Cuatro tendencias de observabilidad que los líderes de TI deben tener en el radar

El CTO de Dynatrace, Bernd Greifeneder, comparte cuatro predicciones que todo líder y responsable de TI y de la seguridad de la información de las organizaciones debe considerar para este nuevo año.

Justo cuando el mundo empezaba a salir de los efectos inmediatos de una crisis sanitaria mundial sin precedentes, se enfrentó a otra emergencia: la escalada de los costes energéticos y el aumento de la inflación han creado fuertes vientos macroeconómicos en contra que obligan a las organizaciones a priorizar la eficiencia y la reducción de costes.

Sin embargo, la eficiencia organizativa no puede ir en detrimento de la innovación y el crecimiento. De lo contrario, las organizaciones quedarán rápidamente por detrás de sus rivales en un mercado cada vez más competitivo. La necesidad de alcanzar este equilibrio correctamente será el factor dominante que sustentará las iniciativas de transformación digital este año. A la luz de esto, aquí están algunas predicciones sobre las tendencias de observabilidad más significativas que marcarán la agenda de los departamentos y líderes de TI en 2023.

• Tendencia de Observabilidad #1: La «IA de confianza» surgirá como un atributo necesario para las organizaciones que necesiten automatizar ecosistemas digitales cada vez más complejos.

A medida que las organizaciones se esfuerzan por hacer más con menos y avanzar a través de los crecientes vientos macroeconómicos en contra, la automatización será fundamental en 2023. Una mayor automatización permitirá a las organizaciones liberar recursos cualificados para centrarse en las tareas que aportan más valor. Como resultado, los equipos podrán acelerar el ritmo de la transformación digital y la innovación en lugar de recortar gastos.

Sin embargo, la creciente conciencia del potencial de sesgo de la inteligencia artificial será un obstáculo para la automatización generalizada en las operaciones de negocio, TI, desarrollo y seguridad. Las organizaciones no pueden automatizar los procesos con una IA que confunda los síntomas de un problema con su causa raíz, que dé prioridad a los problemas de menor riesgo frente a los que tienen un verdadero impacto en la empresa o que aplique soluciones equivocadas.

Sin una IA fiable, los operadores humanos seguirán sintiéndose obligados a validar manualmente cualquier respuesta que proporcionen sus soluciones basadas en IA. Esto anulará el aumento de la eficiencia y obstaculizará los esfuerzos por automatizar los procesos empresariales, de desarrollo, seguridad y operaciones. Por lo tanto, la fiabilidad se convertirá en un requisito previo para cualquier solución de IA a través de su capacidad para proporcionar respuestas precisas y explicables en lugar de conjeturas estadísticas.

• Tendencia de observabilidad #2: La observabilidad, la seguridad y el análisis empresarial confluirán a medida que las organizaciones se esfuercen por controlar la explosión de datos.

La continua explosión de datos procedentes de entornos multicloud y cloud-native, junto con la mayor complejidad de las pilas tecnológicas, llevará a las organizaciones a buscar formas nuevas y más eficientes de impulsar la automatización inteligente en 2023. No es solo el enorme aumento de las cargas útiles transmitidas. También se trata de los volúmenes exponenciales de datos adicionales, que pueden aprovecharse para obtener una mejor observabilidad, una mayor seguridad y conocimientos empresariales más profundos.

Sin embargo, la prevalencia de herramientas de supervisión aisladas que ofrecen información sobre una única área de la pila tecnológica o dan soporte a un caso de uso aislado ha impedido avanzar en el acceso a este valor, dificultando la retención del contexto de los datos. También da lugar a silos departamentales, ya que cada equipo permanece centrado en su pieza del rompecabezas, en lugar de combinar los datos para revelar el panorama general.

Para hacer frente a esta situación, la observabilidad, la seguridad y el análisis empresarial confluirán a medida que las organizaciones consoliden sus herramientas. Los equipos tratarán de pasar de una multitud de herramientas aisladas y difíciles de gestionar (del tipo «hágalo usted mismo») a plataformas analíticas multiuso impulsadas por IA que ofrezcan a los equipos de negocio, desarrollo, seguridad y operaciones la información y automatización que necesitan. Esta convergencia ayudará a controlar 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 la ciberinformática forense.

• Tendencia de observabilidad #3: DevSecOps madura en SecDevBizOps a medida que el ciberseguro exige que cada innovador sea responsable de minimizar el riesgo.

La mitigación de los riesgos cibernéticos se convertirá en una prioridad para todos los implicados en la innovación, ya que la creciente madurez del sector de los seguros hace imperativo tratar la seguridad como una responsabilidad compartida. Las organizaciones que suscriban pólizas de ciberseguro deberán demostrar que todos los innovadores de la empresa pueden actuar con la diligencia debida y gestionar el riesgo asociado a sus acciones.

Cada vez se prestará más atención a las soluciones que permitan a los equipos madurar sus estrategias centradas en DevOps y BizDevOps para adoptar un enfoque SecDevBizOps más holístico, que combine prácticas de seguridad, desarrollo y TI con análisis empresariales. 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.

• Tendencia de observabilidad #4: La automatización basada en el contexto de los datos surgirá como una prioridad para las organizaciones que buscan madurar AIOps básicas en AISecOps más precisas.

Las organizaciones se darán cuenta cada vez más de que, para ser eficaces, las plataformas que utilizan para automatizar las canalizaciones de entrega de software y respaldar las AIOps deben estar basadas en el contexto de los datos. Esto significa que necesitan la capacidad de unificar los datos y su contexto en una única fuente de verdad, donde puedan transformarse 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.

Las organizaciones han luchado por mantener este contexto a medida que la creciente complejidad de las arquitecturas dinámicas en la nube y los viajes digitales cada vez más distribuidos han generado una explosión de datos y herramientas de análisis dispares. Este año, sin embargo, las organizaciones pasarán de centrarse en consolidar herramientas para impulsar AIOps eficientes a adoptar plataformas que admitan AISecOps más avanzadas (IA para seguridad y operaciones). Esto permitirá a los equipos romper los silos entre los datos de observabilidad, negocio y seguridad y unirlos con la topología y el mapeo de dependencias. Como resultado, los equipos podrán conservar la relación entre los flujos de datos y desbloquear todo el contexto necesario para impulsar una automatización más potente y precisa y ofrecer experiencias digitales sin fisuras.