Cuando se trata de maximizar la productividad, los responsables de TI pueden recurrir a toda una serie de estímulos, como pausas regulares, aperitivos y bebidas gratis, mejoras en el espacio de trabajo, miniconcursos, etcétera. Sin embargo, ahora existe otra herramienta de vanguardia que puede estimular significativamente tanto la productividad como la innovación de los equipos: la inteligencia artificial (IA).
Según Jeff Orr, director de Investigación de Tecnología Digital de Ventana Research de ISG, cualquier tarea o actividad que sea repetitiva y pueda estandarizarse en una lista de comprobación es idónea para la automatización mediante IA. “Los miembros del equipo de TI tienden a tener mejores experiencias cuando trabajan en actividades significativas”, señala. “Un mejor compromiso de los empleados conduce a su retención”.
¿Cómo puede la IA ayudar a los miembros de tu equipo de TI a ser más creativos y productivos? Eche un vistazo a las siguientes diez ideas.
1. Proporcionar más contexto a las alertas
Recibir un mensaje de texto de error que no dice nada más que ‘algo salió mal’, normalmente requiere que los miembros del personal de TI revisen los registros e identifiquen el problema. Esto es muy poco productivo, afirma Orr. El software que incorpora la tecnología de observabilidad, habilitada por la IA generativa, permite rastrear visualmente un mensaje de error hasta su origen junto con los pasos recomendados para abordar la causa. “Este enfoque para una mejor información puede beneficiar a los KPI del equipo de TI en la mayoría de las áreas, que van desde errores en la tienda de comercio electrónico hasta riesgos de seguridad e interrupciones de conectividad”, dice.
2. Crear opciones de autoservicio
Automatizar los procesos existentes con IA proporciona a los departamentos de la empresa una nueva y potente herramienta de autoservicio. La incorporación de un nuevo empleado, por ejemplo, sigue un conjunto de procesos conocidos, como la ubicación, el rol, las horas, etc., dice Orr. “Los pasos para crear credenciales de empleado y permisos de acceso, preconfigurar la configuración de seguridad y preparar al individuo para un primer día productivo en el trabajo realmente no requieren intervención humana”, agrega.
3. Escalar de forma más eficiente
La IA puede automatizar una serie de tareas rutinarias, garantizando operaciones consistentes en toda la infraestructura de TI, dice Alok Shankar, gerente de Ingeniería de IA en Oracle Health. “Esta escalabilidad permite ampliar el negocio sin necesidad de un equipo de TI proporcionalmente mayor”.
Shankar señala que la IA también puede equipar a las plantillas de TI con los conocimientos basados en datos necesarios para optimizar la asignación de recursos, priorizar las actualizaciones y planificar el futuro. El fácil acceso a la mejora continua es otro beneficio del crecimiento de la IA. “Muchos sistemas de IA utilizan el aprendizaje automático, aprendiendo y adaptándose constantemente para ser aún más eficaces con el tiempo”, dice.
4. Identificar problemas potenciales
Al analizar grandes cantidades de datos, la IA puede identificar posibles problemas técnicos y de seguridad mucho antes de que puedan escalar a interrupciones del sistema. “Este enfoque proactivo minimiza el tiempo de inactividad y mantiene sus sistemas funcionando sin problemas”, dice Shankar. “Con el procesamiento a la velocidad del rayo de la IA, puede identificar y abordar los problemas rápidamente, reduciendo el impacto en su negocio”.
5. Mejorar los sistemas de emisión de tickets
Agregar IA a los procesos de gestión de servicios, en particular a los sistemas automatizados de emisión de tickets, puede mejorar drásticamente la productividad del personal, dice Justin Roberts, científico de Aprendizaje Automático en la firma de servicios de ingeniería Halff. Roberts señala que la IA puede categorizar, priorizar y enrutar automáticamente los tickets. “Puede analizar los problemas entrantes y utilizar datos históricos para sugerir o incluso aplicar soluciones sin intervención humana”, explica. “Para problemas complejos que requieren atención humana, la IA puede preparar un [informe] de contexto detallado, reduciendo significativamente el tiempo de resolución”.
6. Acelerar los procesos de negocio
Al infundir IA en los procesos de negocio, las empresas pueden alcanzar niveles de productividad, eficiencia, consistencia y escala que eran inimaginables hace una década, dice Jim Liddle, CIO del proveedor de almacenamiento en la nube híbrida Nasuni. Observa que las tareas repetitivas mundanas, como la entrada y recopilación de datos, pueden ser fácilmente manejadas 24/7 por algoritmos inteligentes de IA.
“Las decisiones empresariales complejas, como la detección de fraudes y la optimización de precios, ahora se pueden tomar en tiempo real basándose en enormes cantidades de datos”, sostiene Liddle. “Los flujos de trabajo que abarcaban días o semanas ahora pueden completarse en horas o minutos”.
En esencia, la IA permite la automatización, incluyendo tareas, flujos de trabajo y decisiones que antes requerían esfuerzo humano. “Las empresas han buscado durante mucho tiempo impulsar la eficiencia y la escala a través de la automatización, primero con sistemas simples basados en reglas programáticas y más tarde con software algorítmico más avanzado”, dice Liddle. “Ahora, las innovaciones en el aprendizaje automático y la IA están impulsando la próxima generación de automatización inteligente”.
7. Reduzca drásticamente las tareas repetitivas
La IA puede mejorar significativamente la productividad de los equipos de TI al ganar control sobre las tareas rutinarias y optimizar los procesos, dice Henrique Ribeiro Delgado da Silva, jefe de Datos de la firma de ciencia de datos y desarrollo de software Loka.
