La automatización de TI explica el uso de la tecnología para racionalizar y automatizar las operaciones repetitivas y manuales con el fin de aumentar la eficacia, reducir los costes y mejorar la experiencia del cliente.
Automatización de TI: Una visión general
La automatización de TI utiliza tecnología y sistemas inteligentes para modernizar y optimizar tareas, procesos y operaciones. La automatización hace uso de secuencias de comandos a la última tecnología, como la Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático (ML) y la Automatización Robótica de Procesos (RPA).
Lleva a cabo tareas basadas en reglas con o sin intervención humana.
El objetivo principal de la automatización informática es automatizar las actividades que requieren el máximo esfuerzo humano para reducir errores, aumentar la productividad y la reducción de costes y mejorar la experiencia del cliente.
Diversos sectores, como la sanidad, el comercio minorista, la fabricación, la logística, etc., están adoptando la automatización para suavizar las actividades manuales y repetitivas, lo que a su vez potencia la toma de decisiones y la identificación de anomalías.
Al automatizar las tareas manuales, los equipos de TI pueden centrarse en tareas valiosas, como la innovación y los objetivos estratégicos, para añadir valor a la organización.
Debido a los avances tecnológicos, la automatización de TI no se limita a los sistemas locales. Aún así, se ha trasladado a los servicios basados en la nube, la contenerización y los microservicios, lo que permite a las empresas asignar recursos de forma eficaz y escalar sus operaciones.
Esta sección explorará las herramientas y tecnologías de automatización de TI que están ganando terreno en el mercado y que se adoptan cada vez más.
Tendencias emergentes en automatización de TI
El campo de la automatización de TI está moldeado continuamente por tendencias emergentes que abarcan nuevas tecnologías, prácticas y enfoques. Estas tendencias están impulsadas por los avances en áreas como la IA, el PLN (procesamiento del lenguaje natural), el ML, el RPA, la computación en nube y otras áreas relevantes.
Según Statista, se prevé que la industria mundial de la automatización alcance la asombrosa cifra de 265.000 millones de dólares estadounidenses.
Procedamos a echar un vistazo a algunas de estas tendencias clave de automatización de TI emergentes.
Low-code y No-code
Las plataformas de bajo código ayudan a los profesionales de TI, codificadores y desarrolladores con escasos conocimientos de codificación a crear aplicaciones personalizadas. Por el contrario, las plataformas sin código permiten a los usuarios empresariales sin conocimientos de codificación abordar de forma independiente sus necesidades específicas de desarrollo.
Teniendo en cuenta la facilidad y el rápido desarrollo de aplicaciones a través de plataformas de bajo código y sin código, se espera que el mercado mundial de bajo código alcance aproximadamente los 65.000 millones de dólares en 2027, según Statista.
Estas plataformas ofrecen a los usuarios interfaces visuales y componentes listos para usar. Permiten crear flujos de trabajo sin esfuerzo, automatizar tareas e integrar a la perfección varios sistemas sin necesidad de una codificación exhaustiva. El objetivo es agilizar las operaciones y minimizar el esfuerzo.
Las organizaciones y las personas que carecen de conocimientos de desarrollo pero pretenden seguir el ritmo de la automatización y la aceleración digital en la era moderna pueden aprovechar las plataformas que les permiten seguir siendo competitivas.
Estas plataformas ofrecen numerosas ventajas, como la reducción de costes, el ahorro de tiempo y el aumento de la productividad, entre otras. Ejemplos de plataformas de bajo código y sin código son Microsoft Power Apps e IBM Watson Orchestrate.
Hiperautomatización de IA con PNL y ML
La hiperautomatización, una tendencia emergente en Automatización, ha obtenido el reconocimiento de Gartner como una de las principales tendencias tecnológicas. A diferencia de la Automatización estándar, la hiperautomatización combina tecnologías avanzadas como IA, ML, RPA, PNL, etc.
Estas tecnologías de vanguardia mejoran el proceso de automatización para gestionar con eficacia tareas complejas e inesperadas que normalmente requieren inteligencia o intervención humana.
La versatilidad de la hiperautomatización se aplica a diversos sectores, como la sanidad, la gestión de la cadena de suministro, la banca, los servicios financieros (BFS) y el comercio minorista, entre otros. Se prevé que el tamaño de su mercado alcance los 118.660 millones de dólares en 2030, frente a los 35.080 millones de dólares de 2022, según Grandviewresearch.
