El mercado global de AIOps
Las tecnologías de computación en la nube están siendo utilizadas por empresas de todo tipo, incluidas empresas emergentes, empresas multinacionales, organizaciones gubernamentales y organizaciones sin fines de lucro, para ofrecer una variedad de servicios. La capacidad de utilizar herramientas comerciales básicas, como la gestión de relaciones con los clientes y la planificación de procesos, se ha vuelto más crucial que nunca. Construir una organización más inteligente que tome decisiones informadas y maximice las inversiones para respaldar las innovaciones se ha vuelto cada vez más dependiente de la conexión y el análisis de datos en tiempo real. El auge del mercado global de AIOps está siendo impulsado por la creciente demanda de computación en la nube a medida que las empresas se esfuerzan por utilizar las herramientas y tecnologías más nuevas para administrar y optimizar sus operaciones basadas en la nube.
La plataforma de IA para operaciones de TI se conoce como AIOps (Plataforma de inteligencia artificial para operaciones de TI). Proporciona una perspectiva integral del funcionamiento de los sistemas de TI al combinar técnicas automatizadas e inteligencia artificial. Una de las necesidades clave que abordan los sistemas AIOps es la demanda de operaciones de TI más rápidas y precisas. Como resultado, más personas están utilizando los productos y servicios de AIOps. La aplicación de IA en las operaciones de TI se ha vuelto viable gracias a los recientes avances técnicos. El hecho de que muchas empresas estén utilizando la fusión de conocimientos, el aprendizaje automático (ML) enriquecido con dominios y los enfoques de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para ofrecer plataformas y servicios AIOps mejorados es uno de los principales factores que impulsan la industria. La plataforma AIOps automatiza las actividades rutinarias de TI utilizando algoritmos inteligentes de autoaprendizaje impulsados por ML.
La infraestructura basada en la nube se está adoptando rápidamente en el sector de TI
En los últimos años, ha habido un fuerte aumento en la popularidad de la computación en la nube. Muchas empresas se sienten atraídas por los servicios de alojamiento en la nube como los que ofrecen Microsoft Azure, Amazon Web Services, Inc. y Alphabet Inc. debido a sus características promocionadas, que incluyen pago por uso, autoservicio, alta confiabilidad y la flexibilidad para escalar hacia arriba o hacia abajo en función del consumo. Estos beneficios de la computación en la nube dan como resultado costos de TI mucho más baratos, mayor calidad del servicio y un tiempo de comercialización más rápido que las soluciones de TI tradicionales. Gracias a la visibilidad centralizada de todos los entornos que ofrecen las soluciones AIOps, los problemas de TI se pueden identificar y solucionar más rápidamente. Por ejemplo, IBM, una empresa tecnológica global con sede en Estados Unidos, anunció IBM Cloud Pak for Watson AIOps, una plataforma AIOps para la gestión de múltiples nubes, en julio de 2020. Además, carecen de acceso a análisis en tiempo real. Como resultado, la integración de AIOps brinda a los usuarios acceso a los datos de rendimiento de todos los entornos y extrae información sobre cualquier interrupción o ralentización que pueda haberse producido. Notifica automáticamente al personal de TI sobre los problemas informados, realiza análisis de causa raíz y sugiere soluciones. Estos factores están impulsando el crecimiento mundial del interés en las aplicaciones basadas en IA. La inteligencia artificial utiliza capas de algoritmos para analizar datos, comprender el lenguaje hablado e identificar cosas visualmente. Estos algoritmos se emplean en el procesamiento de datos, la computación y el pensamiento robótico. Estos algoritmos deben mejorarse para ofrecer soluciones mejores y más efectivas para una variedad de aplicaciones de uso final. Los investigadores en inteligencia artificial siempre están intentando mejorar varios algoritmos. Los algoritmos tradicionales tienen deficiencias en términos de eficiencia y precisión. Como resultado, los fabricantes y desarrolladores de tecnología han centrado su atención en la creación de algoritmos estandarizados.
