Cómo la IA generativa correlaciona los objetivos empresariales y de TI para maximizar los resultados empresariales

El uso eficaz de los recursos de TI para respaldar los objetivos comerciales puede cambiar las reglas para cualquier organización. Pero los desafíos importantes retrasan la integración de la tecnología transformadora en los procesos de negocio. Los propietarios de empresas a menudo lidian con la frustrante realidad de descubrir problemas de TI que afectan sus operaciones solo después de que han surgido las quejas de los clientes, lo que les deja pocas oportunidades de mitigar los problemas de manera proactiva. La falta de concientización oportuna dificulta la resolución rápida de problemas y conduce a una desconexión entre los esfuerzos del equipo de TI y los objetivos comerciales generales de la organización. Esta desconexión se ve agravada aún más por la necesidad de utilizar equipos de soporte de múltiples proveedores para la resolución de problemas, desviando tiempo y recursos de la actividad principal.

El potencial transformador de la tecnología de IA generativa, junto con la implementación estratégica y la colaboración, puede cerrar la brecha entre la TI y los objetivos comerciales para impulsar el éxito continuo y garantizar que su organización ofrezca resultados comerciales específicos.

Los avances en IA generativa impulsada por modelos de lenguaje grandes (LLM) continúan inspirando nuevas soluciones que ayudan a las empresas a superar estos desafíos organizacionales de larga data. Estos avances llegan inmediatamente después de los avances evolutivos en TI y tecnologías en la nube que permiten a las empresas de todas las industrias crecer a escala, expandirse a nuevos mercados y encontrar nuevos caminos hacia el éxito. El principal de estos avances es la mejora en la tecnología de nube híbrida, que facilita desplegar, administrar y asegurar aplicaciones en múltiples entornos de nube. 

Sin embargo, un extenso patrimonio de nube híbrida puede convertirse rápidamente en uno complicado que los equipos de TI deben dedicar mucho tiempo a observar para garantizar la seguridad y la operatividad. Muchas redes de TI organizacionales alojan decenas de miles de aplicaciones que operan dentro de su red de nube híbrida. Con tantas aplicaciones, se convierte en un desafío importante para las operaciones de TI enfocarse en lograr los resultados comerciales deseados. Cada aplicación crea una señal que los profesionales de TI deben observar y comprender rápidamente para determinar el estado de la aplicación y la red, de modo que puedan reaccionar si algo afecta negativamente el rendimiento del negocio. En un ámbito complejo de TI de nube híbrida, es difícil correlacionar las operaciones de TI con los resultados empresariales y tomar medidas proactivas.

Los equipos de TI observan y toman decisiones utilizando diversas herramientas de monitoreo del rendimiento de las aplicaciones para determinar el estado de las muchas aplicaciones que se ejecutan en todo su ecosistema de TI y nube híbrida. Los líderes empresariales no tienen fácil acceso a esta información crucial (o a la capacitación técnica necesaria para comprenderla), lo que a menudo los deja a oscuras sobre las complicaciones de TI y cómo pueden afectar el trabajo diario y los objetivos comerciales. Esta disparidad en la comunicación puede generar confusión e ineficiencia a la hora de dirección de cuestiones críticas.

Transmitir de manera efectiva el impacto de los problemas técnicos a los stakeholders del negocio es un gran desafío. Las organizaciones tienen dificultades para adaptar la comunicación a diferentes personas de negocios, ya que varios stakeholders tienen diferentes conocimientos técnicos.

Las operaciones de TI deben asegurarse de que los diferentes sistemas y plataformas integrados sigan siendo observables de manera integral, lo que requiere un esfuerzo y una coordinación considerables. Establecer los indicadores clave de rendimiento (KPI) adecuados para medir la eficacia de los esfuerzos de observabilidad también puede ser un desafío, ya que las métricas relevantes deben demostrar el valor y el impacto de la observabilidad en las operaciones comerciales (lo que no siempre está claro en un contexto de TI). Las operaciones de TI deben mostrar cómo la observabilidad contribuye directamente al éxito y los resultados del negocio.