El proceso de hiperautomatización mejora significativamente la eficiencia, la productividad y la capacidad de toma de decisiones. La automatización de diversos procesos, patrones y flujos de trabajo conlleva una notable mejora del rendimiento.
El ML mejora continuamente el rendimiento de la hiperautomatización, lo que se traduce en su notable eficacia en el reconocimiento de patrones y la predicción de tendencias. Además, la PNL potencia las tareas de comprensión del texto escrito, la comprensión de los matices del lenguaje y la facilitación de interacciones significativas.
Las soluciones de hiperautomatización proporcionan numerosas ventajas a diversas industrias. Al simplificar los procesos y automatizar las tareas, estas soluciones mejoran la eficacia, la precisión y la satisfacción del cliente. Además, capacitan a las organizaciones para afrontar los retos empresariales y seguir siendo competitivas en sus respectivos campos.
Automatización en la nube
La automatización de la nube implica el uso de diversas metodologías y herramientas para optimizar la gestión, el despliegue y el funcionamiento de los activos y servicios basados en la nube. Se basa en software y scripts que automatizan tareas que antes realizaban manualmente los administradores de TI.
El objetivo principal de la automatización de la nube es mejorar la eficiencia, minimizar los errores humanos y escalar rápidamente los recursos de la nube en función de los requisitos que vayan surgiendo.
La automatización de diversos aspectos del entorno de la nube abarca una amplia gama de tareas, como asignar recursos, establecer configuraciones, gestionar despliegues, garantizar la seguridad y el cumplimiento, supervisar el rendimiento y escalar recursos.
Según un informe de verifiedmarketresearch, se estima que el tamaño del mercado de la automatización de la nube alcanzará los 414.850 millones de dólares en 2030, desde un mercado de 53.000 millones de dólares en 2021.
Entre las tareas que pueden automatizarse se encuentran la creación de máquinas virtuales, la configuración del almacenamiento, la instalación de software, el ajuste de las medidas de seguridad, la optimización del rendimiento, el despliegue de código y la supervisión de las aplicaciones.
Para lograr la automatización de la nube, algunos métodos incluyen herramientas de gestión de la nube listas para usar o la utilización de herramientas de infraestructura, como el código (IaC) y de orquestación. Sin embargo, es importante evaluar los requisitos y factores de su organización, como el tamaño de su entorno de nube y el nivel de automatización deseado, antes de implantar cualquier solución de automatización.
Adoptar la automatización de la nube tiene sus ventajas. Aporta una mayor agilidad a las organizaciones al acelerar el tiempo de comercialización de los productos o servicios. Además, permite ahorrar costes al optimizar la utilización de los recursos. Además, permite la escalabilidad en función de las necesidades empresariales.
Muchos de los principales proveedores ofrecen soluciones de automatización de la nube, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Terraform, Red Hat Ansible Automation Platform y VMware vRealize Automation, entre otros.
Plataforma de orquestación moderna
La orquestación, en el actual mundo de la tecnología moderna, sirve como herramienta para que las organizaciones puedan agilizar y supervisar flujos de trabajo complejos. Al seleccionar el tipo de orquestación, las empresas pueden mejorar su eficiencia, flexibilidad y escalabilidad.
La orquestación, en esencia, abarca la coordinación y gestión de sistemas informáticos, aplicaciones y servicios para lograr flujos de trabajo o procesos. Estos flujos de trabajo automatizan diversas tareas como el procesamiento de datos, el despliegue de aplicaciones, el aprovisionamiento de infraestructuras, el aprendizaje automático y la automatización de procesos empresariales.
Las organizaciones pueden aprovechar distintos tipos de orquestación en función de sus necesidades. Algunos ejemplos de estos tipos son la orquestación de nubes, la orquestación de aplicaciones, la orquestación de flujos de trabajo, la orquestación de servicios y la orquestación de datos.
Orquestación de canalizaciones de datos
Gestionar canalizaciones de datos complejas puede ser todo un reto, con multitud de tareas que manejar y la posibilidad, en potencia, de cometer errores. Afortunadamente, la orquestación de canalizaciones de datos ofrece una solución al automatizar estas tareas garantizando la fiabilidad y la eficiencia.
