Inteligente, escalable e impulsada por IA: la próxima era de la gestión de aplicaciones

A medida que la IA remodela el panorama empresarial, se está produciendo un cambio radical en nuestra forma de pensar en la gestión de aplicaciones. Las organizaciones más exitosas de 2025 no solo se están adaptando a la complejidad de la nube, sino que la utilizan como catalizador de una inteligencia operativa sin igual para generar un verdadero valor empresarial.

Los líderes de TI en todos los roles se enfrentan a desafíos complejos al utilizar conocimientos y automatización impulsados por IA para transformar la forma en que abordan la gestión de aplicaciones. Pero con el enfoque adecuado, los líderes empresariales pueden mejorar significativamente la prestación de servicios en todo el ciclo de vida de la aplicación.

Los analistas del sector han presentado sus conocimientos y predicciones para el año, y no sorprende que se centren en optimizar y estabilizar los sistemas de TI existentes. En cuanto a los servicios de gestión de aplicaciones, las tres principales tendencias más destacadas son:

• Los directores de información (CIO) se centran en la resiliencia y la innovación: los CIO están dando prioridad a las inversiones en arquitecturas resilientes y soluciones impulsadas por IA para ayudar a garantizar la continuidad del negocio y fomentar la innovación continua.
• La creciente importancia de la sostenibilidad: la sostenibilidad se convertirá en un objetivo clave, ya que las organizaciones buscan soluciones de nube ecológicas y prácticas de gestión de aplicaciones que se centren en la eficiencia.
• Automatización extrema: las empresas darán prioridad a la automatización extrema para agilizar la gestión de aplicaciones, reducir costes y mejorar la eficiencia operativa. AIOps impulsará sistemas de autorreparación, mantenimiento predictivo y actualizaciones de software fluidas.

Los CIO están bajo una presión constante para optimizar el gasto operativo, pero necesitan más financiación para poner en marcha iniciativas de modernización de TI. Los equipos de operaciones de TI se enfrentan a la creciente complejidad de las aplicaciones en entornos híbridos y multinube, lo que provoca servicios empresariales deficientes y aumenta los costes.

Los arquitectos técnicos tienen dificultades para mantener y gestionar un entorno de TI en expansión debido a la creciente deuda técnica. Los gestores de continuidad del negocio se preocupan por el impacto potencial de los fallos de TI en las operaciones empresariales mientras buscan soluciones para la resiliencia y la continuidad. Por último, a los gestores de entrega y talento les resulta difícil buscar y retener talento con la combinación adecuada de habilidades tecnológicas empresariales y experiencia en operaciones de AMS impulsada por IA.

La gestión y la optimización de las aplicaciones empresariales y su infraestructura subyacente afectan a los líderes de TI en todos los puestos. Sin embargo, los CIO, sin visibilidad de las operaciones de TI correlacionadas con las prioridades empresariales, son los más afectados; si no pueden mostrar el rendimiento de las inversiones actuales, no pueden pedir más fondos.

Gestionar aplicaciones personalizadas críticas dentro de entornos híbridos y multinube requiere un esfuerzo y un cuidado sostenidos. Algunos de los principales retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de gestionar aplicaciones personalizadas son:

• Compatibilidad con la nube pública:  las aplicaciones suelen requerir una reconfiguración importante para funcionar de manera fluida en las plataformas en la nube y con los servicios de nube pública. Los proveedores de servicios en la nube tienen protocolos personalizados, interfaz de programación de aplicaciones (API) y configuraciones que aumentan la complejidad de la gestión de la compatibilidad.
• Gestión multinube: la mayoría de las organizaciones utilizan hoy en día múltiples proveedores de nube, como AWS, Azure y Google Cloud. Garantizar un rendimiento y una integración coherentes en todas estas plataformas requiere recursos cualificados y dedicados que puedan realizar una monitorización las 24 horas del día, implementar una automatización eficaz y ser responsables de la gobernanza.
• Optimización de la escalabilidad y el rendimiento: escalar aplicaciones personalizadas de forma dinámica en diversos entornos de nube puede resultar un desafío. La optimización del rendimiento se convierte en una ecuación compleja que implica la asignación de recursos, la gestión de la latencia y la rentabilidad.
• Silos operativos y proliferación de herramientas: el uso de herramientas y procesos dispares en las plataformas en la nube a menudo conduce a silos operativos. También conduce al uso de recursos duplicados haciendo las mismas cosas en diferentes plataformas, lo que conlleva un aumento de la complejidad y de los costes. Esta falta de estandarización e integración puede impedir la eficiencia operativa general y amplificar aún más la brecha de talento.
• Brecha de talento:  gestionar aplicaciones personalizadas en una configuración de multicloud híbrido requiere conocimientos especializados en tecnologías de nube, aplicación y gestión de infraestructura. La escasez de esa experiencia es un desafío persistente para las empresas.

La complejidad de la gestión de aplicaciones en entornos híbridos no ha dejado de crecer y los métodos tradicionales luchan por seguir el ritmo de los entornos informáticos modernos. La gestión basada en la IA introduce un avance transformador al proporcionar soluciones inteligentes basadas en datos para optimizar el rendimiento de la aplicación, mejorar la seguridad y agilizar las operaciones.

