Dynatrace ha presentado sus proyecciones para el año 2024, ofreciendo una visión única de las tendencias emergentes que influirán en el ámbito de la tecnología y la observabilidad. Desde avances destacados en inteligencia artificial hasta transformaciones en la nube. Y es que, la IA generativa entrará en las fases finales de su ciclo de expansión, y las organizaciones se percatarán de que esta tecnología transformadora no puede generar un valor significativo por sí sola.
En consecuencia, adoptarán un enfoque de inteligencia artificial compuesta, combinando la inteligencia artificial generativa con otros tipos de inteligencia artificial y fuentes adicionales de datos. Este enfoque posibilitará un razonamiento más avanzado y aportará precisión, contexto y significado a los resultados producidos por la inteligencia artificial generativa.
Por ejemplo, los equipos de DevOps combinarán la inteligencia artificial generativa con la inteligencia artificial causal y predictiva para potenciar la innovación digital mediante la anticipación y prevención de problemas antes de que ocurran. Asimismo, se generarán nuevos flujos de trabajo para automatizar el ciclo de vida de la entrega de software.
“Estas predicciones subrayan nuestra visión de un futuro tecnológico donde la observabilidad de datos se erige como un pilar fundamental. La resiliencia depende crucialmente de poder comprender y optimizar la información y, proporcionar una visión profunda que permita una automatización más inteligente y una toma de decisiones más ágil que garantice el éxito de las organizaciones en un entorno en constante evolución” afirma José Matias, Regional Vice President de Iberia en Dynatrace.
El código generado por IA creará la necesidad de sistemas inmunes digitales
En 2024, se prevé que numerosas organizaciones enfrentarán interrupciones significativas en sus servicios digitales debido a la presencia de código de software de baja calidad o mal supervisado. Los desarrolladores dependerán cada vez más de agentes autónomos generativos impulsados por inteligencia artificial para escribir código, lo que aumentará el riesgo de problemas inesperados que afecten la experiencia de los clientes y usuarios.
Ante estos desafíos, las organizaciones buscarán desarrollar sistemas inmunitarios digitales que integren prácticas y tecnologías en diseño, desarrollo, operaciones y análisis de software. El objetivo es protegerse desde dentro, asegurando la resiliencia del código por defecto. Para lograrlo, las organizaciones utilizarán la inteligencia artificial predictiva para anticipar problemas en el código o las aplicaciones antes de que ocurran, activando respuestas automáticas para salvaguardar la experiencia del usuario.
Las organizaciones designarán a un director de inteligencia artificial (IA) para supervisar el uso seguro y responsable de la IA
En el próximo año, las organizaciones nombrarán cada vez más ejecutivos senior en sus equipos directivos para abordar las implicaciones de seguridad, cumplimiento y gobernanza relacionadas con la inteligencia artificial (IA). A medida que los empleados se familiaricen con el uso de la IA en sus vidas personales, también la emplearán para aumentar su productividad en el trabajo, a través de herramientas como ChatGPT. Reconociendo que los empleados podrían utilizar la IA sin autorización si no se les empodera oficialmente, las organizaciones designarán a un Director de Inteligencia Artificial (Chief AI Officer – CAIO) para supervisar el uso de estas tecnologías.
El CAIO se enfocará en desarrollar políticas, educar y empoderar a la fuerza laboral para utilizar la IA de manera segura, protegiendo a la organización contra el incumplimiento accidental, la fuga de propiedad intelectual o amenazas de seguridad. Estas prácticas allanarán el camino para la adopción generalizada de la IA en las organizaciones, transformándola eventualmente en una mercancía común, similar al teléfono móvil.
La observabilidad de datos se volverá obligatoria
La observabilidad de datos se volverá esencial para impulsar la automatización inteligente y la toma de decisiones ágil en las organizaciones. Con el volumen de datos duplicándose cada dos años, las organizaciones buscan acelerar la ingesta y el análisis de datos a gran escala. No obstante, el costo y el riesgo asociados con datos de baja calidad son más significativos que nunca.
La inteligencia artificial impulsa la necesidad de observabilidad en nuevos territorios, desde la sostenibilidad hasta la eficiencia financiera operativa
El aumento en la observabilidad de datos permitirá a los usuarios, como los equipos de operaciones de TI y el análisis empresarial, comprender la disponibilidad, estructura, distribución, relaciones y linaje de los datos en diversas fuentes, incluyendo plataformas en entornos distribuidos híbridos y multicloud.
Las organizaciones extenderán la observabilidad a más casos de uso empresarial a medida que la alta dirección busque respaldar objetivos de sostenibilidad y FinOps
La presión para adoptar prácticas comerciales ambientalmente sostenibles y abordar los crecientes costos en la nube impulsará la observabilidad de ser una prioridad de TI a convertirse en un requisito empresarial. El aumento en el uso de la inteligencia artificial por parte de las organizaciones, que conlleva un mayor consumo de recursos en la nube y huellas de carbono ampliadas, será un factor clave en esta evolución.
Sin embargo, la analítica de datos de observabilidad impulsada por IA puede ayudar a superar estos desafíos, mejorando las prácticas de FinOps y sostenibilidad al proporcionar información accionable y alimentar la automatización inteligente para abordar puntos críticos de ineficiencia en entornos en la nube.
Este aumento en el uso de la observabilidad impulsada por IA permitirá a las organizaciones orquestar automáticamente sus sistemas para una utilización óptima de recursos, reduciendo las emisiones y los costos operativos en la nube. Como resultado, se espera un creciente interés en casos de uso de observabilidad más allá del ámbito de TI, ya que las empresas en general comienzan a prestar atención a esta tendencia.
La ingeniería de plataformas se volverá crítica para la misión
Las organizaciones reconocerán que un pipeline de entrega de software que funcione de manera fluida y segura es igualmente vital para la continuidad del negocio que la calidad y seguridad de los servicios digitales en los que los usuarios finales y los clientes confían. Por lo tanto, veremos un cambio hacia la productización (convertir los servicios de una empresa en productos) de las herramientas utilizadas para impulsar las mejores prácticas de DevOps, seguridad e ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE).
Esto llevará a la vanguardia la ingeniería de plataformas a medida que las organizaciones codifiquen los conocimientos y capacidades necesarios para automatizar pipelines de entrega de software seguros. Al tiempo que esta tendencia se afiance, los procesos de entrega de software, seguridad y operaciones se desencadenarán a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) que automatizan esas tareas en función de información en tiempo real de datos de observabilidad.
Las organizaciones eliminarán gradualmente las soluciones heredadas de SIEM a medida que los equipos de seguridad busquen un análisis de amenazas más inteligente
Las soluciones avanzadas de inteligencia y análisis de amenazas están progresivamente sustituyendo a los sistemas tradicionales de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM). Estas soluciones modernas permiten que los equipos de seguridad amplíen sus capacidades más allá del análisis de registros, al acceder al contexto proporcionado por diversas modalidades de datos y distintos tipos de inteligencia artificial, que incluyen técnicas generativas, causales y predictivas, trabajando de manera integrada.
Como resultado, las organizaciones contarán con un análisis de amenazas más profundo y preciso, respaldado por inteligencia y automatización, para proteger de manera efectiva sus aplicaciones y datos contra amenazas cada vez más sofisticadas.
