Desde los data centers hasta los servicios de nubes distribuidas, las operaciones de los desarrolladores de sistemas han progresado exponencialmente los últimos 30 años. Las diversas aplicaciones que han surgido a lo largo del tiempo se han complementado para entregar una continuidad operacional más efectiva y una mayor seguridad de datos. Este tipo de tecnologías digitales han llegado para quedarse. Tomemos como ejemplo el uso del Software as a Service (SaaS) aplicado al trabajo colaborativo: se puede notar que se ha incrementado significativamente en el contexto del teletrabajo, sobre todo en este último año de pandemia. El uso de estas plataformas ganó rápidamente un espacio en la normalidad de las empresas, pero las oportunidades inminentes del escenario que sigue van mucho más allá: darles una utilidad a los datos que, en general, pasan desapercibidos. El uso de IA para la recolección y el análisis de datos hace la diferencia en cómo una empresa toma decisiones más acertadas para su crecimiento.
La filosofía DevOps -ahorrar tiempo y mejorar la performance- se ha expandido a otras áreas de desarrollo para mejorar la calidad de servicio entre empresas. Sin embargo, los ingenieros y operadores IT aún tienen que resolver constantemente problemas y alertas sobre incidencias en su infraestructura. De hecho, según el estudio “Flexera 2021 State of the Cloud Report”, que incluyó a más de 750 corporaciones globales con operaciones cloud, ante la pregunta sobre cuál es el principal desafío de las operaciones en la nube, el 80% de las empresas indicó que la seguridad; el 79% mencionó el manejo de costos cloud, y el 75%, la gobernanza, y la falta de recursos y la expertiz.
Figura 1. Desafíos de la migración a la nube 2021. Fuente: Flexera 2021 State of the Cloud Report, N=750
Para abordar estas inquietudes podemos utilizar las ventajas de la IA, haciendo que se ocupe de los problemas conocidos, repetitivos e identificables, uniendo procesos automatizados robóticos (RPA) con modelos predictivos y de clasificación para que el humano pueda concentrarse en resolver los problemas nuevos y complejos. ¿Cómo se ve esto en la práctica?
El proceso siempre inicia con un diagnóstico de las principales necesidades del negocio y, como aún en la mayoría de las empresas el grueso del trabajo está definido y estandarizado, lo importante es poder clasificar las tareas por criticidad, en términos de impacto directo en el negocio, horas de recursos humanos utilizadas en la tarea y usuales cuellos de botella.
Una vez definidas las tareas más críticas, el paso siguiente es automatizar mediante RPAs el proceso del trabajo repetitivo. Estos RPAs se alimentarán de datos de texto, imágenes, audio y otros, para definir la tarea a ejecutar, lo que implica crear pipelines de datos para el aprendizaje y mejora continua de los modelos que clasifican y ejecutan las tareas analizadas. El proceso se puede repetir indefinidamente, hasta que el humano solo tenga que dedicarse a tareas de creación y a resolver nuevos problemas. Esto no significa un reemplazo del humano en el trabajo per se, sino una apertura de su tiempo para desarrollarse en otros niveles y un modo de trabajo en que constantemente se alimenta a una IA de nuevas tareas.
En particular para las CloudOps, se estima que un 30% de los costos cloud son desperdiciados, cerca de un 50% de las empresas no saben cuánto les costará usar soluciones cloud y apenas la mitad de ellas ocupa planes de ahorros o utiliza herramientas automáticas para detener alzas de costos. Por el contrario, con inteligencia artificial se pueden detectar peaks de aumento de costos y manejar los puntos de ahorro, y este tema cobra importancia cuando notamos que cerca del 90% de las empresas percibieron costos mayores o altamente mayores en sus operaciones cloud durante el 2020.
Figura 2. Impacto del COVID-19 en el uso planeado de la nube. Fuente: Flexera 2021 State of the Cloud Report, N=750
Con la ayuda de la IA lograremos tener un profundo y claro conocimiento de qué, quién y cómo se están usando las unidades virtuales de los servidores de la nube, podremos clasificar incidencias que afectan la continuidad operacional y prevenir brechas de seguridad de una manera mucho más rápida y certera. Esto va a permitir prestar estos servicios a un altísimo nivel y, en definitiva, seguir mejorándolos en el tiempo para las empresas que apostaron por la nube y para las que migrarán inevitablemente.
Figura 3. Comparación de gastos en la nube entre grandes empresas y pequeñas y medianas empresas. Fuente: Flexera 2021 State of the Cloud Report, N=750
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