IA y el equipo DevOps hacen equipo en el modelo de trabajo remoto
La comunicación y la seguridad de la red son cada vez más difíciles en los equipos de DevOps a medida que la fuerza laboral se digitaliza. El uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático ayuda a las empresas a adaptarse al modelo de trabajo remoto.
Mantener una empresa productiva después de un cambio rápido a un modelo de trabajo remoto puede ser frustrante, ya que la comunicación se debilita y el impulso puede ser casi imposible de construir. El equipo DevOps de la compañía, especialmente dependiente de la comunicación, puede verse particularmente afectado con tal cambio.
Los países y estados han adoptado diferentes enfoques para covid-19, pero con las órdenes de quedarse en casa extendiéndose en el futuro previsible, el modelo de trabajo remoto ha sido adoptado por numerosas compañías.
Pero con una fuerza laboral virtual se presentan desafíos únicos: la comunicación puede ser difícil, las operaciones de seguridad pueden ser tensas y la productividad puede caer en picado. Para impulsar mejor los equipos remotos de DevOps y evitar estos problemas, las empresas deben examinar todas las herramientas disponibles.
El ascenso de DevOps
Años antes del uso del término DevOps, los desarrolladores y las operaciones de software trabajaron en entornos aislados y rara vez se comunicaban entre sí durante el proceso de desarrollo. Sin embargo, este sistema generó problemas una vez que el software se integró en la producción. DevOps es el resultado de la unión de estos dos equipos, según Yoav Landman, cofundador y CTO de JFrog, una compañía de software con sede en California. La fuerza impulsora detrás de DevOps fue la fuerte creencia de que la comunicación y la cooperación entre los dos equipos conducirían a la resolución de los problemas. Otro impulsor detrás de los equipos integrados de DevOps es la agilidad que puede proporcionar un equipo de desarrolladores.
Sin embargo, para las empresas que no están acostumbradas al modelo de trabajo remoto, la comunicación puede verse afectada por el rápido cambio al trabajo remoto y las telecomunicaciones. Los equipos de DevOps pueden retroceder a su pasado sin intervención. La cooperación debe mantenerse durante este tiempo a pesar de las dificultades obvias.
El modelo de trabajo remoto trae desafíos
Las consecuencias de la crisis de covid-19 han llevado a muchas empresas a alentar a sus empleados a trabajar de forma remota. Con este nuevo modelo de trabajo remoto a gran escala, han surgido desafíos y oportunidades. Los equipos de DevOps, específicamente, requieren un mayor nivel de comunicación y seguridad para sobresalir y, por lo tanto, pueden verse obstaculizados por estos cambios.
"Los desafíos de seguridad son mayores para los desarrolladores y DevOps con un modelo de fuerza de trabajo remota", dijo Justin Richie, director de ciencia de datos en Nerdery, una consultoría de negocios digitales. "Uno de los mayores desafíos de seguridad será identificar y documentar las soluciones creadas y puestas en práctica a lo largo de la respuesta rápida a covid-19".
Con los empleados extendidos al máximo fuera del lugar de trabajo, se necesitará más seguridad para garantizar el mismo nivel de seguridad de la red que antes de la pandemia, no solo cuando se trata de los activos de una empresa, sino cuando se trata de clasificar por toda la rápida publicación de información sobre la pandemia y el covid-19 en sí.
Para las empresas que difunden información relacionada con la seguridad de los empleados o del público en general, crear un plan adecuado puede ser difícil. Aquí es donde entra DevOps, ya que la responsabilidad recae principalmente en los desarrolladores y los equipos de TI.
"Estos equipos no solo deben proporcionar a los empleados acceso a herramientas de forma remota, sino que también deben garantizar que el software, las herramientas y los sistemas se mantengan actualizados y seguros para que la continuidad del negocio no se vea comprometida", dijo Landman.
Asegurar que se mantenga la comunicación que condujo a la creación de DevOps es uno de los mayores desafíos en el modelo de trabajo remoto. Al trabajar de forma remota, es clave experimentar con diferentes herramientas que abordan la comunicación y otros desafíos.
"Como líderes, este es un momento importante para que los equipos descubran qué herramientas y procesos apoyan adecuadamente su cultura, con la prioridad de apoyar la efectividad y productividad de los equipos", dijo Justin Rodenbostel, vicepresidente de entrega de SPR, una agencia de transformación digital con sede en Chicago.
El papel de la IA y el aprendizaje automático
Los equipos de DevOps están recurriendo a la inteligencia artificial y a las herramientas aumentadas para mejorar la productividad y mantener un flujo de trabajo continuo.
"La nueva realidad de todos los que trabajan desde casa puede dar lugar a una mayor necesidad de contar con soporte las 24 horas, los 7 días de la semana y tener sistemas en funcionamiento constantemente; cualquier tiempo de inactividad significa que el equipo no puede ser productivo", dijo Landman.
La comunicación, el manejo de las tareas y procesos habituales, así como los problemas de seguridad, se pueden abordar con las herramientas adecuadas. Con la IA y las herramientas de aprendizaje automático, los equipos de DevOps pueden aumentar significativamente la velocidad y el rango de su trabajo.
"Les permite analizar sistemas de datos complejos para detectar anomalías e identificar oportunidades de optimización en el proceso DevOps", dijo Richie.
Las herramientas inteligentes pueden ayudar a automatizar procesos y sugerir cambios en el rendimiento para generar un código de mayor calidad y disminuir la cantidad de errores en menos tiempo. El término emergente AIOps refleja el deseo de aprovechar la IA en los flujos de trabajo de DevOps.
"[AIOps] tiene un gran impacto en la seguridad y la confiabilidad, lo que es más importante ahora que nunca dado el aumento en el trabajo remoto", dijo Richie.
Rodenbostel estuvo de acuerdo en que los desafíos que enfrentan los equipos realmente dependen de cuáles son las condiciones de trabajo "normales" para esos equipos.
"Los equipos cuya comunicación y colaboración se benefician de la ubicación conjunta, o que prefieren rastrear el trabajo en una placa física en lugar de una herramienta digital como Trello, necesitan descubrir qué herramientas pueden adoptar que los apoyen adecuadamente", dijo Rodenbostel.
Y la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ser esas herramientas que las empresas buscan. A través de su capacidad para clasificar la información rápidamente, optimizar los procedimientos y dar una idea, los equipos de DevOps pueden usar la inteligencia artificial para manejar mejor los desafíos de las circunstancias únicas de hoy.
