Inteligencia artificial para intentar prevenir problemas del software en las empresas

Los usuarios cada vez tienen menos paciencia y exigen más inmediatez en la respuesta de la tecnología. Y esto también se traslada a las empresas cuando actúan como usuarios de esta tecnología en el desarrollo de sus aplicaciones de servicio. “En la parte de software, falta automatización en las grandes compañías, todavía se abren muchas tareas de forma manual”, asegura a D+I Alejandro González, CEO y cofundador la startup española Datavision.

Y, en este punto entra en juego el concepto AIOps, creado por Gartner para referirse a la inteligencia artificial en operaciones TI, subraya el CEO de esta startup, que es una de las nuevas compañías aceleradas por GoHub de Global Omnium.

González explica que su tecnología cuenta con una “visión holística de todas las aplicaciones que tiene cada empresa”, ya estén en una nube, en diferentes nubes o en su propia infraestructura (on premise). En definitiva, su tecnología permite conocer cuál es el rendimiento de las aplicaciones y de los servicios relacionados con estas para saber cómo están funcionando.

Además, a partir de su software IA son capaces de “identificar dónde estás los problemas” que pueden provocar que estas aplicaciones fallen en su funcionamiento o en su rendimiento.González explica que advierten a la empresa del problema y detectan dónde está, algo esencia en el caso de las grandes compañías.

González puntualiza que, asimismo, identifican “cuál es la ‘causa-raíz’ del problema”, porque, destaca, “puede ser algo mal en el código, una consulta a base de datos compleja y costosa en el tiempo”. De este modo, puede trasladarse al departamento afectado para su pronta solución.

Conocimiento y escalabilidad

“Las aplicaciones de un banco o una aseguradora, por ejemplo, se comportan de una determinada manera y para Datavision, al conocer cómo se han comportado en determinados clientes, es fácil trasladar a otro cliente” ese tipo de patrón de comportamiento porque se trata de softwares muy similares.

González matiza que su tecnología trabaja “una capa por debajo” de lo que son las llamadas aplicaciones de negocios de estos bancos, por ejemplo, en las que sí que habría diferencias de comportamiento entre un banco y otro. “Es una capa técnica por lo que todo el conocimiento adquirido es muy replicable de un cliente a otro”.

En este sentido, el CEO de Datavision realiza un inciso para recalcar que su tecnología trabaja con “datos securizados con un elevado sistema de seguridad (AES256) en el transporte del dato cuando viaja, así como cuando se almacena el mismo”.

El CEO de Datavision señala que, al contar con “un gran histórico”, su tecnología de machine learning puede “entender los patrones del pasado para tratar de pseudopredecir, es decir, con qué probabilidad puede suceder esto en el futuro”.

El objetivo es “tratar de prevenir al usuario antes de que suceda” a partir del análisis de estos patrones para poder “anticiparse” y, en definitiva, que la empresa “no se vea afectada”, apostilla González.

Esta capacidad de aplicar conocimiento adquirido, asimismo, les facilita la escalabilidad de un sector a otro. No obstante, matiza que, por el momento, están enfocados en banca y seguros, así como en el sector utilities para agua y energía.

Un nicho de negocio

Los dos cofundadores de esta startup, Alejandro González (CEO) y José María Lianes (COO), cuentan con casi dos décadas de experiencia en el ‘mundo’ del software, tanto en multinacionales como en consultoras especializadas en este sector. “La idea surgió tras vender una startup anterior y detectar que seguía habiendo mucha necesidad en AIOps”.

“El equipo ya lo teníamos y empezaba a haber bastantes rondas de inversión en torno a este tipo de disciplinas”, por las expectativas de crecimiento que estaban publicando consultoras como Gartner, explica González.

En la actualidad, cada vez más empresas están iniciando sus procesos de transición hacia la nube, pero, apunta González, “aún quedan muchas compañías con la infraestructura on premise, es decir, alojada en tus instalaciones”.

“Esta migración a la nube añade complejidad a las compañías y, en paralelo, hay más demanda de la parte de IT y de las aplicaciones, que son cada vez más complejas y exigen inmediatez” por parte del usuario, que también requiere una buena experiencia de uso.

AIOps une dos disciplinas, por una parte, el rendimiento de las aplicaciones y, por otra, la monitorización de las infraestructuras IT. La solución desarrollada por Datavision persigue aunar ambas disciplinas de forma “sencilla y simple”.