La orquestación de canalizaciones de datos implica la automatización de la ejecución y la supervisión de las canalizaciones de datos. Incluye coordinar las dependencias de las tareas, ejecutarlas en el orden deseado, detectar y resolver errores o generar alertas y registros. Sin un sistema de orquestación, el mantenimiento de los datos resulta muy difícil.
Las herramientas utilizadas para la orquestación de canalizaciones de datos son Airflow, Luigi, Apache NiFi, StreamSets, Google Cloud Dataflow, Amazon Simple Workflow Service, etc.
En general, las organizaciones pueden aprovechar la orquestación de canalizaciones de datos como herramienta para mejorar la transparencia y la visibilidad de sus procesos. Permite la gobernanza de los datos y la rentabilidad a lo largo del ciclo de vida de sus canalizaciones.
La automatización del autoservicio (SSA) implica el uso de soluciones tecnológicas y de software para permitir a los usuarios realizar tareas y acceder a recursos de forma independiente. Elimina la necesidad de operadores humanos o de personal de apoyo de TI, permitiendo a los usuarios agilizar las operaciones mediante la gestión de tareas rutinarias por sí mismos. Esta capacitación reduce la necesidad de intervención manual y fomenta la eficiencia.
Automatización del autoservicio en los equipos de operaciones de TI
La automatización del autoservicio (SSA) implica el uso de tecnología y soluciones de software para permitir a los usuarios realizar tareas y acceder a recursos de forma independiente. Elimina la necesidad de operadores humanos o de personal de apoyo de TI, permitiendo a los usuarios agilizar las operaciones mediante la gestión de tareas rutinarias por sí mismos.
Esta capacitación reduce la necesidad de intervención manual y fomenta la eficacia.
En diversos campos como la TI, la atención al cliente, los recursos humanos y las finanzas, se aplica la automatización del autoservicio. Los sectores de ITSM, atención al cliente, recursos humanos y finanzas la utilizan para mejorar las interacciones con los usuarios.
Al reducir la participación directa y la intervención manual, reduce los costes, minimiza los errores humanos y aumenta la productividad.
Entre las principales organizaciones que ofrecen automatización del autoservicio se encuentran Freshworks, Aisera, ServiceNow y HelpScout.
Chatbots innovadores
Los chatbots innovadores van un paso por delante de los tradicionales, ya que son más avanzados e interactivos. Estos chatbots de vanguardia utilizan la tecnología de IA para mejorar sus respuestas aprendiendo de las aportaciones de los usuarios. Tienen la capacidad de entender el lenguaje y proporcionar respuestas a las preguntas.
Los chatbots tienen el potencial de transformar por completo las interacciones con los clientes ofreciendo un servicio permanente, atendiendo consultas y facilitando las ventas. A medida que la IA siga avanzando, podemos esperar un aumento del número de chatbots en el futuro.
Un informe de precedenceresearch afirma que se espera que el tamaño del mercado mundial de chatbots alcance unos 4.900 millones de dólares en 2032, frente a los 840 millones de dólares de 2022.
Algunos ejemplos conocidos de chatbots desplegados comercialmente son Amazon Alexa, Facebook Messenger Bots, Slack Bots, Google Dialogflow (una plataforma para el desarrollo de chatbots) y Amazon Lex (un chatbot desarrollado por Amazon Web Services).
Al incorporar capacidades de IA, estos chatbots mejoran sus funcionalidades. Ofrecen experiencias inteligentes al tiempo que comprenden eficazmente el lenguaje y proporcionan respuestas a consultas complejas. Además, pueden personalizarse en función de las preferencias.
Algunos ejemplos recientes de chatbots potenciados por IA son LaMDA, desarrollado por Google AI, ChatGPT, de OpenAI, y el nuevo modelo de IA de Meta llamado Llama 2.
Seguridad de los datos
Hemos visto y leído automatización en varios campos, pero la seguridad de los datos no se queda atrás. La automatización en la seguridad de los datos implica el uso de la tecnología para automatizar las tareas de seguridad, como la búsqueda de vulnerabilidades, la respuesta a incidentes, la gestión de parches, la programación de actualizaciones, el aprovisionamiento de usuarios, la gestión de configuraciones, etc.
