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Modernización de TI

5 lecciones críticas que puede aprender de las implementaciones de AIOps sobre las transformaciones de TI

Artículo 10 ene 2023 Tiempo de lectura: min
Por Ranjith Lewis y François Habryn

Los proyectos exitosos de modernización tecnológica son impulsados por personas y procesos. Sin embargo, con demasiada frecuencia, las empresas dedican la mayor parte de su tiempo y recursos a adquirir herramientas digitales en lugar de promover la aceptación de la nueva tecnología en la organización.

Desafortunadamente, pasar por alto el elemento humano inherente a innovación digital puede socavar casi cualquier iniciativa de transformación.

La investigación de McKinsey encontró que aproximadamente el 70 % de los programas de cambio no logran sus objetivos,1 debido en gran parte a la resistencia de los empleados, la falta de respaldo de la directiva y otros «costes blandos» del cambio organizacional. Como resultado, las inversiones en tecnología que están diseñadas para mejorar la satisfacción del cliente, mejorar las operaciones internas o promover otros objetivos corporativos tienden a producir grandes sobrecostes, bajas tasas de adopción y resultados de negocio deficientes.

Existe una forma mejor.

Al planificar cualquier nueva forma de trabajar o innovación digital a gran escala, piense estratégicamente en los aspectos no técnicos de la iniciativa. Promover la concienciación, lograr la aceptación y reforzar el cambio en toda su organización allana el camino para un proceso mucho más fluido que si se centra solo en la tecnología.2

La experiencia lo demuestra. Estos cinco consejos, aprendidos ayudando a decenas de clientes a desplegar AIOps en sus organizaciones, le permitirán poner a su compañía en el camino correcto para una implementación tecnológica exitosa.

1. Humanizar el enfoque

Sus empleados deben aprender primero a confiar en la tecnología que está introduciendo antes de que puedan usarla para tomar decisiones informadas o producir resultados específicos.

Por ejemplo, los conocimientos generados por AIOps pueden pronosticar automáticamente problemas emergentes con un alto grado de certeza. Cuando sus equipos comprendan lo que les dice la información, podrán investigar anomalías y resolver problemas relacionados antes de experimentar interrupciones del servicio u otros problemas.

Pasar de un modelo reactivo que mide el «tiempo medio para detectar» y el «tiempo medio para reparar» a una estrategia predictiva que mide el «tiempo medio antes de fallos» y el «tiempo medio entre fallos» supone un cambio fundamental en el pensamiento operativo. Por eso, al implementar iniciativas como AIOps, es necesario tener en cuenta cómo afecto a sus personas y procesos después de la implementación.

Si sus empleados o usted necesitan seguridad sobre la efectividad de cierta tecnología, comience su proceso de modernización con un experimento. Con AIOps, por ejemplo, podrá continuar respondiendo a los incidentes después de que surjan como haría normalmente, pero usar AIOps después de la remediación para investigar las causas subyacentes de las disrupciones. Los datos resultantes de este caso de uso muestran cómo pueden usarse ciertas anomalías para pronosticar cambios específicos en el rendimiento operativo.

Después de implementar formalmente tecnología respaldada por resultados positivos, debe aceptar e incorporar los comentarios de los empleados.

Debe:

  • Solicitar comentarios y responder a las preguntas de los usuarios
  • Diagnosticar y abordar cualquier problema después de la implementación
  • Celebrar los éxitos y compromisos del equipo

Implicar a los empleados durante todo el proceso y refinar continuamente las nuevas formas de trabajar promueve una buena disposición y refuerza la adopción en toda su organización, lo que lleva al progreso continuo.

2. Obtener el apoyo de la directiva

Durante las etapas de planificación de la modernización tecnológica, su CIO, CTO y otros ejecutivos deben alinear los objetivos de la transformación con la estrategia de negocio general de su organización. Esta visión unificada ayuda a los responsables de TI a implicar a sus equipos y preparar a los profesionales para el cambio.

