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Un estudio reciente realizado por Gartner ha revelado que para el año 2026, más del 80 % de las empresas en América Latina estarán utilizando modelos o interfaces de programación de aplicaciones de inteligencia artificial generativa (AI GenAI). Este fenómeno marca una revolución en el ámbito empresarial, especialmente en la gestión de la Infraestructura de Tecnologías de la Información (TI).
La explosión de herramientas digitales ha resultado en un crecimiento exponencial de datos, con el 90 % generado en los últimos dos años y una proyección anual del 40 %. En este contexto, la inteligencia artificial emerge como un motor revolucionario en la Infraestructura de Tecnologías de la Información, transformando operaciones con automatización y una gestión eficiente de datos.
Las tecnologías conocidas como AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI), según Daniel López, Ingeniero de Desarrollo de Negocios de Gtd Colombia, emplean machine learning (ML), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y otras metodologías avanzadas de IA para optimizar la eficiencia operativa de la TI. "Estas tecnologías ofrecen información proactiva, personalizada e instantánea a las operaciones de TI al recopilar y analizar datos de diversas fuentes", señala López.
La AIOps no solo mejora la infraestructura, sino que también redefine el monitoreo, llevándolo a nuevos niveles de sofisticación y precisión. Gracias a esta herramienta, es posible analizar patrones de comportamiento, prever posibles fallos y adaptarse dinámicamente a condiciones cambiantes, permitiendo a los equipos de operaciones de TI responder con mayor rapidez frente a cualquier ralentización e interrupción.
De acuerdo con un estudio reciente de Gartner, se espera que para 2026 más del 80 % de las empresas utilicen modelos o interfaces de programación de aplicaciones de AI GenAI, lo que representa un aumento significativo con respecto al porcentaje del 2023.
Daniel López, directivo de Gtd Colombia, destaca que al incorporar AIOps en la transformación digital, las empresas obtienen beneficios como la reducción de costos operativos. Estas tecnologías pueden extraer información procesable de grandes conjuntos de datos y, al mismo tiempo, mantener un equipo de expertos en datos reducido, permitiendo que el equipo de TI se concentre con precisión en los problemas operativos y evite errores costosos.
"El tiempo medio de reparación es mucho más rápido, ya que las AIOps pueden identificar causas raíz y proponer soluciones de forma más rápida y precisa que cualquier ser humano. Incluso, cualquier organización puede anticiparse a problemas y resolverlos mediante el análisis de datos históricos con estas tecnologías", señaló López.
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