Optimización de las operaciones en la nube: ¿Por qué mirar hacia la IA? – Líderes de opinión

Por Balakrishna DR, Vicepresidente Senior, Líder de Oferta de Servicio – ECS, IA y Automatización en Infosys.

La aceleración digital después de la pandemia está avanzando rápidamente, y para muchas organizaciones, la nube es el centro de todo. Les está ayudando a ser más ágiles, innovar más y crear valor incluso en tiempos desafiantes. Gartner predice que el gasto en la nube crecerá un 18,4% este año, hasta un total de $304.900 millones. Sin embargo, incluso con una adopción masiva de la nube, muchas organizaciones carecen de madurez en la nube, según el Informe Cloud Radar 2021 de Infosys. Capturar una parte justa del premio de la nube, sin que el paisaje se convierta en caos de la nube, es posible solo cuando una empresa desarrolla una visión clara del valor en juego y los casos de negocio que deben priorizarse.

La dispersión de la nube es un desafío significativo. Con SaaS que permite a los departamentos de negocios liderar sus propias decisiones de compra de TI, hay ganancias inmediatas, pero también varios desafíos. Estos múltiples centros de compra traen consigo el creciente riesgo de servicios siloizados, costos en aumento y pérdida de valor. La IA puede ayudar a facilitar el camino hacia adelante ayudando a las organizaciones de TI a contrarrestar los obstáculos con mayor claridad, predicción y control.

Claridad no solo de los gastos en la nube, sino también en los servicios comerciales y los impulsores técnicos alrededor del consumo de la nube, impulsados por un análisis profundo automatizado.

Predicción del consumo y previsión de los patrones estacionales que también permiten una mejor planificación y aprovisionamiento, utilizando modelos de datos. La IA también ayuda a gestionar, estructurar y monetizar grandes conjuntos de datos que alimentan la analítica de grandes datos.

Control que proviene de la capacidad de optimizar las cargas de trabajo, mientras se automatiza inteligentemente el monitoreo y el seguimiento del consumo de la nube, los servicios y los gastos. Esto puede traer la confiabilidad de la racionalización automatizada, la eficiencia y la priorización; todos los fundamentos de una buena gobernanza sin falibilidad humana.

Más allá del monitoreo y la gestión del ecosistema de la nube, la IA también puede autocurarse cuando hay un desliz en este sistema orquestado. Desde la automatización de flujos de trabajo básicos y, con capacidades analíticas para mejorar los procesos con el tiempo, el papel de la IA está expandiéndose significativamente. En una implementación robusta de la nube, varios procesos pueden ser gestionados automáticamente por la IA, y nuevas perspectivas pueden seguir ayudando a evolucionar el entorno operativo, mientras que los equipos de TI se centran en actividades estratégicas de mayor valor. La detección de amenazas, la seguridad de los datos y la seguridad de la red impulsadas por la IA también están convirtiéndose en una característica estándar de la nube.

La IA también puede servir como un desencadenante necesario para la reimaginación y reingeniería de los procesos de TI más allá de las mejoras incrementales. Las empresas, especialmente los inmigrantes digitales, rara vez tienen las fortalezas operativas y los constructos organizativos para gestionar las complejidades de la economía de la nube. Cuando aplican la IA por primera vez para automatizar su entorno de procesos para la preparación de la nube, descubren estos desafíos operativos y a menudo emprenden la reingeniería de procesos ineficientes o ineficaces como parte de su transformación de TI impulsada por la nube, como un recurso. Esto puede ser una ventaja invaluable.

Siemens Gamesa Renewable Energy (SGRE) nos ofrece un gran ejemplo de cómo algunos de los principios esbozados en este enfoque están ayudando a la empresa a gestionar su transformación de TI de extremo a extremo en la nube. El viaje de SGRE incluyó la transformación de la nube híbrida, la implementación de una red definida por software y la configuración de una mesa de servicio inteligente, así como servicios de lugar de trabajo digital. Primero, alinearon su infraestructura de TI dispar y existente en un paisaje de infraestructura consolidado y armonizado. La solución de nube híbrida, una combinación de múltiples plataformas de nube pública con la nube privada de SGRE, se integró para traer agilidad a la infraestructura de TI, al mismo tiempo que garantizaba sinergias técnicas y financieras. La IA para la automatización de procesos y la previsión para la mejora continua de su paisaje operativo fue una parte integral de su plan. Aprovecharon las capacidades mejoradas de autoayuda y autocuración habilitadas por la IA y las herramientas de automatización a lo largo del proceso, para asegurarse de que SGRE pudiera contar con los beneficios de una infraestructura optimizada, estable y siempre activa que finalmente serviría a sus operaciones en más de 50 países.

Como forma de avanzar, con las empresas que construyen modelos de IA para la transformación de la nube, los ingenieros que abordan la transformación de la nube deben mantenerse al día con los cambios en las herramientas y entornos. Los científicos de datos no son las únicas personas que trabajan con estos modelos – los ingenieros de operaciones y los gerentes también necesitarán trabajar con ellos para optimizar y mejorar los modelos. Preparar el paisaje de talentos – en habilidades y mentalidad – para que se ajuste a los avances que la IA puede aportar al paisaje de la infraestructura de TI es un área que puede beneficiarse de nuestro enfoque. No son los únicos personas que trabajan con estos modelos – los ingenieros de operaciones y los gerentes también necesitarán trabajar con ellos para optimizar y mejorar los modelos. Preparar el paisaje de talentos – en habilidades y mentalidad – para que se ajuste a los avances que la IA puede aportar al paisaje de la infraestructura de TI es un área que puede beneficiarse de nuestro enfoque.