IA y ML: La solución definitiva a los mayores retos de TI
Los incidentes, las interrupciones de TI y la inactividad imprevista suponen un alto costo para cualquier empresa. La gestión de TI tradicional (que está arraigada en ciclos reactivos de detección, diagnóstico y reparación) contribuye a generar importantes cargas financieras y de reputación. Los equipos de TI se ahogan entre los tickets acumulados y a menudo se pierden oportunidades valiosas debido a la demora para obtener información, tomar decisiones y adoptar medidas. Esto resalta la necesidad de encontrar un enfoque más inteligente y proactivo para gestionar las crecientes complejidades de la TI moderna.
Afortunadamente, la inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) están transformando las operaciones de TI. Al aprovechar las enormes cantidades de datos para generar información más inteligente, estas tecnologías ofrecen potentes funciones de análisis que permiten realizar operaciones de TI proactivas y optimizadas.
Este e-book explora cómo la analítica basada en IA y ML puede ayudar a las organizaciones a abordar sus mayores retos de TI, mejorar la toma de decisiones y revolucionar la forma como trabajan los equipos.
En este e-book, aprenderá cómo:
Prever los problemas antes de que se produzcan con la previsión basada en ML:
Analice los datos históricos e incorpore los eventos influyentes para predecir los fallos del sistema, lo que permite un mantenimiento proactivo y evita costosas interrupciones.
Aislar los dispositivos problemáticos con ITOps proactivas y basadas en IA:
Analice los datos de los activos y los KPI, identifique y aborde los dispositivos potencialmente defectuosos antes de que afecten a sus operaciones.
Simplificar los datos y automatizar el RCA con asistentes analíticos inteligentes:
Dote a su equipo de TI de potentes funciones de GenAI que automatizan la creación de informes, proporcionan KPI, identifican tendencias y aceleran el RCA.
Adoptar medidas oportunas con la inteligencia de decisión basada en IA
Reciba recomendaciones contextuales e incluso correcciones automatizadas para los problemas identificados, minimizando el análisis manual y los retrasos.
Proteger los dispositivos vulnerables con la detección automática de anomalías
Identifique y responda automáticamente a los comportamientos sospechosos de los dispositivos o usuarios, protegiendo sus sistemas de posibles amenazas.