Estrategia sobre el estado de la aplicação 2024: La IA generativa redefine la evolución de la automatización
En el pasado, las organizaciones más maduras digitalmente utilizaban la automatización para ejecutar scripts basados en objetivos comerciales y operativos bien definidos para realizar cambios de configuración e impulsar ajustes en las políticas. La introducción de la IA generativa ha hecho que esto sea casi cosa del pasado, y el nuevo objetivo ahora es un sistema más autónomo.
Esa es la conclusión a la que llego a partir de una lectura reciente del informe State of Cloud Optimization 2024 de Intel, en el que “el 60% de los encuestados considera que la naturaleza autónoma de las herramientas de optimización es entre muy importante y extremadamente importante”.
Si te preguntas qué son las herramientas de optimización, bueno, están relacionadas con los costos y, más específicamente, con alcanzar la máxima prioridad para 2024: "reducir los costos de la nube".
FinOps, básicamente.
Pero la autonomía no consiste sólo en reducir costes en la nube. También se trata de eliminar el trabajo operativo y aprovechar el poder de la IA generativa para ejecutar de forma autónoma la optimización y la seguridad de las entregas.
Cuando se preguntó sobre el mayor valor que los encuestados buscaban en la IA generativa, la principal respuesta, tanto para la seguridad de las aplicaciones como para los usos de entrega, fueron los ajustes autónomos.
- Seguridad : ajusta automáticamente las políticas de seguridad y genera configuraciones de seguridad ante las amenazas detectadas
- Entrega : ajusta automáticamente las políticas de la aplicación y la API según los objetivos de nivel de servicio (SLO) para optimizar la entrega.
En otras palabras, las empresas están buscando que la IA generativa mejore las estrategias de automatización, desde scripts automatizados hasta ajustes autónomos y generación de políticas para gestionar los objetivos de seguridad, rendimiento y control de costos.
El estado de la automatización
Puede que las operaciones más autónomas suenen un tanto futuristas e inalcanzables, pero los niveles de automatización existentes en las empresas son en realidad bastante impresionantes. Esto es doblemente cierto cuando se considera dónde se encontraban las organizaciones en su recorrido hacia la automatización el año pasado.
A finales de 2022, la mayoría (52,5 %) de las organizaciones todavía operaban bajo estrategias de automatización híbrida. Utilizaron scripts para realizar cambios de configuración e impulsar políticas, pero ejecutaron esos scripts manualmente. Solo alrededor de una cuarta parte (25,4%) utilizaba sistemas para iniciar scripts y un enorme 21,9% no utilizaba ningún tipo de automatización.
Avanzamos rápidamente hasta finales de 2023 y la mayoría de las organizaciones habrán logrado un progreso increíble en su camino hacia la automatización.
Este año , menos de uno de cada diez (8,2%) ignoraba la automatización y el porcentaje de organizaciones que estaban logrando lo que era la madurez más alta (automatizada) casi se había duplicado.
Pero notarán que mi práctico gráfico tiene un nuevo objetivo: ser autónomo.
Y eso se debe a que la IA generativa apareció y señaló que el objetivo de operaciones totalmente autónomas no solo era posible sino alcanzable. Esto se debe a que la IA generativa puede alucinar cuando se le formulan preguntas abiertas, pero cuando se centra en generar contenido estructurado (como configuraciones y código con esquemas bien formados y especificaciones de sintaxis) funciona bien. Y cuanto más lo hace, mejor se vuelve. Aprende, de alguna manera, y puede llegar a ser tan competente en generar las políticas y configuraciones correctas para ajustar la infraestructura y los servicios de aplicaciones para cumplir con los objetivos de nivel de servicio definidos.
Y, según nuestra investigación, las organizaciones quieren lograrlo. Probablemente porque los beneficios que las organizaciones obtienen de sus esfuerzos de automatización son mayores cuando la automatización se aprovecha más plenamente.
Pero toda esta automatización debe estar impulsada por algo. Algo concreto. Algo medible. Algo procesable.
Ese algo son datos. Telemetría , para ser específico, generada por los sistemas y servicios que respaldan las aplicações y API que las organizaciones quieren garantizar que sean rápidas, disponibles y seguras.
Es por eso que cuando hablamos de las seis capacidades técnicas clave que las organizaciones necesitan para acelerar la transformación digital, la automatización y la observabilidad van juntas en un solo dominio. Porque lo primero sin lo segundo es sólo una suposición, y lo segundo sin lo primero no logra aprovechar la visibilidad que las organizaciones han deseado durante décadas.
Y todos esos datos, toda esa telemetría, también pueden alimentar los motores de IA predictiva que los analizarán y producirán información procesable para que la IA generativa pueda usarla para ajustar configuraciones y políticas de forma autónoma.
Oh sí. Todo está tomando sentido ahora. AIOps es la próxima evolución de la automatización , y todo gracias a la IA generativa.