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

A medida que la IA remodela el ámbito empresarial, se está produciendo un cambio radical en nuestra forma de pensar sobre la gestión de aplicación. Las organizaciones más exitosas en 2025 no solo se están adaptando a la complejidad de la nube; lo están utilizando como catalizador de una inteligencia operativa inigualable para generar valor comercial real.

Los líderes de TI en todos los roles enfrentan desafíos complejos a medida que utilizan insights impulsados por IA y automatización para transformar la forma en que abordan la gestión de aplicaciones. Pero con el enfoque correcto, los líderes empresariales pueden mejorar significativamente la prestación de servicios a lo largo de todo el ciclo de vida de la aplicación.

Los analistas de la industria han informado sus insights y predicciones para el año, y no sorprende que la atención se centre en optimizar y estabilizar los sistemas de TI existentes. Con respecto a los servicios de gestión de aplicaciones, las 3 principales tendencias notables son:

• Los directores de sistemas de información (CIO) se centran en la resiliencia y la innovación - Los directores de sistemas de información (CIO) están priorizando las inversiones en arquitecturas resilientes y soluciones impulsadas por IA para ayudar a garantizar la continuidad de negocio y fomentar la innovación continua.
• La creciente importancia de la sustentabilidad - La sustentabilidad se convertirá en un enfoque clave, ya que las organizaciones buscan soluciones de nube verde y prácticas de administración de aplicaciones que se centren en la eficiencia.
• Automatización extrema: las empresas darán prioridad a la automatización extrema para optimizar la gestión de aplicaciones, reducir costos y mejorar la eficiencia operativa. AIOps impulsará sistemas de autocorrección, mantenimiento predictivo y actualizaciones de software fluidas.

Los CIO están bajo una presión constante para optimizar el gasto operativo, pero necesitan más fondos para iniciar iniciativas de modernización de TI. Los equipos de operaciones de TI están lidiando con la creciente complejidad de las aplicaciones en entornos híbridos y multinube, lo que conduce a servicios empresariales deficientes y aumenta los costos.

Los arquitectos técnicos luchan por mantener y gestionar un entorno de TI amplio debido al aumento de la deuda técnica. Los gerentes de continuidad de negocio se preocupan por el impacto potencial de las fallas de TI en las operaciones mientras buscan soluciones para la resiliencia y la continuidad. Por último, a los Gerentes de Entrega y Talento les resulta difícil obtener y retener talento con la combinación correcta de habilidades de tecnología empresarial y experiencia en operaciones de AMS liderada por IA.

La administración y optimización de las aplicaciones empresariales y su infraestructura subyacente afectan a los líderes de TI en todas las funciones. Pero los CIO, sin visibilidad de las operaciones de TI correlacionadas con las prioridades del negocio, son los más afectados; si no pueden mostrar el rendimiento de las inversiones actuales, no pueden pedir más fondos.

Gestionar aplicaciones críticas personalizadas dentro de entornos híbridos y multicloud requiere un esfuerzo y cuidado sostenidos. Algunos de los principales desafíos que enfrentan las empresas en la gestión de aplicaciones personalizadas son:

• Compatibilidad con nubes públicas  – Las aplicaciones personalizadas generalmente requieren una reconfiguración significativa para funcionar perfectamente en plataformas en la nube y con servicios en la nube. Los proveedores de la nube tienen protocolos personalizados, interfaces 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 la nube, como AWS, Azure y Google Cloud. Garantizar un rendimiento y una integración constantes en todas estas plataformas requiere recursos calificados y dedicados que puedan realizar un monitoreo las 24 horas, desplegar una automatización eficaz y ser responsables de la gobernanza.
• Escalabilidad y optimización del rendimiento: escalar aplicaciones dinámicamente en diversos entornos de nube puede ser 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 Dispar y procesos en plataformas en la nube a menudo conduce a silos operativos. También conduce al uso de recursos duplicados que hacen las mismas cosas en diferentes plataformas, lo que aumenta la complejidad y los costos. Esta falta de estandarización e integración puede impedir la eficiencia operativa general y ampliar aún más la brecha de talento.
• Brecha de talento: la administración de aplicaciones personalizadas en una configuración multicloud híbrida requiere habilidades especializadas en tecnologías de nube, desarrollo de aplicaciones y administración de infraestructura. La escasez de esos conocimientos técnicos es un problema persistente para las empresas.

