El panorama de los proveedores: operaciones cognitivas

Título original: Vendor Landscape: Cognitive Operations
Fuente: Forrester
Resumen:

Operaciones Cognitivas (Cognitive Ops) es la versión de Inteligencia Artificial (AI) de Administración de Operaciones de TI y Administración del Desempeño de Aplicaciones.

La tecnología ha crecido demasiado deprisa para que los humanos la puedan monitorear y operar de manera efectiva. Si bien el análisis asistido por computadora ayuda a las empresas a reaccionar y resolver problemas más rápidamente, predecirlos y prevenirlos es complicado.

Los profesionales de infraestructura y operaciones (I&O) están continuamente optimizando la tecnología de back-end y de negocios para llevar a sus equipos a predecir problemas a través de la vasta tecnología y el panorama de las aplicaciones. El mercado está lleno de proveedores que ofrecen soluciones con capacidades predictivas para ayudar a esta transformación.

Este informe de Forrester le dice a los profesionales de I&O qué hay, qué esperar y ayuda a aprender cómo las operaciones cognitivas pueden permitir a las empresas hacer predicciones para:

• Reducir el esfuerzo de los responsables del rendimiento y la disponibilidad
• Reaccionar y resolver problemas más rápido
• Prevenir problemas antes de que afecten al cliente
• Dar significado relativo al impacto del negocio

Las operaciones cognitivas permiten a las empresas hacer predicciones para:

> Reducir el esfuerzo de los responsables del rendimiento y la disponibilidad. El descubrimiento inteligente tiene predicciones rudimentarias que reducen el esfuerzo, lo cual es crítico porque los presupuestos de tecnología no crecen tan rápido como la complejidad de la tecnología. El software es lo suficientemente inteligente como para utilizar el control adecuado para todo lo que descubre y la automatización implementa la herramienta adecuada con umbrales razonables en las características que se recopilan para obtener una visión rápida y sin esfuerzo. Pero establecer los umbrales una vez no es lo suficientemente bueno: los entornos tecnológicos cambian continuamente, lo que requiere monitoreo dinámico y umbrales. Tarde o temprano, los umbrales estáticos generan demasiadas falsas alarmas, pero el software de aprendizaje automático crea un modelo de fluctuaciones de referencia, reconoce patrones recurrentes y ajusta automáticamente los umbrales para que coincidan con esos patrones. Esto reduce las falsas alarmas y libera a I&O del mantenimiento del umbral.

> Reaccionar y resolver problemas más rápido. La predicción de una avalancha de llamadas de atención al cliente permite a I&O decir: “Sí, somos conscientes del problema y ya estamos trabajando en ello”. Esto no está realmente prediciendo un problema antes de que ocurra, pero se ve así para los usuarios y clientes.

Como el escritor y novelista científico Arthur C. Clarke dijo: “Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia”, y cualquier detección suficientemente rápida y el análisis de causa raíz no se distinguen de la predicción. En el momento en que ocurre un problema, el monitoreo del usuario real y el monitoreo de transacciones sintéticas envía alertas al personal de I&O, prediciendo efectivamente esas llamadas de los clientes. Además, la detección de anomalías comienza inmediatamente a buscar la causa raíz, de nuevo, a la velocidad de la máquina, tan pronto como detecta un problema. Para cuando los profesionales de I&O vean la alerta y decidan investigar, la detección de anomalías ya ha predicho la causa probable.

> Prevenir problemas antes de que afecten al cliente. El mayor sueño de I&O es predecir un problema antes de que afecte a los empleados o clientes y tomar medidas para evitarlo. Esta es la forma más auténtica de predicción, en la cual el software usa datos históricos para crear modelos de circunstancias que anteriormente llevaron a un problema. Al comparar las circunstancias en tiempo real con esos modelos, el software puede advertir que se está desarrollando un problema y ejecutar una acción preventiva automáticamente o alertar a I&O para que tome medidas preventivas.

> Dar significado relativo al impacto del negocio. Los equipos de I&O tienen una reputación de no entender el impacto de los problemas de tecnología en el negocio. Para escapar de esa reputación, I&O necesita expresar los problemas que evita o resuelve en términos de su impacto comercial, o al menos el impacto en los ingresos, la marca y la satisfacción del cliente. Con las entradas correctas, las operaciones cognitivas pueden predecir el impacto comercial en tiempo real a medida que ocurre un problema. La predicción en tiempo real del impacto de un problema ayuda a guiar la urgencia de las actividades de comunicación, mitigación y reparación.
Tener un estimativo de impacto comercial en tiempo real para un problema prevenido ayuda a cuantificar y justificar el costo de las soluciones de automatización y las personas que previenen problemas.


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