Una vez que se ha obtenido el apoyo de la directiva, identifique a defensores en su compañía que promoverán el cambio diariamente. Estas personas deben abanderar la modernización entre los compañeros, destacando los beneficios que puede ofrecer.

En nuestro ejemplo de AIOps, son especialmente importantes tres roles:

  • Ingeniero de fiabilidad de la sede (SRE): determina las necesidades del negocio, implementando software y sistemas para promover la adopción
  • Director de operaciones: garantiza que los equipos sigan comprometidos con la implementación de la estrategia y la adopción completa de la tecnología
  • Ingeniero de datos: construye una arquitectura AIOps flexible y ampliable

Una vez iniciada la implementación, su equipo directivo debe continuar orientando y brindando apoyo. Su liderazgo continuo es vital para mejorar las tasas de aceptación y uso en toda la compañía.

3. Comunicar las razones del cambio

Si los empleados en todos los niveles no entienden por qué su compañía está implementando nueva tecnología como AIOps, es posible que se muestren reacios a cambiar.

Aporte contexto al proceso del siguiente modo:

  • Destaque el valor operativo y las oportunidades de negocio, como una mejor experiencia del cliente
  • Muestre cómo el cambio se alinea con las estrategias de TI y de la organización
  • Explique por qué es el momento ideal para implementar la nueva tecnología
  • Describa cómo la innovación puede mejorar la experiencia y la productividad de los empleados

La promoción constante de estos mensajes ayuda a fomentar la aceptación y la adopción de los empleados en toda la organización.   

4. Implementar los cambios progresivamente

Los empleados adoptarán o se resistirán a la modernización según su percepción de la utilidad de la tecnología. Una adopción progresiva ayuda a demostrar el valor de transformación.

Continuando con nuestro ejemplo de AIOps, aplique primero la tecnología a un solo caso de uso. Después de lograr resultados positivos con un origen de datos y un área de alcance definida, comience a introducir AIOps en entornos adicionales utilizando múltiples orígenes y cantidades de datos mayores.

Un enfoque metódico ayuda a su equipo a ganar confianza en la toma de decisiones mediante AIOps y en la capacidad de la tecnología para suministrar información automáticamente, tras lo cual podrán abordar implementaciones más complejas, al tiempo que comprueban que AIOps tiene como objetivo aumentar las capacidades de los empleados y no sustituir sus conocimientos. 

5. Medir y recompensar

Durante los períodos de cambios relevantes, los empleados pueden estar muy motivados por cómo son medidos y recompensados. Los resultados de numerosas implementaciones de AIOps confirman que las tasas de adopción de la tecnología aumentan cuando los equipos de cambio organizacional y del proyecto trabajan mano a mano con los patrocinadores de la directiva para:

  • Demostrar el impacto empresarial a nivel departamental (por ejemplo, la reducción del tiempo de inactividad de aplicaciones e incidencias del cliente), lo que ayuda a facilitar la adopción en toda la empresa
  • Desarrollar programas de incentivos para reconocer a los empleados cuando alcancen hitos seleccionados (por ejemplo, descenso del número de tiques e incidencias, MTTR, o disponibilidad de los servicios y aplicaciones)
  • Medir las tasas de adopción y utilización tras la implementación en su organización como parte de los flujos de trabajo diarios

No hay dos modernizaciones tecnológicas iguales. Sin embargo, las implementaciones exitosas de AIOps de cualquier tamaño y alcance respaldan una lección aplicable ampliamente: el pensamiento centrado en los usuarios produce mejores resultados comerciales, con independencia de su iniciativa de TI.

Encontrará más detalles y orientación sobre AIOps en nuestro documento técnico, «Definición del trayecto hacia AIOps».

Ranjith Lewis es el CTO de Kyndryl Dinamarca y François Habryn es el Socio asociado para nube, aplicaciones, datos e inteligencia artificial de Kyndryl Suiza.