AI Ops

AI Ops simplifica y automatiza las operaciones de TI

Mejora la experiencia de tus usuarios digitales facilitando el trabajo de tus equipos operativos y ahorra costes gracias a la Inteligencia Artificial.

El impacto que la digitalización está teniendo en la tecnología de las organizaciones la hace más relevante que nunca para las empresas. Como usuarios de tecnología, damos por sentado que todos los servicios estarán funcionando sin interrupciones y sin errores, y esto hace que el trabajo de los equipos de Operación de Sistemas sea más complejo a medida que se enfrentan a nuevos desafíos:

  • El rápido crecimiento del volumen de datos generados por sistemas, redes y aplicaciones informáticas.
  • La infraestructura de TI está evolucionando hacia modelos muy complejos con el uso creciente de nuevas tecnologías (cloud no administrada, integración SaaS , etc.) que a veces deben coexistir con el sistema heredado.
  • Mayor variedad de datos con la necesidad de analizar eventos, mediciones, datos periódicos, etc.
  • La necesidad de reducir los costes operativos asociados a la ejecución de tareas repetitivas donde la responsabilidad de los operadores a cargo no es lo suficientemente clara, lo que en ocasiones conduce al incumplimiento de SLA.

El uso de la Inteligencia Artificial para analizar y gestionar el comportamiento de estos sistemas se convierte en una necesidad crítica para lograr una adecuada gestión del sistema, mejorando el trabajo de los equipos de TI que podrán dedicar el talento humano a tareas de alto valor, mientras los sistemas inteligentes mantienen la infraestructura funcionando de forma segura.

La tecnología predictiva, los cuadros de mando avanzados, la automatización inteligente de tareas, la gestión de tickets con procesamiento de lenguaje natural, entre otras técnicas de Inteligencia Artificial, son herramientas poderosas que ayudan a optimizar el funcionamiento del sistema a la vez que ahorran costes.

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Del ticket enrichment a la automatización

Sentar las bases para la gestión proactiva de las operaciones de TI

Ticket enrichment

Evaluación de la calidad de los datos: conectándonos a los sistemas de gestión de incidentes, aplicamos PNL avanzado para determinar si falta información antes de continuar con el procesamiento.

Categorización automática de tickets: utilizamos Machine Learning para crear catálogos estandarizados para el registro de incidentes que le permiten clasificarlos en función de categorías, identificando automáticamente las palabras clave y dibujando gráficos que muestran las relaciones entre los grupos de palabras obtenidas.

Análisis de reasignación ineficiente: la combinación del motor de reglas y el clasificador de conjuntos se puede usar para predecir qué grupo de resolución puede comprender y resolver mejor el problema, evitando el rebote de tickets para mejorar los tiempos de resolución generales.

Asignación inteligente de grupos de apoyo: la IA puede ser de gran ayuda para reducir el tiempo dedicado a priorizar y asignar tickets, y la información del ticket en correlación con el estado del sistema y la carga de trabajo del equipo operativo en tiempo real.

Recomendación de resolución automática: este módulo analiza la huella semántica de los tickets e identifica incidentes similares con respecto a su información de resolución para proporcionar a los equipos de operaciones orientación sobre los pasos tomados para resolver un incidente similar en el pasado, agilizando así los tiempos de resolución y minimizando el error humano.

Mantenimiento predictivo

Aprovisionamiento temporal de incidentes y tickets: utilizando datos históricos de la extracción de un sistema de tickets, podemos crear un modelo predictivo que ayudará al equipo operativo a tener el tamaño correcto antes de que ocurran problemas graves.

Detección de comportamientos anómalos: detecte comportamientos anómalos en una métrica o conjunto de métricas y genere una alerta. Las métricas pueden ser técnicas (uso de disco, CPU, memoria, sistema de archivos) o de aplicaciones.

Smart Automation

El uso de interfaces de conversación automáticas introduce mejoras en el workflow de diferentes equipos. Los agentes conversacionales pueden actuar como asistentes en la resolución de problemas a través de conversaciones en lenguaje natural sobre diferentes bases de conocimiento y sistemas de monitoreo, mejorando la eficiencia de los equipos operativos.

Servicios cognitivos para una gestión eficiente de las operaciones TI

Nuestra metodología basada en las últimas técnicas en Inteligencia Artificial le permitirá sacar el máximo partido a sus datos, a la medida de sus necesidades

Las expectativas de los clientes son más altas que nunca debido al auge de la digitalización. Como usuarios, esperamos que todo funcione sin problemas y las empresas deben proporcionar un soporte más rápido y eficiente. Nuestra experiencia durante todos estos años apoyando a grandes empresas, sumada a la visión de innovación de Inetum, nos ha permitido desarrollar una propuesta de valor diferencial sobre el uso de la IA aplicada a la operación de sistemas.

