Dynatrace (NYSE: DT), líder en observabilidad y seguridad unificadas, ha anunciado los resultados del Annual Global CIO Report, una encuesta global independiente realizada a 1.300 CIOs y líderes tecnológicos de grandes organizaciones. La investigación revela que las compañías siguen adoptando entornos multicloud y arquitecturas cloud-native para permitir una transformación rápida y ofrecer innovación de forma segura. No obstante, pese a la velocidad, la escala y la agilidad que permiten estos modernos ecosistemas de cloud, las empresas están teniendo dificultades para gestionar la gran cantidad de datos que generan. Estos resultados de la investigación destacan la necesidad de una estrategia consolidada de IA, análisis y automatización que vaya más allá de los modelos tradicionales de AIOps para impulsar un valor empresarial duradero. El informe, The state of observability 2024: Overcoming complexity through AI-driven analytics and automation strategies, está disponible para su descarga.
Los resultados de la investigación incluyen:
- El 86% de las organizaciones españolas afirman que la complejidad de su stack tecnológico ha aumentado en los últimos 12 meses, y el 51% afirma que seguirá creciendo.
- El informe ha revelado que en España, el entorno multicloud medio abarca 11 plataformas y servicios diferentes.
- En el contexto español, 82% de los líderes tecnológicos afirman que la complejidad multicloud hace más difícil ofrecer experiencias excepcionales al cliente, mientras que el porcentaje internacional es del 87%. Por otro lado, afirman que dicha complejidad hace que las aplicaciones sean más difíciles de proteger (79%).
- El 84% de los líderes en tecnología españoles afirma que los stack tecnológicos cloud-native producen una explosión de datos que supera la capacidad humana de gestión. Por otra parte, a nivel global el porcentaje aumenta al 86%.
- En promedio, las organizaciones en España utilizan 12 herramientas diferentes de supervisión y observabilidad para gestionar las aplicaciones, la infraestructura y la experiencia de los usuarios.
- El 85% de los líderes tecnológicos a nivel internacional afirma que el número de herramientas, plataformas, dashboards y aplicaciones de las que dependen aumenta la complejidad de gestionar un entorno multicloud. En España, el 74% de los líderes opinan lo mismo.
Otras conclusiones del estudio
- En España, el 71% de los líderes tech afirman que los enfoques manuales de la gestión y el análisis de logs no pueden seguir el ritmo de cambio de su stack tecnológico y los volúmenes de datos que produce.
- El 81% de los líderes del ámbito tecnológico a escala global afirman que el tiempo que sus equipos dedican a mantener las herramientas de supervisión y a preparar los datos para el análisis quita tiempo a la innovación. En España, este porcentaje sube al 85%, indicando que la mayoría comparte este punto de vista.
- El 76% de las organizaciones españolas ya ha adoptado AIOps para reducir la complejidad de gestionar su entorno multicloud y otro 21% tiene previsto hacer lo mismo en los próximos 12 meses
- A nivel mundial, el 97% de los líderes tecnológicos afirman que los enfoques probabilísticos de aprendizaje automático han limitado el valor que ofrecen las AIOps debido al esfuerzo manual necesario para obtener insights fiables.
«Sin la capacidad de transformar los grandes volúmenes de datos diversos de las arquitecturas cloud-native en perspectivas contextualmente relevantes en tiempo real, los equipos de IT, desarrollo, seguridad y negocio luchan por entender lo que está sucediendo en su entorno y carecen de las respuestas necesarias para resolver los problemas de forma rápida y decisiva», añade Greifeneder. «Mientras que muchas organizaciones recurren a AIOps, a menudo encuentran un valor limitado debido a la dependencia de métodos probabilísticos, que pueden ser imprecisos y lentos de implementar. Para superar la complejidad de los stack tecnológicos modernos, las organizaciones necesitan capacidades avanzadas de IA, análisis y automatización. Al unificar diversos datos, conservar su contexto y potenciar analíticas y automatización con una IA hipermodal que combina múltiples técnicas, incluyendo IA causal, predictiva y generativa, los equipos pueden obtener una gran cantidad de insights de sus datos para tomar decisiones más informadas, automatización inteligente y formas más eficientes de trabajar.»
