Cómo la inversión en AIOps mejora el servicio al cliente e impulsa el ROI

Proliferación de la tecnología

A pesar de la proliferación de la tecnología en la vida cotidiana, la mayor parte de la interacción con el servicio al cliente todavía se maneja a través de un proceso manual en el que los clientes generan tiquets que luego se resuelven dentro de las operaciones de TI. La integración de AIOps, una combinación de inteligencia artificial (IA) y operaciones, ofrece una forma más eficiente de administrar el volumen de tiquets, lo que permite una solución rápida a los problemas de los clientes (vista del cliente desde afuera hacia adentro) y un medio para obtener información sobre necesidades del cliente: visión empresarial desde dentro. Por ejemplo, algunas empresas han invertido en bots, un subproducto de la implementación de AIOps, que permiten a los equipos de operaciones, liberados de una gran cantidad de tiquets de clientes repetitivos, centrarse en otras iniciativas como optimizar la experiencia del cliente a través del análisis predictivo.

Con AIOps, operaciones puede superar esa gestión reactiva de los problemas de los clientes para mejorar proactivamente la experiencia del cliente y avanzar hacia la innovación de productos a través del análisis de datos. Esto se logra mediante la automatización a través de AIOps, que puede administrar rápidamente los tiquets de los clientes, los escaneos de seguridad y recopilar datos sobre las necesidades del cliente al mismo tiempo.

La IA tiene connotaciones negativas para muchos, incluida la creencia de que los «robots» reemplazarán a los humanos. AIOps no está destinado a reemplazar al personal, sino que debe considerarse como una oportunidad para que el área de operaciones de TI vuelva a capacitar o mejore a los miembros de su equipo y les permita concentrarse en lo que viene a continuación a través de la innovación. AIOps puede ayudar a recopilar y agregar grandes y crecientes volúmenes de datos de operaciones generados por múltiples aplicaciones de infraestructura de TI y patrones de uso de los clientes que, por lo general, llevarían a los equipos de operaciones de TI miles de horas para administrar. Son demasiados datos para gestionarlos de forma eficaz sin algún tipo de intervención de IA.

AIOps ayuda en el diagnóstico de las causas fundamentales de los problemas y puede responder y remediar rápidamente con soluciones de autocuración sin intervención humana.

Las herramientas de TI tradicionales no pueden mantenerse al día con el volumen y no permiten la escalabilidad basada en la demanda, debido a la falta de información para correlacionar los datos entre sistemas y entornos diferentes, pero independientes. La información en tiempo real se vuelve casi imposible en las operaciones de TI tradicionales.

La introducción de AIOps cierra la brecha de visibilidad en la infraestructura de TI, entre todas las dependencias, y proporciona una vista de los patrones de uso del cliente. AIOps ayuda a solucionar rápidamente las ralentizaciones o las interrupciones y puede alertar a operaciones de TI sobre problemas y recomendar soluciones. Al mismo tiempo, AIOps puede escanear continuamente en busca de amenazas de seguridad o ejecutar pruebas para buscar vulnerabilidades.

Invertir en tecnología

La IA se ha convertido en una parte integral del seguimiento de las preferencias y tendencias de los clientes, como por ejemplo en Amazon. Los datos se utilizan para sugerir productos a los compradores, pero, si se hace un seguimiento, los datos también pueden servir como una guía para los minoristas y los centros logísticos respecto a que ha aumentado el interés en ciertos productos, y así surtirse en consecuencia.

TI, si se expande a procesos proactivos, se puede considerar como un soporte paralelo para el lanzamiento de nuevos productos o servicios. Hay un par de razones para esto:

• Altas expectativas de los clientes. Los clientes esperan velocidad y confiabilidad con aplicaciones y sitios web en línea. Puede dañar una marca y las ventas si la funcionalidad cae por debajo de las expectativas.
• Dispositivos que cambian con frecuencia. Las plataformas y los dispositivos continúan cambiando. Los dispositivos que utilizan los clientes para acceder a sitios y aplicaciones se actualizan continuamente con nuevas versiones y modelos de SO.