“Al reducir el boilerplating, los equipos pueden ahorrar tiempo en tareas repetitivas, mientras que la documentación automatizada y mejorada mantiene el ritmo de los cambios de código y los desarrollos del proyecto“. Señala que la IA también puede crear automáticamente pull requests e integrarse con el software de gestión de proyectos. Además, la IA puede generar sugerencias para resolver errores, proponer nuevas funciones y mejorar las revisiones del código.
Los equipos que buscan automatizar las tareas rutinarias deben practicar utilizando herramientas como ChatGPT para codificar ejemplos sencillos y GitHub Copilot para asistencia de codificación. “Este enfoque es efectivo porque es rápido, requiere poco esfuerzo para obtener resultados satisfactorios y es lo suficientemente escalable como para manejar proyectos de diferentes tamaños y complejidad”, dice da Silva.
8. Mejorar la observabilidad de ITOps
A medida que las empresas buscan un tiempo de inactividad cero y menores costes de ejecución de TI, los equipos de operaciones de TI se ven presionados para mejorar y adaptarse rápidamente para satisfacer las demandas cambiantes. Para ayudar a alcanzar los objetivos de rendimiento, las operaciones de IA se están moviendo ahora hacia la observabilidad unificada, cambiando las operaciones de TI de la monitorización reactiva tradicional a la gestión proactiva de TI, dice Efrain Ruh, CTO de campo del proveedor de software de IA y automatización Digitate.
Ruh cree que la IA está preparada para llevar la observabilidad de las operaciones de TI al siguiente nivel, proporcionando la capacidad de analizar vastos conjuntos de datos, discernir patrones, detectar anomalías, correlacionar, pronosticar e incluso predecir problemas. Todas estas ventajas prometen dar a los equipos de TI tiempo adicional para centrarse en problemas más complejos.
La IA también puede identificar dependencias ocultas, captar comportamientos normales y realizar análisis de impacto. “En caso de fallo o anomalía del sistema, la IA ayuda a los equipos de TI a automatizar la respuesta, lo que tiene un gran impacto en la disponibilidad y el rendimiento del sistema”, señala Ruh.
A la hora de planificar una iniciativa de observabilidad de ITOps basada en IA, Ruh recomienda un esfuerzo de colaboración que incorpore a los equipos responsables de la gestión de TI, la gestión de plataformas, las herramientas y la seguridad. “Es importante comenzar con el conjunto correcto de expectativas y en fases con diferentes equipos”.
9. Automatizar la supervisión y el mantenimiento
Mediante la automatización de las tareas rutinarias de monitorización y mantenimiento, la IA puede impulsar significativamente la productividad del equipo de TI, dice Aravindh Manickavasagam, gerente sénior de Productos de Software Técnico de Instacart. “Utilizar el mantenimiento predictivo impulsado por IA puede ayudar a los equipos a prever posibles fallos del sistema y mitigarlos antes de que causen un tiempo de inactividad significativo”, explica. “La IA puede automatizar la generación de informes, actualizaciones del sistema e incluso manejar consultas de primer nivel de atención al cliente a través de chatbots“.
Manickavasagam afirma que la IA puede reducir la sobrecarga operativa de un equipo de TI, permitiendo a sus miembros centrarse en tareas estratégicas y complejas que requieren intervención humana. “Automatizar las tareas rutinarias con IA no solo aumenta la eficiencia, sino que también reduce la probabilidad de errores humanos al tiempo que aumenta el tiempo de actividad del sistema y mejora la calidad general del servicio”, afirma.
Al igual que con cualquier iniciativa de IA, los equipos de planificación deben incluir gerentes de TI, arquitectos de sistemas, científicos de datos (para ayudar con el entrenamiento y la integración del modelo de IA) y usuarios finales (para obtener retroalimentación). “La participación del liderazgo ejecutivo”, señala Manickavasagam, “puede garantizar que el proyecto se alinee con objetivos empresariales más amplios y reciba el apoyo y los recursos necesarios.”
10. Acelerar la codificación
Las herramientas de copiloto de IA ofrecen complementos inteligentes que pueden acelerar drásticamente las tareas de codificación, observa Pavel Torbin COO y cofundador del proveedor de soluciones de gestión de datos y aprendizaje automático Arc53. “A diferencia de los sistemas anteriores que sugerían palabras sueltas, los copilotos de IA actuales pueden sugerir funciones completas, lo que reduce enormemente el tiempo de codificación y las tasas de error”.
De cara al futuro, Torbin prevé avances significativos en las herramientas de IA, abordando tanto la gestión de dependencias como la traducción de código. “A medida que evolucionan las infraestructuras informáticas, la IA puede automatizar y salvaguardar el proceso de actualización, reduciendo los riesgos asociados a los ataques de confusión de dependencias”. También cree que la IA está preparada para desempeñar un papel importante en la traducción de software heredado a marcos modernos, facilitando transiciones más suaves mientras se mantiene la continuidad del negocio.
Torbin aconseja a los responsables de TI que vigilen de cerca la precisión de la IA y estén atentos a las “alucinaciones”, cuando un modelo empieza de repente a arrojar respuestas seguras pero incorrectas o irrelevantes. “Además, confiar en la IA para todas las consultas sin la verificación periódica de expertos humanos puede llevar a que la desinformación se convierta en una norma dentro de las operaciones de TI“, advierte.
