Article updated on 19/06/26
La IA ya ha transformado aspectos de la industria de TI a pequeña y gran escala. Según el informe State of AI de McKinsey (2023), se espera que el mercado de IA en TI crezca al menos un 120% año tras año, y es solo el comienzo.
Sólo en el último año se han destacado Dall-E 3 de OpenAI, las gafas inteligentes Ray-Ban Meta, el lanzamiento de Gemini de Google (el primer modelo de IA que supera a expertos humanos en el benchmark MMLU, una prueba estandarizada que evalúa el razonamiento y el conocimiento en más de 57 disciplinas) y GPT-4 de OpenAI.
La IA generativa utiliza modelos entrenados con patrones de datos para crear texto, imágenes y otros medios. Sin embargo, más allá de la IA generativa, existen otros casos de uso de la IA que transformarán las TI en los años siguientes.
Este artículo explorará las cuatro áreas en las que se espera que la IA tenga una influencia sustancial en la industria de TI.
Estas cuatro áreas son:
(1) análisis de datos y toma de decisiones,
(2) operaciones y automatización de TI,
(3) seguridad y detección de amenazas, y
(4) gestión de servicios de TI (ITSM).
1. IA para el análisis de datos en TI: de los datos en bruto a decisiones estratégicas
El 48% de las empresas utiliza alguna forma de IA para interpretar y utilizar big data.
¿Por qué es importante esto?
Porque tú, como líder tecnológico, sabes que los datos son lo que separa las buenas y las malas decisiones. Cuantas más decisiones fundamentadas y respaldadas por datos puedas tomar, mejor será tu negocio gracias a ello.
Eso es exactamente lo que los programas y herramientas de IA permiten hacer a los profesionales de TI: utilizar más datos para obtener información precisa.
Estos programas hacen que el big data sea accesible. A su vez, los equipos de TI pueden utilizar esos datos para mejorar la experiencia del usuario con acciones como la creación de gráficos, la actualización de las descripciones de los productos y el cambio de los diseños de los sitios web para que se adapten mejor al uso de los clientes.
El análisis predictivo permite predecir resultados futuros a partir de datos históricos. En TI, esto se aplica directamente a la planificación de la capacidad y a la predicción de fallos del sistema. También ayuda a optimizar la utilización de recursos antes de que surjan problemas, reduciendo el impacto operativo de los cuellos de botella imprevistos.
Para la planificación de la capacidad, se necesita información sobre los sistemas, los problemas actuales y cualquier aumento en el uso del producto o del servidor – exactamente los casos de uso en los que la IA puede ayudar.
Este acceso a los datos permite a los equipos de TI tomar decisiones más informadas sobre la asignación de recursos, la planificación estratégica y las mejoras de infraestructura. Otorga a la empresa la capacidad de ver la organización en su conjunto, en lugar de centrarse en cada departamento o sector individual del negocio de forma independiente.
2. Automatización inteligente de operaciones de TI: menos trabajo manual, más resiliencia operativa
A pesar de que las transformaciones digitales se están produciendo a un ritmo más rápido que nunca, algunos departamentos de operaciones de TI todavía están atrasados en la actualización de sus procesos con la forma de hacer las cosas del siglo XXI.
Aunque no todo el mundo la utiliza hoy en día, según el IBM Global AI Adoption Index (2023), el 83% de las empresas afirma que la IA es una prioridad en sus planes de negocio.
Y, si según la investigación de Accenture se espera que la IA mejore la productividad de los empleados en un 40%, ¿por qué no querer invertir en ella?
La IA puede encargarse de tareas rutinarias. Por ejemplo, puede optimizar y automatizar la supervisión, el mantenimiento y las actualizaciones del sistema para liberar a los agentes de soporte y al personal de TI para que puedan centrarse en tareas de mayor valor. Este es el principio central detrás de AIOps: aplicar inteligencia artificial a las operaciones de TI para reducir el ruido de alertas, correlacionar eventos y acelerar la resolución de incidentes.
La IA puede identificar posibles problemas antes de que surjan. Con el análisis predictivo y el aprendizaje automático, las herramientas de IA pueden encontrar problemas y crear un enfoque proactivo y predictivo, en lugar de reactivo, para la gestión de incidentes – lo que aumenta directamente la madurez de TI de la organización.
Un enfoque proactivo para la gestión de incidentes no solo disminuirá el tiempo de inactividad de los sistemas de TI, sino que también mejorará la eficiencia de los equipos y la fiabilidad del sistema. Según Gartner, las organizaciones que adoptan AIOps y automatización inteligente pueden reducir los costes operativos de TI hasta en un 25% para 2025.
