Predice las infracciones de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) antes de que ocurran con IA.

El estado de las herramientas de automatización de cargas de trabajo

Las herramientas de automatización de cargas de trabajo y los planificadores han sido durante mucho tiempo un elemento fundamental en las operaciones de TI. Automatizan tareas rutinarias, programan flujos de trabajo basados ​​en eventos y gestionan trabajos por lotes. Sin embargo, el ecosistema de TI actual es tan complejo que incluso estas herramientas esenciales a menudo carecen de la capacidad de observación predictiva necesaria para evitar incumplimientos de los acuerdos de nivel de servicio (SLA).

Las fusiones y adquisiciones introducen soluciones de gestión de carga de trabajo contradictorias. La rotación de personal genera lagunas de conocimiento. Si bien muchas empresas buscan consolidarse, Para facilitar una transición sin problemas, primero necesitan tener una visibilidad completa de cómo funcionan las cargas de trabajo. ¿Cómo determina el departamento de TI qué sistemas gestionan qué acuerdos de nivel de servicio (SLA)? ¿Cómo pueden planificar los cambios sin interrumpir las operaciones comerciales?

La complejidad, el riesgo y el coste de cambiar las soluciones de automatización de la carga de trabajo a menudo llevan a las organizaciones a aceptar el statu quo. En lugar de prevenir las infracciones de los acuerdos de nivel de servicio (SLA), los equipos reaccionan ante ellas, convocando a expertos para resolver cada problema una vez que se produce. Pero incluso los retrasos menores se acumulan. Si tan solo entre cinco y veinte miembros del equipo dedican horas al mes a solucionar problemas relacionados con los acuerdos de nivel de servicio (SLA), eso supone potencialmente 40 horas de productividad perdida, tiempo que podría emplearse en la innovación empresarial.

Si esto te suena familiar, es hora de... Pasar de la resolución reactiva de problemas a la gestión proactiva de los acuerdos de nivel de servicio (SLA). La IA puede ayudar.

IA supervisada frente a IA no supervisada

Existen diferentes tipos de IA, y comprender sus funciones es crucial para una gestión eficaz de los SLA.

• IA asistida Requiere intervención humana. Genera respuestas cuando se le solicita, como crear código, historias o respuestas a consultas específicas.
• IA no supervisada, Por otro lado, funciona de forma autónoma. Supervisa continuamente las cargas de trabajo, predice los incumplimientos de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y toma medidas correctivas, sin necesidad de intervención humana.

Para la gestión de SLA, La IA no supervisada es la opción más eficaz. En lugar de reaccionar ante los incumplimientos de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) después de que se produzcan, la IA evalúa continuamente las dependencias entre tareas, identifica los flujos de trabajo en riesgo y aplica medidas correctivas para prevenir fallos antes de que ocurran.

Cómo la IA predice y previene las infracciones de los acuerdos de nivel de servicio (SLA).

La IA transforma la gestión de la carga de trabajo al eliminar las sorpresas y garantizar la resolución proactiva de problemas. Así es como funciona:

• Análisis predictivo: La IA analiza datos históricos para identificar patrones y predecir incumplimientos de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) antes de que ocurran. Esto permite a los equipos de TI abordar los riesgos de forma proactiva, garantizando un mayor cumplimiento de los SLA y tiempos de resolución más rápidos.
• Planificación inteligente de la carga de trabajo: la IA tiene en cuenta la disponibilidad de recursos, las dependencias y los acuerdos de nivel de servicio (SLA) para optimizar la planificación de tareas y reducir los cuellos de botella, lo que permite a los equipos de TI centrarse en iniciativas estratégicas.
• Análisis de la causa raíz: la IA ayuda a identificar la causa raíz de las interrupciones en la carga de trabajo, lo que permite una resolución de problemas más rápida y previene problemas recurrentes.
• Observabilidad y previsibilidad: la IA y el aprendizaje automático proporcionan información detallada sobre los ecosistemas de carga de trabajo. Al detectar anomalías en tiempo real y aprender de las tendencias pasadas, la IA mejora el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y la eficiencia operativa.

De sistemas aislados a una verdadera observabilidad

Para gestionar eficazmente los acuerdos de nivel de servicio (SLA), la IA debe supervisar todo el ecosistema de carga de trabajo. Tanto si su organización utiliza mainframes, sistemas abiertos o múltiples plataformas de gestión de carga de trabajo, la IA proporciona una visibilidad esencial y ofrece observabilidad predictiva en todas las soluciones de automatización.

AI Predictive Pulse es una solución de IA desatendida que se integra a la perfección con cualquiera de las herramientas de automatización de cargas de trabajo de Rocket Software. Proporciona una visión unificada del rendimiento de las cargas de trabajo y mitiga de forma proactiva los riesgos relacionados con los acuerdos de nivel de servicio (SLA).

Las organizaciones que han implementado AI Predictive Pulse ya están viendo beneficios significativos:

Tiempo de anticipación promedio de 4 horas para predecir y prevenir incumplimientos de SLA.
Reducción drástica del tiempo necesario para planificar los cambios: de semanas a horas.
90% de precisión en la predicción de retrasos en trabajos por lotes.

Para descubrir cómo AI Predictive Pulse puede ayudar a su organización a predecir y prevenir incumplimientos de los acuerdos de nivel de servicio (SLA), descargue nuestra ficha técnica o solicite una demostración hoy mismo.