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Operacionalizar la IA: 
por qué los servicios gestionados
son el lugar ideal para empezar

Con toda la publicidad en torno a la IA actualmente, es fácil sentirse abrumado por la cantidad de contenido que proclama sus beneficios y advierte contra sus riesgos. En medio de esta sobrecarga de información, los líderes empresariales se encuentran navegando por un panorama de alto riesgo, obligados a aprovechar rápidamente el potencial de la IA para obtener una ventaja competitiva para sus organizaciones.

 

Es común ver la entrega de pruebas de concepto (PoC) a pequeña escala a medida que los líderes buscan casos de uso de IA que ofrezcan valor empresarial. Pero cuando se trata de integrar y poner en funcionamiento la tecnología, la mayoría de las organizaciones tienen dificultades para empezar. A menudo, se trata de un simple caso de no contar con los recursos cualificados adecuados para poner en funcionamiento la IA a la escala requerida. En organizaciones grandes y complejas con datos aislados, es difícil compartir datos entre funciones empresariales, evitando que las herramientas de IA aprendan de una única fuente de datos precisa. Además, los clientes están implementando soluciones de IA especializadas para resolver problemas específicos, pero son difíciles de conectar a otros sistemas y escalar a nivel de toda la empresa. 

 

Ante esta complejidad y esfuerzo, es comprensible que muchas herramientas de IA nunca salgan de la etapa PoC. Pero hay un área en la que hacer operativa la IA puede ser más sencillo y aportar un valor empresarial significativo: los servicios gestionados..

La oportunidad de IA de servicios gestionados

En los servicios gestionados, los datos empresariales ya están consolidados, con relaciones y estructura bien definidas en un entorno seguro y contenido. Es un área diseñada específicamente para permitir la gestión de aplicaciones e infraestructuras en toda la empresa, mitigando significativamente los desafíos y riesgos asociados con la implementación de IA en entornos organizativos complejos. En este terreno de prueba controlado, las organizaciones pueden desmitificar la IA, aprender lecciones y proporcionar un ejemplo claro del impacto empresarial que se puede ampliar a otros casos de uso de IA: descubrir nuevas oportunidades de ingresos, crear experiencias personalizadas para los clientes o resolver problemas empresariales aparentemente intratables.

 

Además, la implementación de herramientas de autoaprendizaje en servicios gestionados salva la brecha de habilidades para el soporte de nivel 1 (lo que significa que puede contratar a personas no tecnológicas para el soporte de TI), ya que la propia IA utiliza datos existentes para identificar y definir problemas potenciales, resolver desafíos recurrentes y buscar nuevas eficiencias y ahorros de costes. De hecho, el modelo de autoaprendizaje puede convertirse en una plataforma de IA de autoservicio del cliente, lo que resulta en una reducción del número de llamadas realizadas al servicio de asistencia y ganancias de productividad que dan como resultado una reducción de costes de hasta el 50%

 

Sin embargo, el verdadero valor empresarial de incorporar la IA en los servicios gestionados proviene de aprovechar los conocimientos que las herramientas de IA generan y alimentarlos en sus productos digitales para mejorarlos y evolucionarlos continuamente, mejorando su eficiencia y efectividad.

 

Es este enfoque en la mejora continua lo que define nuestros servicios administrados DAMO™ de IA, lo que nos ayuda a llevar la gestión de aplicaciones e infraestructuras al siguiente nivel.

 

Impulsa la eficiencia y reduce los costes de ejecución interanuales con AIOps

La solución AIOps de Thoughtworks infunde algoritmos de IA y aprendizaje automático en nuestros servicios gestionados de coste fijo para automatizar y optimizar las tareas y procesos de gestión rutinaria. Esto ayuda a las organizaciones a operar de manera más eficiente y efectiva, acelera la resolución de problemas y mejora la calidad del código.

 

AIOps también utiliza datos de servicios gestionados, como datos de llamadas y registros de errores, para reconocer patrones, formular respuestas y realizar análisis de causa raíz. Estos conocimientos impulsados por IA impulsan un ciclo constante de conocimiento, descubrimiento y mejora que nos permite realizar mejoras continuas e iterativas en las aplicaciones. Al poner en funcionamiento la IA en servicios gestionados de esta manera, hemos visto cómo la velocidad de la gestión de incidentes, desde el problema hasta la corrección, mejora en más del 30%, además de reducciones significativas en los costes de ejecución interanuales.

 

Esto es lo que queremos decir cuando hablamos del siguiente nivel de servicios gestionados. Se trata de ir más allá de simplemente mantener las aplicaciones y centrarse en mejorarlas y evolucionarlas continuamente para eliminar la necesidad de costosos cambios “grandes” en el futuro. Las mejoras de eficiencia y las reducciones de costes que ayudamos a nuestros clientes les permiten invertir en iniciativas innovadoras y productos de datos que ofrecen una ventaja competitiva sostenible.

 

Aunque la integración de la IA en los servicios gestionados ofrece notables beneficios, hay varias capacidades fundamentales que deben estar en vigor para el éxito.

 

Fundamentos esenciales para los servicios gestionados impulsados por IA

La IA de autoaprendizaje solo será tan buena como los datos de los que aprende, por lo que son vitales unos estándares altos de calidad y gobernanza de los datos. Esto es fundamental para evitar alucinaciones de IA que pueden deberse a datos de formación inexactos y suposiciones incorrectas.

 

Pero incluso con una gran administración de datos, simplemente superponer la IA sobre un proceso interrumpido no solucionará el problema, e incluso puede exacerbar los problemas. Es importante documentar y comprender sus procesos, y luego rediseñarlos cuando sea necesario para que se adapten a su propósito en un mundo impulsado por IA. Si aún no has adoptado las prácticas de CI/CD y DevOps o implementado la automatización de pruebas, incrusta estas cosas antes de aplicar la IA. Sin los datos modernos y las prácticas de ingeniería, las herramientas de IA aún podrían proporcionar una ganancia de eficiencia a corto plazo al automatizar un conjunto limitado de tareas rutinarias. 

 

¿Quieres saber más sobre cómo puedes poner en funcionamiento la IA en servicios gestionados para obtener valor empresarial a largo plazo y un ROI tangible? Ponte en contacto hoy mismo con uno de nuestros expertos en AIOps.

 

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