La implementación de inteligencia artificial sustituye el largo proceso que le tomaría a los departamentos de TI estar sumergidos en un mar de alertas en el que destinan hasta 30% de su tiempo identificando falsos positivos.
La IA ha conducido a la aparición de aplicaciones que hoy en día son críticas para todos nosotros, y que sin duda tienen un fuerte impacto en nuestras vidas. El cambio derivado a ella es latente, y los departamentos de TI son los que tienen mayor cercanía a este desarrollo tecnológico. Las aplicaciones, los programas, las computadoras, todos los sistemas que están relacionados a las operaciones de TI, deben transformarse y sobrevivir a la complejidad que implica implementar la nube corporativa, buscando paralelamente una mejora continua, completamente innovadora y lista para enfrentar cualquier situación de riesgo. Es imperativo para las compañías comprendan e identifiquen la causa-raíz de los problemas en sus aplicaciones, ya que una mala experiencia de usuario impactaría de forma negativa al core del negocio.
Contar con todo el panorama de los problemas, es fundamental para estos departamentos, ya que esto les ayuda a brindar una experiencia digital de usuario inigualable. La inclusión de la IA es determinante para resolver estas incidencias. Un estudio reciente de Dynatrace arrojó que hasta un 53% de los usuarios que utilizan aplicaciones móviles abandonan la sesión si esta tarda más de tres segundos en cargar, y hasta un 79% de ellos no volverán después de una experiencia negativa.
Correlación y causalidad con Davis
Para entender el origen de los problemas de rendimiento de una aplicación, primero debemos tener claridad en su fuente, es decir; su correlación y causalidad (causa-raíz). Del primero se infiere que, si la relación entre dos valores o métricas tienen un comportamiento similar, es porque están relacionadas, pero esto no es necesariamente así, hay correlación, pero esto no significa que una cause a la otra. El motor de IA, Davis de Dynatrace, logra identificar la causa-raíz, entendiendo las interconexiones en todas las dependencias que hay dentro de un programa. Toda la información la contextualiza, sin importar si viene de la infraestructura o los microservicios, ofreciendo la posibilidad de detectar incidencias en las caplicaciones. De esta manera, la implementación de inteligencia artificial sustituye el largo proceso que le tomaría a los departamentos de TI estar sumergidos en un mar de alertas en el que destinan hasta 30% de su tiempo identificando falsos positivos.
Davis visualiza la evolución del dilema paso a paso en un mapa topológico, encontrando las fallas y las partes afectadas que producen los inconvenientes. Hay un conocimiento íntegro de la arquitectura del programa, y por ende la resolución de problemas, ya que se conoce desde su código y los componentes que están siendo afectados. El motor tiende a pasar por los siguientes cuestionamientos para llegar a esta causalidad, ¿cuántos elementos del programa se están viendo afectados? ¿por qué los afecta? ¿qué zonas afectó?
Además, por medio de gráficas determina el funcionamiento de los elementos del programa, comparándolo con otro factores del mismo, siendo esta su parte de métrica correlacional.
De igual manera, detecta la cadena de elementos de una aplicación, y así reconoce cómo el problema se propaga entre distintas dependencias, ya que cuenta con la información de todas las partes que conforman a éste.
Visualmente completo
Si intentamos usar la correlación solamente para resolver cualquier tipo de incidencias en nuestros departamentos de TI, no encontraríamos su causa-raíz en absoluto. Simplemente estaríamos adivinando al azar qué actividades se propagaron por un clic del usuario. Por ello, cuando podemos usar la causalidad, es cuando podemos determinar que eventos (viajes a la base de datos) están sucediendo como parte de ese clic. Poder señalar al equipo de desarrollo directamente la causa-raíz, no tiene precio cuando el tiempo, el dinero y la reputación de tu negocio están en juego. Entonces, ¿por qué arriesgar su negocio conla correlación, cuando puedes tener la mejor causalidad?