Las herramientas de observabilidad estándar permiten a los expertos de TI monitoreen y analicen las alertas de TI para determinar su relevancia para el negocio. Sin embargo, este proceso a menudo no está alineado con las prioridades comerciales, lo que genera ineficiencias y falta de comunicación. Comunicar el impacto empresarial de los problemas de TI a los stakeholders adecuados es una tarea compleja, ya que los líderes empresariales requieren información contextualizada para tomar decisiones informadas.

A pesar de estos desafíos, la aplicación de la IA generativa ofrece una solución prometedora para ayudar a las organizaciones a maximizar el valor comercial y minimizar los impactos negativos de TI. Las operaciones de TI pueden poner la flexibilidad de la IA generativa (en términos de multidominio y funcionalidad más amplia en torno a la generación de contenido, resumen, generación de código y extracción de entidades) a la tarea de observar la red para informar a los expertos de TI sobre posibles problemas y eventos de TI. Mientras tanto, los modelos de lenguaje grandes pueden proporcionar insights detallados y contextualizados para articular y especificar los impactos de TI en diferentes segmentos del negocio.

La IA generativa ayuda a cerrar la brecha al transmitir información de alerta de TI a los stakeholders adecuados del negocio en un lenguaje que puedan entender, con detalles relevantes. Puede ofrecer información personalizada basada en el business persona, lo que permite a los stakeholders comprender cómo les afectará específicamente el problema.

La solución de IA generativa utiliza LLM para informar a los usuarios empresariales sobre el impacto en sus procesos, señalando qué aspecto específico de su proceso se ve afectado. Puede proporcionar información como el punto de impacto, las implicaciones para su división o centro de ganancias y el efecto general en la organización.

Por ejemplo, supongamos que una interfaz entre Salesforce y SAP deja de funcionar. En ese caso, la IA generativa puede proporcionar detalles sobre cómo ocurrió el evento de TI (como un problema de interfaz o carga de datos) e identificar cada proceso descendente que podría afectar los resultados del negocio. Luego, las operaciones de TI pueden informar a los stakeholders sobre el problema utilizando un lenguaje específico de dominio generado por IA para ayudar a los líderes del lado comercial de la organización a comprender el contexto del evento y los posibles impactos. Además, la IA generativa puede ofrecer soluciones o pasos alternativos para que los usuarios empresariales continúen con las operaciones si sus procesos estándar se ven afectados. Este nivel de información contextualizada permite a los líderes empresariales continuar sus operaciones sin problemas, incluso ante los desafíos de TI.

La IA generativa que utiliza LLM proporciona un análisis más rápido y preciso. Esto permite a las organizaciones transformar las operaciones de TI priorizando la toma de decisiones impulsada por el negocio, lo que conduce a operaciones más eficaces y eficientes. El uso de la IA generativa para validar y priorizar los problemas de TI en función de su relevancia para el negocio y proporcionar una comunicación personalizada de los problemas de TI a los stakeholders adecuados empodera aún más a los líderes empresariales para tomar decisiones informadas.

Si bien aún se está desarrollando una solución totalmente integrada, la IA generativa que utiliza LLM facilita una forma más factible de notificar a los líderes empresariales con información contextual y proporcionar posibles resoluciones más allá de las notificaciones de eventos. Las organizaciones pueden comenzar a incorporar varias herramientas y sistemas para aprovechar estos beneficios hoy. Los esfuerzos de integración pueden centrarse en incorporar la IA generativa en las tecnologías existentes (como SAP, interfaces CPI, Signavio y Salesforce) para lograr los resultados previstos.

Estas integraciones permiten una visión holística y un manejo eficaz de las alertas de TI en diferentes sistemas. IBM® Consulting ofrece integraciones en varias herramientas, y podemos garantizar una solución para toda la empresa más allá de las plataformas patentadas específicas. 

La IA generativa presenta una oportunidad transformadora para que las organizaciones maximicen el valor empresarial y minimicen los impactos negativos de TI. La IA generativa permite a las organizaciones tomar decisiones informadas y mantener operaciones fluidas al alinear las operaciones de TI con las prioridades comerciales, aprovechar la información contextualizada y proporcionar soluciones alternativas específicas.