Mediante el uso del machine learning y el análisis predictivo, la IA puede identificar patrones, anticipar desafíos y ofrecer soluciones proactivas, ayudando a garantizar una Integración y funcionalidad fluidas en todas las plataformas en la nube. La IA ha revolucionado la forma en que las empresas gestionan aplicaciones en entornos multicloud híbrido con las siguientes capacidades:

• Monitorizaciómn inteligente y conocimientos: – Las herramientas con IA pueden monitorizar aplicaciones en múltiples nubes en tiempo real, identificando anomalías y proporcionando conocimientos que se pueden ejecutar para evitar tiempo de inactividad.
• Análisis predictivo para una gestión proactiva:  La IA ofrece la analítica predictiva, permitiendo a las empresas prever posibles problemas y abordarlos de forma proactiva, reduciendo las caídas no planificadas.
• Automatización de tareas repetitivas:  la automatización impulsada por IA elimina tareas repetitivas como la gestión de parches, la asignación de recursos y el ajuste del rendimiento, liberando valiosos recursos humanos.
• Escalado dinámico: la IA permite el escalado dinámico de los recursos en función de las demandas de la carga de trabajo, lo que ayuda a garantizar un rendimiento óptimo y a minimizar los costes.

El sector ya está viendo a los proveedores multinube incorporar la IA generativa (gen AI) en sus ofertas, y podemos esperar ver más de esto en 2025.

La combinación de un enfoque de activos con una metodología de gestión de bajo contacto que incorpora la automatización ha demostrado ser un cambio de juego para optimizar la gestión de aplicaciones críticas para el negocio. Mediante el uso de tecnologías avanzadas como IA/ML y herramientas nativas de la nube, esta metodología permite a los clientes mejorar la eficiencia operativa mediante el uso de modelos de autoservicio. Esto reduce la necesidad de intervención manual y los errores humanos.

Una metodología de bajo contacto es adecuada para operaciones como:

• Implementación y configuración automatizada de aplicaciones. Esto se logra automatizando los procesos de provisión y configuración de las aplicaciones. Por ejemplo, el software para nuevos empleados puede instalarse automáticamente con configuraciones predefinidas tan pronto como se unan.
• Escalado dinámico de aplicaciones basadas en la nube: la automatización permite a los equipos de TI gestionar las cargas de trabajo fluctuantes aumentando o reduciendo automáticamente las aplicaciones basadas en la nube. Por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico que experimente un aumento del tráfico durante una venta puede asignar automáticamente más servidores o recursos para gestionar la demanda, lo que ayuda a garantizar una experiencia de usuario fluida.
• Monitorización y resolución de problemas en tiempo real: las anomalías y los cuellos de botella en el rendimiento de las aplicaciones se pueden detectar rápidamente sin intervención manual. Por ejemplo, si un servicio crítico se ralentiza debido a un tráfico elevado, el sistema escalará automáticamente los recursos o aplicará correcciones para mantener el tiempo de actividad y el rendimiento del servicio.
• Gestión continua de la seguridad y el cumplimiento: las operaciones rutinarias como los análisis de vulnerabilidades, la gestión de parches y la aplicación de políticas pueden automatizarse fácilmente. Por ejemplo, cuando surge una nueva amenaza para la seguridad, el sistema puede implementar automáticamente parches en las aplicaciones afectadas sin actividad humana, minimizando la exposición al riesgo.
• Capacidad de autorreparación de las aplicaciones: en caso de fallos en las aplicaciones, los sistemas sin intervención pueden diagnosticar y resolver los problemas de forma autónoma. Por ejemplo, si un servidor que aloja una aplicación crítica se bloquea, el sistema puede cambiar automáticamente a un servidor de copia de seguridad, restaurar los servicios y notificar a las partes interesadas, todo ello sin ninguna intervención manual.
• Sistemas de autoasistencia: los sistemas de autoasistencia basados en IA generativa permiten a los usuarios plantear tickets e iniciar correcciones automatizadas sin necesidad de hablar con un representante de asistencia. Esto se traduce en una resolución de problemas más rápida y un uso optimizado del tiempo para los recursos humanos.

IBM ha ayudado a una empresa multinacional de fabricación a utilizar un enfoque de AMS que prioriza los activos para implementar una estrategia independiente de la plataforma, independiente de las herramientas y basado en datos para las operaciones de TI. El servicio con IA proporciona supervisión y observabilidad 24x7 en todo el entorno de TI.

También proporciona una gestión de servicios de TI impulsada por IA, lo que marca un avance significativo en la eficiencia operativa, la visibilidad y la eficacia. Esto ha ayudado a la empresa a detectar más de 50 problemas antes de la producción y a ahorrar más de 83 000 dólares en gastos mensuales de TI, junto con ahorros adicionales por la reducción del esfuerzo manual.

En IBM, utilizamos nuestra amplia gama de herramientas patentadas en una metodología que da prioridad a los activos y que nos permite acelerar y optimizar nuestros servicios de AMS y ofrecer beneficios a nuestros clientes. La cartera de activos y aceleradores incluye Manage on mainframe, Transition Engine y PRISM, por nombrar algunos.

Juntos, estas herramientas y activos ayudan a mejorar significativamente la prestación de servicios a lo largo de todo el ciclo de vida de la aplicación. Además, los activos están impulsados por IBM Consulting Advantage, una plataforma de entrega de IA que proporciona asistentes, agentes y aplicaciones de IA específicos para cada función y dominio. No se trata solo de administrar aplicaciones; se trata de optimizar las operaciones empresariales para lograr un crecimiento sostenible y una mejora continua.

Para obtener más información IBM Consulting, participe en nuestro próximo webinar,  Aprovechar la IA para simplificar la gestión y optimizar costes de aplicaciones en nubes híbridas.