Este tipo de automatización se implementa en las grandes empresas para dar soporte a un gran número de incidencias o actividades relacionadas con la seguridad que tienen lugar a diario.
A continuación se enumeran algunas ventajas de la automatización de la seguridad de los datos
- Reduce el volumen de tickets de soporte
- Aumenta la velocidad y la eficacia de las operaciones de seguridad
- Permite al equipo de soporte centrarse en responsabilidades estratégicas.
- Reduce los errores manuales
- Simplifica el cumplimiento de las normativas de seguridad
Las herramientas más utilizadas para automatizar la seguridad de los datos son SIEM (Security Information and Event Management), SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) y CMDB (Configuration Management Database).
Entre las empresas que lideran este sector se encuentran Cisco, Palo Alto Networks, Symantec, IBM, etc.
Gemelo digital
Un gemelo digital es un modelo de un objeto o sistema que refleja sus funciones a través de datos reales. Permite explorar sin pruebas la mejora de productos y soluciones. Los datos procedentes de sensores, dispositivos e interconexiones se integran para crear gemelos digitales que se actualizan en tiempo real para ajustarse a las condiciones y el rendimiento actuales.
Los gemelos digitales tienen diversos usos en sectores como la fabricación, la sanidad, el transporte y la energía. Proporcionan ventajas como la mejora de la productividad, tratamientos sanitarios personalizados, operaciones de transporte eficientes y un mantenimiento energético proactivo.
Se espera que el tamaño del mercado mundial de los gemelos digitales crezca con una asombrosa CAGR del 42,6% de 2023 a 2030, elevando su tamaño de mercado a 137.670 millones de dólares desde los 11.510 millones de dólares.
La integración de IoT, IA y análisis de software eleva la experiencia del usuario de estos gemelos.
Algunas de las principales ventajas de los gemelos son la supervisión de sistemas o procesos en tiempo real, el análisis para predecir tendencias o problemas futuros y la comprensión de sistemas o procesos complejos mediante representaciones basadas en simulaciones con capacidad de control remoto.
Algunos casos de uso: Los gemelos digitales se emplean en la atención sanitaria para simular pacientes y planificar cirugías. Los gemelos digitales de energía mejoran los sistemas energéticos, y los gemelos digitales de producto evalúan el rendimiento de los productos. Los gemelos digitales de fábrica optimizan los programas de producción identificando los cuellos de botella y mejorando la utilización de la energía.
Para más información, puede visitar la sección Tecnología de gemelos digitales.
Plataformas de orquestación y automatización de servicios (SOAP)
Las plataformas de orquestación y automatización de servicios (SOAP) automatizan los procesos de TI en entornos híbridos. Estas plataformas permiten a los responsables de infraestructuras y operaciones (I&O) implantar servicios empresariales sin esfuerzo integrando la orquestación de flujos de trabajo, la automatización de cargas de trabajo y el aprovisionamiento de recursos.
El informe de Gartner prevé que alrededor del 80% de las organizaciones que actualmente utilizan la automatización de la carga de trabajo probablemente adoptarán los SOAP a finales de 2025. Estos SOAP permitirán la orquestación de las cargas de trabajo en todos los ámbitos de TI y empresariales.
Los SOAP ofrecen una consola de administración centralizada y un motor de orquestación que gestionan eficazmente las cargas de trabajo, las canalizaciones de datos y los flujos de trabajo de las aplicaciones. Superan la automatización convencional de las cargas de trabajo, ya que abarcan canalizaciones de datos, infraestructuras nativas de la nube y arquitecturas de aplicaciones.
Algunos ejemplos de uso de los SOAP son: permitir a las empresas de software automatizar la distribución de versiones de software a los clientes, automatizar el procesamiento de solicitudes de préstamos para empresas de servicios financieros y automatizar la programación de citas de pacientes para instituciones sanitarias.
Las siguientes son algunas de las principales empresas que ofrecen soluciones SOAPs:
- Funciones escalonadas de Amazon Web Services (AWS)
- Orquestación BMC TrueSight
- Orquestación de operaciones OpenText
- Plataforma ServiceNow Now
- VMware Aria Automation
Los SOAP equilibran las cadenas de herramientas DevOps, impulsando la agilidad centrada en el cliente, la reducción de costes, la eficiencia operativa y la estandarización de procesos.