La complejidad de la gestión de aplicaciones en entornos híbridos ha ido aumentando continuamente, y los métodos tradicionales tienen dificultades para seguir el ritmo de los entornos informáticos modernos. La gestión basada en IA introduce un avance transformador al proporcionar soluciones inteligentes basadas en datos para optimizar el rendimiento de las aplicaciones, mejorar la seguridad y agilizar las operaciones.

Mediante el uso del machine learning y los análisis predictivos, la IA puede identificar patrones, anticipar retos y ofrecer soluciones proactivas, lo que ayuda a garantizar una integración y funcionalidad perfectas en todas las plataformas en la nube. La IA ha revolucionado la forma en que las empresas gestionan aplicaciones personalizadas en entornos híbridos multicloud con las siguientes capacidades:

• Monitoreo inteligente y análisis: las herramientas con tecnología de inteligencia artificial de pueden monitorear aplicaciones en múltiples nubes en tiempo real, identificando anomalías y proporcionando información útil para evitar el tiempo de inactividad.
• Análisis predictivo para una gestión proactiva – La IA permite 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 basada en inteligencia artificial elimina tareas repetitivas como la gestión de parches, la asignación de recursos y el ajuste del rendimiento, lo que libera 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 minimizar los costos.

La industria ya está viendo a los proveedores multinube hacer incorporación de IA generativa 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 automatización ha demostrado ser un punto de inflexión para optimizar la gestión de aplicaciones críticas para el negocio. Mediante el uso de tecnologías avanzadas como la IA/machine learning (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, lo que reduce el error humano.

Una metodología de bajo contacto es muy adecuada para operaciones como:

• Despliegue y configuración automatizados de aplicaciones – Esto se hace automatizando los procesos de aprovisionamiento y configuración de aplicaciones. Por ejemplo, el software para nuevos empleados se puede instalar automáticamente con configuraciones predefinidas tan pronto como se incorporen.
• Escalado dinámico de aplicaciones basadas en la nube: la automatización de bajo contacto permite a los equipos de TI manejar cargas de trabajo fluctuantes al escalar automáticamente las aplicaciones basadas en la nube hacia arriba o hacia abajo. Por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico que experimenta un aumento de tráfico durante una venta puede asignar automáticamente más servidores o recursos para gestionar la demanda, ayudando a garantizar una experiencia de usuario fluida.
• Monitoreo y resolución de problemas en tiempo real – Las anomalías y los cuellos de botella en el rendimiento de la aplicación se pueden detectar rápidamente sin intervención manual. Por ejemplo, si un servicio crítico se ralentiza debido a un tráfico elevado, el sistema escalará automáticamente Recursos o aplicará arreglos para mantener el tiempo de actividad y el rendimiento del servicio.
• Gestión continua de la seguridad y el cumplimiento normativo: las operaciones rutinarias, como los análisis de vulnerabilidades, la gestión de parches y la aplicación de políticas, se pueden automatizar fácilmente. Por ejemplo, cuando surge una nueva amenaza de seguridad, el sistema puede desplegar automáticamente parches en las aplicaciones afectadas sin entrada humana, minimizando así la exposición al riesgo.
• Capacidad de autocorrección para aplicaciones  – En caso de fallas en las aplicaciones, los sistemas sin contacto pueden diagnosticar y resolver problemas de manera autónoma. Por ejemplo, si un servidor que aloja una aplicación crítica falla, el sistema puede cambiar automáticamente a un servidor de respaldo, restaurar los servicios y notificar a los stakeholders, todo sin ninguna intervención manual.
• Sistemas de autosoporte: los sistemas de autosoporte basados en IA generativa permiten a los usuarios generar tickets e iniciar arreglos automatizados sin la necesidad de hablar con un representante de soporte. Esto da como resultado 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 desplegar una estrategia independiente de la plataforma y de las herramientas, basada en datos para las operaciones de TI. El servicio impulsado por IA proporciona monitoreo y observabilidad 24x7 en todo el entorno de TI.

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

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

En conjunto, estas herramientas y activos ayudan a mejorar significativamente la prestación de servicios en 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 comerciales para el crecimiento sostenible y la mejora continua.

Para una visión más profunda de IBM Consulting, únete a nuestro próximo seminario web, Aprovechando la IA para simplificar la gestión y optimizar costes de aplicaciones personalizadas en nubeshíbridas.