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 incrementado la probabilidad de fallos y problemas en diferentes niveles, llevando a muchos equipos de TI a sentirse abrumados por un volumen masivo de alertas provenientes de diversas herramientas. En lugar de resolver problemas, estos equipos a menudo se enfocan en síntomas superficiales.
Con el aumento de la complejidad de los entornos híbridos, los equipos deben gestionar microservicios en la nube, cargas de trabajo en centros de datos locales, aplicaciones SaaS de terceros y dispositivos distribuidos. Los datos de monitoreo y visibilidad están dispersos en múltiples herramientas y paneles de control, lo que incremente el caos en la gestión de incidentes. Esto ha derivado en una fatiga por alertas, con grandes organizaciones recibiendo millones de eventos mensuales sin poder identificar fácilmente los críticos.
La irrupción de plataformas impulsadas por inteligencia artificial y aprendizaje automático ha comenzado a cambiar esta dinámica. Estas soluciones son capaces de correlacionar registros, métricas y trazas, destacando información esencial y detectando patrones que pueden advertir sobre fallos inminentes. Esto ha permitido reducir el ruido de alertas y acelerar los tiempos de resolución, demostrando además el impacto directo en el negocio.
Las plataformas de AIOps están diseñadas para facilitar la solución de problemas complejos. Aplicando aprendizaje automático, procesan millones de eventos generados por diversas herramientas, analizando datos más eficazmente que los humanos. Por ejemplo, el Royal Bank of Canada ha reducido a la mitad la tasa de falsos positivos y detecta problemas un 33% más rápido.
Una clave del éxito de AIOps es su capacidad para identificar correlaciones significativas, agrupando alertas en un solo incidente y permitiendo actuar antes de que se conviertan en fallos críticos. Además, la IA está ampliando su aplicación, ayudando a resumir incidentes, redactar informes postmortem y mejorar la rapidez de resolución.
No obstante, la efectividad de estas herramientas no se da por sí sola. Las organizaciones deben actualizar workflows, codificar conocimientos y entrenar equipos para confiar en las recomendaciones de IA, verificándolas adecuadamente.
En conclusión, aunque la gestión de incidentes en entornos híbridos sigue siendo un reto, el uso de inteligencia artificial ofrece claridad y predictibilidad, promoviendo operaciones más eficientes y centradas en la prevención de incidentes.