Operaciones de TI deben poder reaccionar a los cambios, si no anticiparlos. Desde una perspectiva de TI, esto significa agilidad a través de una complejidad reducida y una mejor visión de la propia infraestructura de TI. La revisión proactiva de las tendencias de uso puede ayudar a un equipo de TI a prever el riesgo y mejorar la plataforma antes de que se vea comprometida. Estas actividades abarcan AIOps si estas tareas se automatizan mediante el aprendizaje automático y los patrones que se han desarrollado en función de los datos de actividad del cliente.

Transición a un nuevo modelo

Debido a que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden procesar grandes cantidades de información, las AIOps pueden extraer datos sobre la actividad del cliente e informar la estrategia. En términos generales, AIOps puede ayudar a evaluar la capacidad, monitorear la gestión de recursos y almacenamiento y detectar amenazas al sistema. La transición de un modelo de operaciones de TI tradicional a AIOps no es un proceso único para todos. Requiere una inversión a largo plazo, que es poco probable que se amortice en tres a cinco años. Y eso es si AIOps es una buena opción para la organización.

Hay algunas preguntas importantes a considerar al evaluar si AIOps es la solución adecuada para una organización, tales como:

• ¿El caso de uso requiere AIOps? Si no hay una razón convincente para la integración, es hora de volver al tablero de dibujo. El caso de uso debe ser adecuado para el propósito y tener una visión a largo plazo del objetivo final de tres a cinco años en el futuro.
• ¿Es adaptable la estrategia AIOps? La estrategia debe poder cambiar a medida que avanza la integración. Es probable que un equipo de operaciones de TI gire y se adapte a medida que las pruebas y los experimentos saquen a la luz nuevos problemas o posibilidades.

Elegir un caso de uso que no coincida con AIOps es un paso en falso común y una buena manera de gastar más presupuesto con poco rendimiento. La mejor manera de evitar este error es mediante el análisis de datos. Una organización con años de datos de calidad sobre la actividad del cliente estará bien posicionada para comprender cómo se puede utilizar mejor las AIOps. Muchas empresas no han recopilado datos durante el tiempo suficiente o los datos pueden ser «ruidosos» con información confusa.

Una vez que se han verificado el caso de uso y el estado de los datos, algunas de las mejores prácticas pueden ayudar a mantener la implementación de AIOps en marcha:

• datos de etiquetas y catálogos;
• clasificar tanto los servicios como las dependencias; y
• buscar experiencia para partes del proceso, a menudo con análisis de datos.

Actualmente, muchas organizaciones no tienen la capacidad de realizar un análisis de datos sólido. En lugar de intentar desarrollar habilidades desde cero, puede ser más rápido, económico y sabio encontrar un experto.

Cosechar las recompensas

Al comprender los elementos involucrados, una empresa debe evaluar si AIOps agregará valor. La evolución es inevitable y las operaciones de TI no son una excepción. Los clientes están utilizando una gama cada vez mayor de dispositivos y plataformas que también continúan evolucionando. Las organizaciones deben estar preparadas para satisfacer las necesidades de los clientes. Las AIOps pueden preparar a una empresa para cambios continuos en la tecnología, así como llevar a una mejor posición en el mercado.

Con un gasto mayor e inteligente en AIOps, una organización está preparada para brindar un servicio al cliente de calidad y valor agregado a los objetivos comerciales. Las AIOps optimizadas proporcionan una ventaja frente a los competidores, identifica áreas de crecimiento empresarial y convierte las operaciones en una corriente de valor en lugar de una corriente de costos.

Srinivasa Wudaru es vicepresidente de tecnología de la información de una importante empresa de servicios financieros. Con un MBA en desarrollo e innovación de productos y una licenciatura en tecnología en ciencias de la computación, tiene doce años de experiencia en el desarrollo de programas AIOps para apoyar a su equipo y organización.