La mitigación de riesgos es cada vez más importante en las organizaciones de TI
El riesgo determina los entornos económicos y tecnológicos disruptivos de la actualidad. Las grandes empresas se diferencian por su capacidad para minimizar el riesgo y mantener la continuidad de la empresa sin sacrificar sus ofertas principales, dadas las necesidades del mercado en constante cambio y la rápida velocidad de la innovación. Para las organizaciones de TI, los métodos efectivos de mitigación de riesgos son vitales. Para identificar los vectores de riesgo y peligro no realizados, las técnicas de mitigación de riesgos evalúan una organización de arriba a abajo. Se incluyen las amenazas tanto internas como externas a la empresa que podrían interferir con la continuidad del negocio. El tipo de peligro determinará cómo la empresa quiere reducir los efectos del riesgo o reducir los efectos de la ocurrencia. Por lo tanto, para reducir los riesgos y aumentar el valor de las inversiones en automatización, las organizaciones de TI están ingresando al mercado global de AIOps.
Falta de sistemas de IA confiables y adaptables
Cuando se implementan como un componente de un sistema completo crítico para la seguridad que funciona en el entorno de TI físico, la falta de resiliencia y adaptabilidad en los nuevos algoritmos de IA tiene graves consecuencias. La mala calidad de los datos es en gran medida la culpable de la fragilidad de los sistemas de IA. Varios problemas con la calidad de los datos incluyen la escasez de datos, el etiquetado defectuoso, los datos irrelevantes o corruptos, la falta de reconocimiento de patrones inesperados y el aprendizaje incorrecto de patrones. Los datos de baja calidad impiden procedimientos de automatización efectivos porque el objetivo principal de la actualización de IA de cualquier empresa es aumentar los ingresos y ahorrar costos. Por ejemplo, solo el 15% de las empresas tienen acceso a los datos necesarios a partir de 2020, a pesar del hecho de que el 76% de las organizaciones quieren usar sus datos para extraer valor económico. Por lo tanto, la falta de sistemas de IA representa una amenaza para el crecimiento del mercado.
Segmentación del mercado
El mercado global de AIOps está segmentado en oferta, aplicación, implementación, tamaño de la empresa, vertical, región y panorama competitivo. Según la oferta, el mercado se segmenta en Plataforma, Servicio
Actores del mercado
Desarrollos recientes
·
| Atributo | Detalles |
| Año base | 2022 |
| Datos históricos | 2018 a 2021 |
| Año estimado | 2023 |
| Período de pronóstico | 2024 a 2028 |
| Unidades cuantitativas | Ingresos en millones de USD y CAGR para 2018-2022 y 2023-2028 |
| Cobertura del informe | Pronóstico de ingresos, participación de la empresa, factores de crecimiento y tendencias |
| Segmentos cubiertos | Oferta Aplicación Implementación Tamaño de la empresa Vertical |
| Alcance regional | América del Norte; Asia-Pacífico; Europa; América del Sur; Oriente Medio y África |
| Ámbito de país | Estados Unidos, Canadá, México, China, India, Japón, Corea del Sur, Australia, Singapur, Malasia, Alemania, Reino Unido, Francia, Rusia, España, Bélgica, Italia, Brasil, Colombia, Argentina, Perú, Chile, Arabia Saudita, Sudáfrica, Emiratos Árabes Unidos, Israel, Turquía |
| Empresas clave incluidas | AppDynamics, BMC Software, Inc., HCL Technologies Limited, International Business Machines Corporation, Micro Focus, Moogsoft Inc., ProphetStor Data Services, Inc., Resolve Systems, Splunk Inc., VMware, Inc. |
| Alcance de personalización | Personalización de informes gratuita del 10 % con la compra. Adición o modificación de informes por país, región y país. Alcance del segmento. |
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