La explosión continua de datos de entornos multinube y nativos de la nube, junto con la mayor complejidad de los stacks de tecnología, llevará a las organizaciones a buscar formas nuevas y más eficientes de impulsar la automatización inteligente en 2023.
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No es sólo el enorme incremento en las cargas transmitidas, pero los volúmenes exponenciales de datos adicionales, los cuales se pueden aprovechar para obtener una mejor observabilidad, una seguridad mejorada y conocimientos del negocio más profundos.
Sin embargo, el predominio de herramientas de monitoreo en silos que ofrecen información sobre una sola área del stack de tecnología o respaldan un caso de uso aislado ha impedido el progreso en el acceso a este valor, lo que dificulta retener el contexto de los datos.
También da como resultado silos departamentales, ya que cada equipo permanece enfocado en su propia pieza del rompecabezas, en lugar de combinar datos para revelar el panorama general.
Para abordar esto, la observabilidad, la seguridad y Business Analytics convergerán a medida que las organizaciones consoliden sus herramientas.
Para pasar de una infinidad de herramientas aisladas y difíciles de administrar “hágalo usted mismo” (DIY, por su abreviatura en inglés), a plataformas de análisis de múltiples usos impulsadas por IA que ofrecen a los equipos de BizDevSecOps, los conocimientos y la automatización que necesitan.
Esto ayudará a dominar las nubes y la explosión de datos e impulsará la automatización inteligente en múltiples áreas, desde la modernización de la nube hasta el cumplimiento normativo y el análisis cibernético.
La “IA confiable” surgirá como un atributo requerido
A medida que las organizaciones se esfuerzan por hacer más con menos y avanzar a través de los crecientes obstáculos macroeconómicos, la automatización será más crítica que nunca en 2023. Esto permitirá a las organizaciones liberar recursos calificados para enfocarse en tareas que brinden el mayor valor y evitar la perspectiva poco atractiva de recortar de vuelta a los proyectos digitales y la innovación. Sin embargo, la creciente conciencia del potencial hacia la IA será una barrera para la automatización generalizada en las operaciones comerciales, TI, desarrollo y seguridad.
Las organizaciones no pueden darse el lujo de impulsar runbooks automatizados con IA que pueden ser engañados para confundir los síntomas de un problema con su causa raíz, que prioriza los problemas de menor riesgo sobre los que tienen un impacto real en el negocio o que implementan las soluciones incorrectas.
Sin una IA confiable, los operadores humanos seguirán sintiéndose obligados a validar manualmente cualquier respuesta que proporcionen sus soluciones impulsadas por IA. Esto anulará las ganancias de eficiencia y obstaculizará los esfuerzos para automatizar los procesos de negocios, desarrollo, seguridad y operaciones. Por lo tanto, la confiabilidad surgirá como un requisito previo para cualquier solución de IA, a través de su capacidad para proporcionar respuestas precisas y explicables en lugar de conjeturas estadísticas.
Seguros cibernéticos exigen más seguridad
El riesgo cibernético se convertirá en una prioridad para todos los involucrados en la innovación, ya que la creciente madurez en la industria de seguros hace imperativo tratar la seguridad como una responsabilidad compartida. Las organizaciones que contraten pólizas de seguro cibernético deberán demostrar que todos los innovadores en el negocio pueden llevar a cabo la diligencia debida y gestionar el riesgo asociado con sus acciones.
Por lo tanto, habrá un enfoque creciente en las soluciones que permitan a los equipos madurar sus estrategias centradas en DevOps y BizDevOps en un enfoque SecDevBizOps más holístico. Esto conducirá a una mayor inversión en plataformas de observabilidad que respalden los procesos interdepartamentales y garanticen que todos tengan las respuestas que necesitan para ser responsables de ofrecer una innovación segura.
La automatización de datos basada en el contexto
Las organizaciones se darán cuenta cada vez más de que, para ser efectivas, las plataformas que utilizan para automatizar los proyectos de entrega de software y admitir AIOps deben basarse en el contexto de los datos. Eso significa que necesitan la capacidad de unificar datos en una única fuente de verdad, donde se pueden transformar en respuestas precisas y automatización inteligente.
Esto será clave para garantizar que la IA que impulsa la automatización pueda distinguir entre causa y efecto para tomar decisiones más inteligentes y oportunas. Sin embargo, las organizaciones luchan por mantener este contexto, ya que la creciente complejidad de las arquitecturas de nube dinámicas y los viajes digitales cada vez más distribuidos han llevado a una explosión de datos y herramientas de análisis dispares.
En el próximo año, las organizaciones buscarán abordar esto cambiando su enfoque de consolidar herramientas para impulsar AIOps eficientes, a adoptar plataformas que admitan AISecOps más avanzados.
Esto les permitirá romper los silos entre la observabilidad, el negocio y la seguridad de datos y unirlos con la topología y el mapeo de dependencias. Como resultado, podrán conservar la relación entre los flujos de datos y desbloquear el contexto completo necesario para impulsar una automatización más potente y precisa, de modo que puedan ofrecer experiencias digitales perfectas.
