¿Cómo acelerar la operatividad inteligente de los mantenimientos de aplicaciones?

A día de hoy, el contexto empresarial se encuentra en un momento de constante cambio que exige a las empresas una gran adaptabilidad. Es por esto la mayor parte de las compañías están adoptando nuevas tecnologías y nuevos modelos de servicios para acelerar la entrega de valor de las soluciones digitales. Esto permitirá ganar velocidad en la entrega de iniciativas digitales para cumplir objetivos como el crecimiento del negocio, el impulso del mercado la lealtad de los clientes o la diferenciación de la competencia. Sin embargo, estas soluciones digitales generarán grandes cantidades de trabajo.

Según Gartner, en 2025 el 90% de las aplicaciones actuales estarán en uso, y esto implica una necesidad de modernización y mantenimiento inteligente. Sin embargo, históricamente el talento digital, las personas, no se sienten atraídas por este tipo de trabajo, sino que prefieren otros proyectos cerrados. Esto produce una brecha que debemos de ser capaces de cerrar, y desde VASS proponemos la Inteligencia como pieza clave para lograrlo.

Un nuevo modelo de servicio de mantenimiento

Como comentábamos, los mantenimientos son modelos basados en personas que se ven muy afectados por la fuga de talento. El hecho de que sean poco atractivos implica básicamente dos problemas. Por un lado, una gran dificultad de atraer y retener talento. Y, por otro, un incremento de costes y pérdida de eficiencia ya que la solución al problema pasa la mayoría de las veces por un aumento salarial o una inversión en formación de nuevo personal para suplir el problema de la rotación.

Por eso es importante evolucionar hacia nuevos modelos de mantenimiento, operados por equipos combinados de personas y tecnologías inteligentes. ¿Y en qué consiste la inteligencia? Pues se trata, simplemente, de hacer más sencillo lo complicado.

Es importante, a la hora de definir este nuevo proceso, mantener los pilares tradicionales de transparencia (para un servicio accesible), flexibilidad (para garantizar la disposición), calidad (para reducir el Time to Market) y eficiencia (para optimizar la operación).

La evolución hacia el mantenimiento inteligente de aplicaciones

Para llegar a incorporar la inteligencia en los mantenimientos, es necesario todo un proceso de transformación. Este camino tendrá tres etapas básicas:

• Mantenimiento o iAM clásico o transformador, con un catálogo de servicios, gestión de incidencias y peticiones, evolutivos y mejoras (este sería el iAM del presente).
• iAM dinámico, semiasistido, que incorpore un mantenimiento combinado entre la automatización y el equipo humano (este sería el iAM del futuro más cercano).
• iAM inteligente, en el que el mantenimiento será autónomo y delegado en la Inteligencia Artificial, aunque siempre gestionado por el quipo (iAM del futuro más a largo plazo).

La manera de recorrer este camino y el punto de partida dependerá del nivel de madurez de cada organización, así como de la tecnología.

Mantenimiento o iAM dinámico

La principal diferencia entre el iAM transformador y el iAM dinámico es que en el dinámico trabajan de manera combinada equipo y tecnología, con un equipo semiasistido por la robótica y la IA. El valor de este mantenimiento se encuentra en ser proactivo y preventivo. Es decir, que trata de reducir errores y tiempos de ejecución mediante la identificación temprana de incidentes y problemas identificando la raíz de éstos.

Esta evolución supone la introducción de algunos cambios y tecnologías en cada una de las fases del mantenimiento:

• A nivel de demanda, se incluyen nuevos canales digitales como los ChatBots. Esto permite mejorar la comunicación y hacerla más personalizada y dinámica.
• En la fase de planificación permite, al llegar una incidencia, analizarla, categorizarla de manera inteligente y proponer una estimación predictiva basada en Machine Learning. Se incorpora la IA, pero siempre habrá una persona que reciba esa información y decida qué hacer con ella. El sistema propondrá cosas de manera argumentada, pero será la persona la que acepte o no dicha propuesta.
• A nivel de ejecución, pueden introducirse tecnologías como GitHub Copilot, capaces de hacer recomendaciones de código, detectar errores, proponer soluciones o generar documentación de manera automática.
• Por último, en la fase de cierre pueden automatizarse procesos de cierre, alineando diferentes sistemas y lanzando los eventos necesarios.

Este sistema es capaz de decirnos cuál es el nivel de salud de cada una de las aplicaciones de nuestro software, detectar riesgos técnicos, legales y seguridad, etc.

Mantenimiento o iAM inteligente

Este modelo todavía no existe de una manera completa, pero es el futuro en el que debemos de trabajar para alcanzar unos mantenimientos autónomos, capaces de aprender de su propio entorno, de grafos de conocimiento y con un algoritmo propio. En este tipo de mantenimientos, el equipo humano aportará valor en la definición y diseño funcional, pero será la Inteligencia Artificial la que se encargue de todo lo demás. Los cambios que introduce este modelo con respecto al anterior son los siguientes:

• A nivel de demanda, aparecerán probablemente nuevos canales. Aun así, habrá que seguir gestionando de alguna manera la llegada de peticiones.
• En la fase de planificación, la estimación ya no será predictiva sino inmediata.
• Por último, nivel de ejecución y de cierre, el sistema será capaz de resolver las incidencias de manera indirecta. Ya no serán propuestas, sino que tomará acción y generará el código necesario, lo validará y podrá incluso cerrar la petición de manera autónoma.

Este modelo de servicio inteligente es capaz de modificar su algoritmo sin tener que hacer actualizaciones externas. A nivel de equipo, las personas ya no tendrán que trabajar en las incidencias o los evolutivos, sino que trabajarán sobre la IA. Así, el verdadero valor a aportar por el capital humano será el de mejorar esa Inteligencia Artificial y hacerla cada vez mejor.

Por tanto, se podrá convertir el modelo de mantenimiento tradicional, poco atractivo de cara al talento, en un tipo de servicio muy diferente. Con ello se solucionaría la problemática de la captación y retención de personal, aumentando también la eficiencia y la rentabilidad para la compañía. Desde VASS ya contamos con una amplia experiencia en el mantenimiento clásico y con un equipo muy avanzado técnicamente. Esto nos permite lanzar esta apuesta hacia el futuro y buscar la evolución de nuestro servicio, incorporando la Inteligencia Artificial como pieza clave para los modelos de iAM.