En la actualidad, la gestión de incidentes en entornos de TI híbridos se ha convertido en un desafío mucho más complejo que en el pasado. La combinación de sistemas locales, múltiples nubes, servicios de edge y otros elementos ha dado lugar a una mayor probabilidad de fallos y problemas en diferentes niveles. Esto ha llevado a que muchos equipos de TI se vean abrumados por un volumen masivo de alertas provenientes de diversas herramientas, dedicando más esfuerzo a perseguir síntomas que a resolver los problemas reales.

Con el aumento de la complejidad de estos entornos híbridos, los equipos deben gestionar microservicios en la nube y cargas de trabajo en centros de datos locales, junto con aplicaciones de SaaS de terceros y dispositivos distribuidos. Como resultado, los datos de monitoreo y visibilidad están dispersos en múltiples herramientas y paneles de control, lo que aumenta el caos en la gestión de incidentes. Esta situación ha llevado a una fatiga por alertas, con organismos, incluidos grandes bancos, recibiendo millones de eventos mensuales y sin una fácil manera de identificar cuáles son los realmente críticos.

Sin embargo, la introducción de plataformas impulsadas por inteligencia artificial y aprendizaje automático ha comenzado a transformar este panorama. Estas soluciones no solo indican que algo está mal, sino que también pueden correlacionar registros, métricas y trazas, resaltando información esencial y detectando patrones que advierten sobre fallos inminentes. Esta capacidad ha permitido a los equipos reducir el ruido de alertas, acelerar el tiempo de resolución y ayudar a demostrar cómo su trabajo impacta en el negocio con métricas que importan para la dirección.

La respuesta a incidentes en TI híbrida ha evolucionado; las plataformas de AIOps están diseñadas para facilitar la solución de estos problemas complejos. Al aplicar aprendizaje automático, estas herramientas pueden procesar millones de eventos generados por diversas herramientas de monitoreo y analizarlos de una manera que supera las capacidades humanas en términos de escala. Por ejemplo, el Royal Bank of Canada logró reducir a la mitad la tasa de falsos positivos tras cambiar a un motor de AIOps, lo que les permitió detectar problemas un 33% más rápido y disminuir el tiempo de recuperación en más de un 40%.

Una de las claves del éxito en el uso de AIOps es su capacidad para identificar correlaciones significativas. En lugar de inundar a los ingenieros con alertas individuales de distintas fuentes, el sistema agrupa estas alertas en un solo incidente apuntando a la causa subyacente. Además, la detección de anomalías ayuda a identificar problemas antes de que se conviertan en fallos críticos, permitiendo a los equipos actuar mientras el sistema aún se encuentra en un estado operativo.

Por otro lado, las herramientas de IA están ampliando sus aplicaciones más allá de la triage técnica. Los sistemas pueden resumir incidentes, redactar informes postmortem y actualizar bases de conocimiento utilizando datos extraídos de registros y tickets, lo que ha llevado a una reducción notable en el tiempo de resolución.

Es importante señalar que la efectividad de estas herramientas no se manifiesta de manera mágica. Las organizaciones que han incorporado AI a sus flujos de trabajo han mejorado sus procesos de respuesta a incidentes mediante la actualización de workflows, la codificación de conocimientos y la capacitación de equipos para confiar en las recomendaciones basadas en IA, verificándolas en lugar de seguirlas ciegamente.

Por último, los líderes empresariales deben recordar que los beneficios de la IA en la respuesta a incidentes dependen de una combinación efectiva de tecnologia y buenas prácticas de observabilidad. La implementación de AIOps debe ir acompañada de un esfuerzo concertado para limpiar métricas y garantizar que los datos disponibles cuenten una historia clara.

De este modo, aunque gestionar incidentes en entornos híbridos sigue siendo un reto, la evolución hacia un enfoque apoyado en inteligencia artificial aporta una mayor claridad y predictibilidad, creando itinerarios hacia operaciones más eficientes y centradas en la prevención de incidentes.
vía: AI Accelerator Institute