Inteligencia Artificial en el ámbito empresarial es el análisis de datos; la observabilidad y la predicción. Estos aspectos hacen que la IA sea uno de los principales catalizadores actuales para que las empresas puedan innovar, transformarse digitalmente y optimizar sus recursos monitorizando las operaciones en tiempo real al mismo tiempo que se crean modelos predictivos e inteligentes que mejoran la precisión y otorgan a las empresas una ventaja competitiva a la hora de mejorar su eficiencia; optimizar las operaciones; identificar y prevenir riesgos y aumentar sus ingresos y desarrollo.

Uno de las aplicaciones más interesantes de la IA que se están realizando en el mercado por parte de las tecnológicas es la implementación de lo que se conoce como Inteligencia Artificial determinista. Esto es, un enfoque en el que los algoritmos y sistemas impulsados por IA son diseñados para seguir reglas y procesos muy definidos cuyo objetivo es generar resultados que permitan tomar decisiones eficientes y optimizadas. En otras palabras, se basa en la lógica matemática y en la aplicación precisa y efectiva de algoritmos para facilitar la toma de decisiones.

Utilidad y aplicaciones de la IA determinista

Esta aplicación de la Inteligencia Artificial es verdaderamente útil en empresas que trabajan con entornos multicloud muy complejos y donde la observabilidad inteligente de la cantidad ingente de los datos se antoja imposible de hacer en tiempo real mediante el componente humano. Gracias a la  observabilidad impulsada por IA, las empresas en todos los sectores pueden tomar decisiones precisas y eficientes a gran escala. La IA determinista permite a las empresas optimizar sus operaciones; prevenir vulnerabilidades y errores; mejorar la eficiencia de los sistemas y de la automatización de procesos y reducir los costes.

Por ejemplo, en el sector financiero se puede utilizar para prevenir fraudes en operaciones bancarias y en el sector médico puede ayudar a mejorar la realización de diagnósticos y, por ende, ayudar a los médicos en la toma de decisiones. La principal diferencia con la IA no determinista, que genera modelos predictivos y tiene como objetivo aprender, este enfoque tiene una aplicación rigurosa con algoritmos establecidos que buscan atacar los problemas encontrando la causa raíz y ofrecer soluciones en tiempo real.

AIOps y seguridad

En la actualidad, las empresas necesitan utilizar la IA para mejorar la eficiencia y la calidad de sus servicios. Es decir, automatizar tareas, identificar y resolver problemas antes de que se conviertan en fallos críticos; mejorar la experiencia del cliente; optimizar sus operaciones de forma interdepartamental (marketing, ventas, administración, logística, etc.). Esto se conoce en el mundo IT como AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), es decir, la utilización de la Inteligencia Artificial para gestionar las operaciones tecnológicas de las empresas.

Su objetivo principal es mejorar la calidad y la eficiencia de los servicios de TI, como hemos dicho, mediante la automatización, prevención e identificación de problemas. AIOps utiliza una variedad de técnicas impulsadas por IA (aprendizaje, procesamiento del lenguaje, código, automatización, etc.) para observar grandes y complejas cantidades de datos para poder encontrar patrones y comportamientos diferentes. A partir de este ejercicio de observabilidad y análisis de los datos, las empresas pueden tomar decisiones y automatizar acciones para resolver problemas y mejorar la eficiencia de sus operaciones de TI o de negocio. Lo cual es increíblemente útil a la hora de tomar decisiones de gran importancia.

El proceso de funcionamiento de AIOps empieza con la recopilación de datos y su análisis (lo que llamamos observabilidad). Datos tales como logs, métricas y trazas, vulnerabilidades, código, lenguaje, etc. Luego se implementan procesos de automatización (aprendizaje) para analizar estos datos, detectar patrones y potenciales vulnerabilidades o problemas, etc. Por último, se ofrece este análisis para subsanar dichos problemas y ayudar a los equipos a tomar decisiones. Al utilizar AIOps las compañías reducen el tiempo de inactividad no planeada; mejoran la UX de sus clientes; reducen los costes operacionales y mejoran la eficiencia general.

Por tanto, podemos concluir que es vital que las organizaciones estén más que preparadas para adoptar e implementar la Inteligencia Artificial de manera efectiva. Para ello es necesario invertir en tecnologías y herramientas; capacitar y formar a la plantilla en habilidades IT así como establecer protocolos y una hoja de ruta clara para la utilización de la IA en la empresa. Con una estrategia sólida de IA, las compañías pueden aprovechar al máximo el potencial de esta tecnología; situarse a la vanguardia de su sector; liderar la transformación digital y tecnológica y diferenciarse de la competencia.

Por José Manuel Iglesias Peñalver, sales engineer manager en Dynatrace España