3. IA en ciberseguridad: detección de amenazas en tiempo real y respuesta automatizada a incidentes
Una filtración de datos en Estados Unidos cuesta, de media, 9,48 millones de dólares. Teniendo en cuenta que hay más de 2.200 al día en todo el mundo, la cantidad adecuada de dinero (léase: una buena cantidad) debería destinarse a proteger los activos de tu empresa.
La ciberseguridad, la práctica de proteger tus sistemas, redes y programas digitales de los ataques digitales, está creciendo en importancia año tras año. No son pocos los ataques de seguridad que se producen a través de las direcciones de correo electrónico de las empresas o los datos que se filtran por escritorios de servicio no lo suficientemente seguros. Con la IA y los crecientes estándares de seguridad en la tecnología, las posibles amenazas a la seguridad se pueden identificar y resolver más rápido que nunca.
¿Cómo?
La IA analiza grandes cantidades de datos en tiempo real. Los algoritmos de aprendizaje automático están configurados para identificar patrones y detectar anomalías que podrían indicar actividad maliciosa – a menudo antes de que se active cualquier alerta tradicional basada en reglas. Si está habilitada, la IA puede automatizar la respuesta inicial a incidentes de seguridad: aislar endpoints comprometidos, bloquear tráfico sospechoso o escalar alertas al equipo de seguridad con contexto enriquecido. Según el IBM Cost of a Data Breach Report (2023), las organizaciones que utilizan IA en seguridad contienen las brechas 74 días más rápido que aquellas que no lo hacen.
Tu empresa solo se beneficiará de la utilización de herramientas de IA para ayudar a prevenir y mitigar las amenazas de ciberseguridad, lo que le ahorrará mucho tiempo y dinero a largo plazo.
4. IA en la gestión de servicios de TI (ITSM): autoservicio, automatización y experiencia del usuario final
Una cosa que la tecnología más avanzada ha podido hacer en los últimos años es permitir que tu empresa (o la persona que construye el producto) vuelva a colocar al usuario final en primer plano. Durante un tiempo, cuando se lanzaban constantemente nuevas tecnologías y la gente se adaptaba a los ordenadores y a los nuevos sistemas de procesamiento, al mismo tiempo que cambiaba entre documentos en papel y en línea, el usuario final fue dejado de lado.
Pero ahora, con la ayuda de sistemas y herramientas tecnológicas más avanzadas, como los de la IA, las empresas pueden volver a poner el foco en el usuario final sin dejar caer la pelota en otra vía del negocio.
El uso de herramientas de IA en ITSM abre muchas nuevas posibilidades.
Por ejemplo, según el IBM Institute for Business Value, los chatbots pueden reducir los costos de atención al cliente hasta en un 30% para las empresas. Los chatbots y asistentes virtuales (VA) impulsados por IA se pueden utilizar para mejorar la atención al usuario tanto en términos de velocidad como de calidad de servicio. En lugar de esperar minutos u horas para que un agente de soporte esté libre, los usuarios pueden obtener respuestas instantáneas a consultas comunes, con lo que todas las partes quedan satisfechas. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite interacciones más intuitivas y naturales entre los usuarios finales y los sistemas de TI, sin sacrificar la experiencia del usuario.
Además, la IA se puede utilizar para automatizar las tareas rutinarias del servicio de asistencia, optimizar los procesos de ITSM – incluyendo la gestión de incidencias, cambios, problemas y solicitudes de servicio – y resolver problemas para aumentar la eficacia y la eficiencia de los departamentos de TI. La investigación de Forrester indica que la IA aplicada al autoservicio puede desviar hasta el 40% de los tickets de nivel 1, liberando a los agentes para el trabajo de mayor valor estratégico.
No es ningún secreto que la IA revolucionará las TI.
Todos los ámbitos del sector se verán afectados, y las empresas mejorarán gracias a ella. La automatización de las tareas rutinarias, la mejora de las medidas de seguridad, la toma de decisiones más respaldadas por datos y la disponibilidad de opciones de autoayuda para acelerar el soporte beneficiarán tanto a los clientes como a las empresas. Al apoyarse en la IA para ITSM, las empresas pueden aumentar la productividad y la eficiencia de los empleados, reducir el tiempo de inactividad de los productos y mejorar el rendimiento general de sus sistemas de TI.
EasyVista también realiza un seguimiento de la IA y lleva a cabo investigaciones sobre nuevas áreas para aplicarla en TI a través de nuestro propio laboratorio de investigación dedicado a la IA. Si deseas adentrarte en la galaxia de la IA, puedes consultar las publicaciones de nuestro equipo aquí. O para profundizar más en casos de uso específicos de Operaciones de TI y ITSM, solicita una demo.
