Dynatrace (NYSE: DT), ha lanzado sus predicciones para el año 2024, ofreciendo una perspectiva única sobre las tendencias emergentes que darán forma al mundo de la tecnología y la observabilidad. Desde avances revolucionarios en inteligencia artificial hasta transformaciones en la nube, las proyecciones de Dynatrace proporcionan una visión profunda y esclarecedora, guiando a empresas y profesionales hacia el futuro digital con confianza.
El mundo adoptará un enfoque compuesto de la IA
La IA generativa entrará en las últimas fases de su ciclo de expansión y las organizaciones se darán cuenta de que esta tecnología transformadora no puede aportar un valor significativo por sí sola. En consecuencia, adoptarán un enfoque de IA compuesta que combine la IA generativa con otros tipos de inteligencia artificial y fuentes de datos adicionales. Este enfoque permitirá un razonamiento más avanzado y aportará precisión, contexto y significado a los resultados producidos por la IA generativa. Por ejemplo, los equipos de DevOps combinarán la IA generativa con la IA causal y IA predictiva para potenciar la innovación digital mediante la predicción y prevención de problemas antes de que se produzcan y la generación de nuevos flujos de trabajo para automatizar el ciclo de vida de la entrega de software.
El código generado por IA creará la necesidad de sistemas inmunes digitales
En 2024, muchas organizaciones experimentarán importantes interrupciones de los servicios digitales debido a un código de software de mala calidad o mal supervisado. Los desarrolladores se apoyarán cada vez más en agentes autónomos generativos impulsados por IA para escribir código por ellos, exponiendo a sus organizaciones a mayores riesgos de problemas inesperados que afectan a la experiencia de los clientes y usuarios. Esto se debe a que el reto de mantener el código generado por agentes autónomos es similar al de preservar el código creado por desarrolladores que han abandonado una organización: ninguno de los miembros restantes del equipo entiende completamente el código. Por lo tanto, nadie puede resolver rápidamente los problemas que surjan. Además, quienes intenten utilizar la IA generativa para revisar y resolver problemas en el código creado por agentes autónomos se encontrarán con un problema recurrente, ya que seguirán careciendo de los conocimientos y la comprensión fundamentales necesarios para gestionarlo con eficacia.
Estos retos llevarán a las organizaciones a desarrollar sistemas inmunitarios digitales, combinando prácticas y tecnologías de diseño, desarrollo, operaciones y análisis de software para protegerlos desde dentro garantizando la resiliencia del código por defecto. Para ello, las organizaciones aprovecharán la IA predictiva para pronosticar automáticamente los problemas en el código o las aplicaciones antes de que surjan y activar una respuesta instantánea y automatizada para salvaguardar la experiencia del usuario. Por ejemplo, los equipos de desarrollo pueden diseñar aplicaciones con capacidades de autorreparación.
Estas capacidades permiten la reversión automática a la última versión estable del código si una nueva versión introduce errores, o la provisión automatizada de recursos adicionales en la nube para respaldar un aumento en la demanda de capacidad de cómputo.
Las organizaciones designarán a un director de inteligencia artificial (IA) para supervisar el uso seguro y responsable de la IA
Durante el próximo año, las organizaciones designarán cada vez más a ejecutivos senior en sus equipos directivos para garantizar la preparación para las implicaciones de seguridad, cumplimiento y gobernanza de la IA. A medida que los empleados se acostumbran más al uso de la IA en sus vidas personales, a través de herramientas como ChatGPT, también lo harán para incrementar su productividad en el trabajo. Las organizaciones ya han comprendido que, si no empoderan oficialmente a sus empleados para usar herramientas de IA, lo harán sin consentimiento. Por lo tanto, las organizaciones designarán a un director de inteligencia artificial para supervisar su uso de estas tecnologías. El Chief AI Officer (CAIO) se centrará en desarrollar políticas, educar y empoderar a la fuerza laboral para utilizar la IA de manera segura y proteger a la organización contra el incumplimiento accidental, la fuga de propiedad intelectual o las amenazas de seguridad. Estas prácticas allanarán el camino para la adopción generalizada de la IA en las organizaciones. A medida que avanza esta tendencia, la IA se convertirá en una mercancía, al igual que el teléfono móvil.
La observabilidad de datos se volverá obligatoria
La observabilidad de datos se volverá obligatoria a medida que las organizaciones busquen impulsar una automatización más inteligente y una toma de decisiones más rápida. El volumen de datos continúa duplicándose cada dos años, y las organizaciones buscan acelerar su ingesta y análisis a mayor escala. Sin embargo, el costo y el riesgo de datos de baja calidad son mayores que nunca. En una encuesta reciente, el 57% de los profesionales de DevOps afirmaron que la ausencia de observabilidad de datos dificulta la automatización de manera conforme. Como resultado, las organizaciones exigirán cada vez más soluciones que proporcionen observabilidad de datos, permitiéndoles una ingesta más rápida y segura datos de alta calidad y confiables listos para el análisis bajo demanda.
El aumento de la observabilidad de datos permitirá a los usuarios, como equipos de operaciones de TI y análisis empresarial, comprender la disponibilidad de datos y la estructura, distribución, relaciones y linaje de esos datos en todas las fuentes, incluidas diferentes plataformas en entornos distribuidos híbridos y multicloud. Esta comprensión es esencial para generar información en la que los usuarios puedan confiar al garantizar la frescura de los datos, identificar anomalías y eliminar duplicados que podrían provocar errores.
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 combinada de adoptar prácticas comerciales ambientalmente sostenibles y abordar los crecientes costos en la nube, llevará a que la observabilidad pase de ser una prioridad de TI a un requisito empresarial. El aumento en el uso de la IA por parte de las organizaciones será un impulsor clave de esta tendencia, ya que aumenta el consumo de recursos en la nube, resultando en huellas de carbono ampliadas. Sin embargo, la analítica de datos de observabilidad impulsada por IA puede ayudar a las organizaciones a abordar estos desafíos y a madurar sus prácticas de FinOps y sostenibilidad al ofrecer ideas accionables y alimentar la automatización inteligente para abordar puntos críticos de ineficiencia en entornos en la nube. El 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 el costo de operar sus entornos en la nube. Como resultado, veremos un creciente interés en casos de uso de observabilidad más allá del departamento de TI a medida que el ámbito empresarial en general comience a prestar atención.
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 de inteligencia y análisis de amenazas de próxima generación reemplazarán gradualmente los sistemas 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 para acceder al contexto proporcionado por una gama más amplia de modalidades de datos y diferentes tipos de IA, incluidas técnicas generativas, causales y predictivas, trabajando juntas. Como resultado, las organizaciones tendrán acceso a un análisis de amenazas más profundo y preciso, inteligente y automatizado, que ayudará a proteger sus aplicaciones y datos de amenazas cada vez más sofisticadas.
“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.
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