ServiceNow afirma que las nuevas tecnologías podrán optimizar operaciones de TI gracias a las AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI).
Así, la inteligencia artificial o IA ayudará a las compañías mejorar la calidad y disponibilidad de servicios mediante plataformas que automatizan y mejoran las operaciones.
En México algunas empresas usan IA en sus operaciones; otras empiezan a considerarla dentro de sus estrategias de negocio.
ServiceNow nos explica a continuación cuatro usos de la IA en la gestión de activos de tecnología de la información.
Primer uso: Predicción de la baja del hardware
Las compañías pueden usar aplicaciones de aprendizaje automático (machine learning) para planear con mayor precisión la baja de activos de hardware cruciales.
El machine learning puede predecir con mayor exactitud las fechas de baja de equipo de hardware individual. La mayoría de las herramientas de manejo de configuración y activos de TI (o plataformas ITSM todo en uno) ya almacenan los datos requeridos para capacitar a los modelos.
Segundo uso de la IA: Pronóstico de demanda de activos
La naturaleza de la demanda es incierta, por ello, manejar inventario de activos a través de medios tradicionales no siempre funciona en organizaciones de clase empresarial.
Por eso, los gerentes de TI pueden usar técnicas de aprendizaje automático para hacer predicciones mensuales de demanda para cada modelo de activos.
Tercer uso de la IA: Reforma de la distribución de licencias de software
Los gastos corporativos en software empresarial se elevan gradualmente. Por eso, es necesaria una mejor forma de distribución de licencias y auditorías a proveedores.
Las herramientas de aprendizaje automático pueden hacer la diferencia, ya que tienen la capacidad de reconocer patrones de uso de software con mayor precisión para optimizar la asignación de licencias.
Cuarto uso de la IA: Optimización de adquisición
Las herramientas de aprendizaje automático pueden administrar la adquisición de activos con eficiencia y con más ahorro.
Por ejemplo, el machine learning reduce los costos de compra de hardware al permitir un proceso de compra más inteligente y transparente. Así, se organizan los activos adquiridos por clase, categoría y modelo.
Así, los equipos de TI pueden aprovechar la fuerza del aprendizaje automático y la IA para manejar la creciente complejidad del manejo de activos de TI.
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