En base a esto, Chris Sauncerson, director sénior de Gartner ha dicho que “los líderes de infraestructura y operaciones (I&O) recurren cada vez más a la analítica basada en IA y a la toma de decisiones aumentada, incluida la automatización inteligente (IA), para mejorar la resiliencia y la capacidad de respuesta operativa, abordar la complejidad y procesar cantidades cada vez mayores de datos a través de la automatización”.
Para contextualizar, la aplicación de la IA en I&O implica el uso de diversas técnicas, como la IA generativa (GenAI), para automatizar decisiones y ejecutar acciones en iniciativas de infraestructura y operaciones. Además, esta tendencia continúa aumentando, ya que la IA se convierte en un motor clave para potenciar la agilidad empresarial y mejorar los servicios de I&O.
En el ciclo de promoción de Gartner para la automatización de E/S en 2024, la IA se encuentra en una fase inicial de desilusión, pero se anticipa que alcanzará una adopción generalizada en los próximos cinco a diez años.
La creciente incorporación de capacidades GenAI ha incrementado la demanda en el mercado de plataformas de IA. Gracias al análisis y la automatización, la IA facilita operaciones más eficientes y una mejor generación de información.
Por su parte, Saunderson ha explicado que “los proveedores de tecnología que ofrecen las mejores herramientas para IA para operaciones de TI (AIOps), monitoreo del rendimiento de aplicaciones y GenAI influirán en la IA. Los proveedores de AIOps y de tecnología de automatización independiente pueden expandir sus ofertas a la IA, a través de adquisiciones o desarrollo orgánico”.
Paralelamente, la hiperautomatización sigue siendo un enfoque fundamental para el 90% de las grandes empresas. Frances Karamouzis, analista distinguida de Gartner, ha señalado que "junto con la IA, la hiperautomatización ha experimentado un resurgimiento del interés y la demanda desde el fervor de GenAI que se lanzó en noviembre de 2022. La hiperautomatización implica el uso de múltiples tecnologías y herramientas, entre ellas la IA, el aprendizaje automático, la arquitectura de software basada en eventos y la automatización de procesos robóticos, entre otras". Sin embargo, menos del 20% de las organizaciones han logrado dominar la medición de sus iniciativas de hiperautomatización.
Finalmente, la demanda de hiperautomatización está impulsada por la necesidad de alcanzar la excelencia operativa en todos los procesos y funciones, lo que a su vez fomenta el crecimiento de las ofertas en este ámbito.