Robots colaboradores (Cobots)
Los robots colaborativos, denominados Cobots, están diseñados a propósito para trabajar junto a los humanos al tiempo que dan prioridad a la seguridad. A diferencia de los robots normales, los Cobots son más pequeños, ligeros y están equipados con características destinadas a minimizar el riesgo de causar daños a los humanos. Estas características incluyen mecanismos de limitación de fuerza, materiales blandos y sensores.
Los cobots tienen diversas aplicaciones en sectores como la fabricación, la sanidad y la logística. Pueden realizar tareas como el ensamblaje, la soldadura, la pintura y el embalaje. Al automatizar estas tareas, antes realizadas por humanos, los cobots contribuyen a aumentar los niveles de productividad, mejorar las medidas de seguridad, mejorar los procesos de control de calidad y reducir los costes.
El sitio de investigación global marketsandmarkets predice que el tamaño del mercado de los cobots aumentará de 1.200 millones de dólares en 2023 a 6.800 millones de dólares en 2029, con una impresionante CAGR del 34,3%.
A medida que la Inteligencia Artificial (IA) progrese más en el futuro, podemos prever la aparición de Cobots avanzados. Estos Cobots de próxima generación pueden poseer capacidades de visión por ordenador. Incorporarán algoritmos de aprendizaje automático junto con middleware robótico. Esta integración les permitirá realizar diversas tareas con mayores medidas de seguridad y precisión.
En consecuencia, esta transformación remodelará el panorama empresarial. La fusión de la Inteligencia Artificial (IA) con las tecnologías mejora las capacidades de los Cobots al integrar técnicas de visión por ordenador, algoritmos de aprendizaje automático y middleware robótico.
Esta integración capacita a los cobots para aplicar estrategias de evitación de colisiones a la vez que adquieren habilidades gracias a las mayores oportunidades de conectividad. En consecuencia, esto eleva significativamente los niveles de rendimiento de estos sistemas.
Entre las empresas líderes en el campo del desarrollo, la construcción y la provisión de soluciones de robots colaborativos se incluyen Universal Robots, ABB, Fanuc y otras.
Automatización robótica de procesos (RPA)
Laautomatización robótica de procesos (RPA) ha ganado terreno rápidamente en el campo de la automatización. Supone un auténtico cambio de juego para las empresas, independientemente de su tamaño, ya que simplifica la gestión y automatización de tareas. La RPA funciona según reglas predeterminadas, lo que se traduce en una mayor eficacia, un aumento de la productividad y una reducción total de los costes.
La RPA utiliza robots que imitan las acciones humanas para automatizar tareas como procesos, flujos de trabajo, extracción de datos, creación de contenidos, gestión de la comunicación, apoyo a los clientes y suministro de datos.
Según la investigación, se espera que el mercado de la RPA crezca significativamente en la próxima década. Su tamaño de mercado fue de 2.659 millones de dólares en 2022 y se espera que alcance alrededor de 66.079 millones de dólares en 2032, lo que supone aproximadamente un 37,9% de CAGR.
Debido a su increíble flexibilidad, está muy extendida en diversos sectores como la informática, las finanzas, la sanidad, el comercio minorista y la fabricación. Se utiliza para automatizar flujos de trabajo y procesos, agilizar la aprobación de préstamos, organizar la programación de citas, satisfacer pedidos y realizar un seguimiento de la producción, entre otras cosas. Además, la RPA aumenta la precisión y garantiza el cumplimiento al reducir las posibilidades de errores humanos.
Entre los líderes conocidos del sector de la RPA se encuentran Microsoft Power Automate, una fantástica plataforma de RPA basada en la nube; IBM Robotic Process Automation; SAP Build Process Automation; la plataforma Uipath Business Automation, etc.
Palabras finales
Los ejemplos de automatización anteriores simplemente demuestran las tendencias crecientes en la automatización de TI. El campo de la TI evoluciona continuamente con nuevas tecnologías emergentes, y el enfoque hacia la automatización está configurando el panorama de diversas industrias.
Las empresas están adoptando con avidez estas tendencias para optimizar sus operaciones, mejorar la productividad y sobresalir en la experiencia del cliente.
A continuación, eche un vistazo a las herramientas populares de automatización robótica de procesos (RPA).