Trabajamos con tecnologías de referencia en el mercado y creamos soluciones a medida para satisfacer las necesidades de los equipos operativos más exigentes, utilizando como base nuestro propio conjunto de herramientas:

  • Procedimientos que aceleran la implementación de tecnología y procedimientos AIOps, simplificando el uso de IA para organizaciones de cualquier tamaño y generación de una experiencia a medida para resolver cualquier caso de uso.
  • Una metodología AIOps propia con la que abordar proyectos de cualquier complejidad, adaptándonos a las necesidades de nuestros clientes y asegurando su satisfacción.
  • Algoritmos y técnicas de Ticket Enrichment con las que mejoramos la gestión de los sistemas de ticketing mediante Procesamiento del Lenguaje Natural, entendiendo las necesidades de los usuarios y analizando cómo trabajan los equipos de soporte para ofrecer soluciones específicas como la asignación al grupo de mejor resolución o la identificación de reasignaciones ineficientes.
  • Un potente kit de algoritmos predictivos con el que anticipar anomalías y dimensionar correctamente los equipos y servicios operativos de TI.
  • Capacidades de automatización impulsadas por IA que permiten que las tareas repetitivas sean eficientes.

Además de este kit de herramientas, brindamos servicios de consultoría especializada con un enfoque innovador y altamente pragmático a través del cual hacemos que nuestros clientes -independientemente de su experiencia previa- sean conscientes de las posibilidades que ofrece la Inteligencia Artificial aplicada en el día a día de sus Operaciones de TI, ayudándoles a seleccionar la tecnología que mejor se adapte a sus necesidades, según sus expectativas y dentro de los costes.

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Confíe en la experiencia de un equipo amplio e innovador para facilitar el uso de la Inteligencia Artificial

Mejore la experiencia digital de sus usuarios y maximice la disponibilidad de sus sistemas anticipando problemas y optimizando costes con IA. Ayude a sus equipos de operaciones de TI a concentrarse en lo que es importante.

La inteligencia artificial en AIOps actúa como una fuerza de trabajo digital complementaria a los equipos humanos, que pueden enfocar sus esfuerzos en trabajos de alto valor agregado.

Mediante el uso de la tecnología AIOps podemos mejorar la calidad de la información con la que trabajan los equipos operativos, aumentando su productividad y asegurando el compliance de los niveles de servicio.

La capacidad predictiva de la Inteligencia Artificial mejora la eficiencia de diferentes procesos operativos de TI al identificar de manera preventiva anomalías y cuellos de botella, lo que permite a los equipos anticipar y resolver situaciones que pueden generar problemas importantes.

A través del autodescubrimiento inteligente de los activos de TI relacionados con los procesos comerciales, mejoramos la visibilidad de los incidentes y aprovisionamos recursos de manera eficiente, ahorrando tiempo y costos.

Los nuevos paradigmas de monitorización predictiva analizan dependencias y correlaciones mediante IA, identificando problemas supeditados a eventos temporales, mejorando así los tiempos de resolución -al anticipar la resolución- y reduciendo el tiempo de recuperación.

El procesamiento del lenguaje natural para el enriquecimiento de tickets asegura el mejor procesamiento de la información, reduciendo los costes operativos y los errores críticos, y aumentando la calidad y disponibilidad de los servicios digitales.

Servicios cognitivos y tecnología predictiva para sus operaciones de TI

Creamos modelos predictivos, sistemas analíticos en tiempo real y tecnología de vanguardia para facilitar su entrada en la nueva era digital

El uso de Inteligencia Artificial en las operaciones de TI permite automatizar las partes más críticas del proceso de atención de diferentes solicitudes, obteniendo mejoras en productividad y eficiencia.

A través de los servicios cognitivos, es fácil proporcionar respuestas a las preguntas más frecuentes y proporcionar una guía adecuada para la resolución de problemas, lo que simplifica y reduce el tiempo de análisis de incidentes.

Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) le permiten extraer información relevante (entidades, categorías sugeridas, etc.) de los tickets de soporte.

Gracias a un posterior proceso de aprendizaje automático (ML / DL), se puede determinar la intención que tiene el usuario al solicitar el ticket, contribuyendo así a un enriquecimiento de la solicitud inicial.

Un motor de recomendaciones basado en reglas comerciales le permite ofrecer el enfoque de resolución más común, seguido de iteraciones anteriores del mismo problema o similar registrado previamente en la base de datos.

El entrenamiento de modelos predictivos utilizando algoritmos específicos agiliza la definición de redes neuronales especializadas en la predicción de anomalías y la detección de problemas.

Las arquitecturas basadas en eventos facilitan el análisis en tiempo real de toda la información de diferentes sistemas analíticos, sondas y bases de datos de conocimiento.