Cómo la observabilidad mejora los flujos de trabajo de TI y seguridad en el sector sanitario
Hoy en día, las organizaciones sanitarias se enfrentan a la escasez de personal de TI y de habilidades, así como a desafíos en la seguridad y los flujos de trabajo de TI. Cuando el departamento de TI reacciona a los informes de interrupciones de los usuarios, suele ser demasiado tarde.
“Tener un sistema fuera de línea podría ser la diferencia entre la vida y la muerte”, afirma Bill Lobig, vicepresidente de gestión de productos de automatización de IBM . “Esto es particularmente problemático en el sector sanitario”.
Las herramientas de observabilidad permiten a las organizaciones analizar el estado interno de un sistema. Las organizaciones implementan conjuntos completos de herramientas tecnológicas de observabilidad tanto en la nube como en el hardware. El objetivo es obtener visibilidad completa del rendimiento de las aplicaciones y la red de una organización.
“Una herramienta de observabilidad puede monitorear cada transacción, llamada a la API y rastreo”, afirma Lobig. “Cuenta con un amplio conjunto de objetivos a nivel de servicio que abarcan desde la disponibilidad hasta la latencia, y todas estas diferentes dimensiones cuando se utiliza con IA”.
Si bien más de la mitad de las organizaciones afirman que la observabilidad les permite detectar problemas de rendimiento que desconocían, solo el 23 % de las empresas han implementado la observabilidad completa y la han implementado en el 90 % de su empresa, según "El estado de la observabilidad 2024", un informe de OpsRamp, una empresa de Hewlett Packard Enterprise .
“Los canales de observabilidad unificados consolidan los datos de todo el entorno digital de una organización en un flujo único y consistente, eliminando los silos entre TI, seguridad y operaciones comerciales”, afirma Tom Andriola , director de IA para el sector público de Dynatrace . “Estos canales alimentan paneles de control en tiempo real basados en información generada por IA, lo que permite a las organizaciones supervisar el rendimiento, realizar un seguimiento de los KPI y tomar decisiones más rápidas basadas en datos”.
Abordar la escasez de personal de TI y de habilidadesCon la escasez de personal en las organizaciones, reciben muchas alertas , lo que puede provocar agotamiento. También pueden tener dificultades para adaptarse a la complejidad de los entornos de TI modernos. Los sistemas de salud se enfrentan a una falta de adecuación de las competencias y a una inversión insuficiente en el desarrollo de la fuerza laboral de TI, afirma Andriola.
“Sectores como el sanitario, que deben alinear la compensación con presupuestos operativos ajustados , suelen sufrir las consecuencias con mayor intensidad”, afirma Andriola. “Como resultado, los médicos y los pacientes dependen de servicios digitales fiables y seguros, pero los equipos de TI suelen estar sobrecargados, enfrentándose a un flujo constante de alertas, herramientas aisladas y datos fragmentados , todo lo cual contribuye al agotamiento y a la ineficiencia”.
Las organizaciones sanitarias están sobrecargadas con numerosas herramientas y configuraciones de escaneo, afirma Lobig. Algunos procesos están mal definidos y los silos dificultan la observabilidad .
“Muchas organizaciones suelen contar con múltiples herramientas de monitoreo y seguridad desconectadas que solo ofrecen una visión parcial de su entorno”, afirma Andriola. “Esto aumenta los silos y la complejidad operativa, y ralentiza la resolución de problemas”.
Andriola señala los peligros del tiempo de inactividad en la atención médica: «En entornos clínicos, cada segundo cuenta, y el tiempo de inactividad no solo es disruptivo, sino potencialmente peligroso. Ya sea en urgencias, en quirófano o en la atención personalizada, los sistemas de atención médica deben operar en tiempo real y siempre disponibles».
La observabilidad puede simplificar la complejidad en organizaciones con servicios digitales interconectados, dice Andriola.
Cómo la observabilidad proporciona visibilidad para superar los puntos ciegosLas herramientas de observabilidad proporcionan una topología de aplicación que ayuda a las organizaciones a comprender la interconectividad de los sistemas y los puntos finales de la red, así como a mapear el flujo de información. Con los datos que proporcionan las herramientas de observabilidad, las organizaciones pueden poner en cuarentena las vulnerabilidades, sugiere Lobig.
“En particular, la capacidad de comprender los flujos de información, los flujos de servicios y las aplicaciones de cuarentena y/o puntos finales basados en esos vectores de vulnerabilidad es algo que las herramientas de observabilidad pueden hacer”, explica.
Para mitigar los puntos ciegos de las aplicaciones de monitorización tradicionales, las herramientas de observabilidad proporcionan una fuente única de información veraz y visibilidad integral. Refuerzan la gobernanza en entornos de nube, edge e híbridos, e integran plataformas de datos y cargas de trabajo de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) , afirma Andriola.
“ Las plataformas de observabilidad más avanzadas unifican los flujos de datos, la telemetría de seguridad y el análisis empresarial en un único flujo, lo que permite obtener información consistente y fiable a gran escala”, explica. “Estas herramientas ayudan a los equipos a comprender cómo fluyen los datos entre silos y a través de las capas analíticas, lo que genera confianza en la toma de decisiones operativas y estratégicas”.
Las herramientas de observabilidad abordan los silos centralizando y optimizando la recopilación y el análisis de datos. Estas herramientas también correlacionan información para organizaciones como los sistemas de salud. En el ámbito sanitario, la observabilidad puede minimizar las interrupciones en sistemas críticos para los profesionales sanitarios y mejorar la seguridad de la organización, afirma Andriola.
Las deficiencias en la atención al paciente pueden ser mortales, pero la observabilidad integral puede reducir las interrupciones para los médicos y el personal de TI. Las consolas de eventos en las herramientas de observabilidad permiten a las organizaciones mantener la visibilidad y la capacidad de respuesta, a la vez que consolidan los datos de múltiples sistemas.
“Pero la visibilidad por sí sola no es suficiente”, enfatiza Andriola. “En el entorno actual, donde el volumen y la velocidad operativos superan a los modelos de TI tradicionales, solo las plataformas de observabilidad que ofrecen inteligencia y automatización integradas pueden adaptarse a la demanda”.
La visibilidad completa hace que el personal de TI sea más efectivo , dice: "Al brindarles visibilidad completa en tiempo real y un contexto claro sobre problemas de rendimiento o seguridad, la observabilidad ayuda a los equipos a optimizar los sistemas de manera proactiva, resolver problemas más rápido y concentrar su experiencia donde más importa".
Tom Andriola Director de IA para el sector público, Dynatrace
El uso de IA en las operaciones de TI es una estrategia clave que permite a las organizaciones automatizar soluciones, reducir distracciones y abordar problemas de forma proactiva. Permite a las organizaciones crear redes autoconscientes para prevenir tiempos de inactividad y evitar pérdidas financieras.
“Las empresas actuales requieren una mentalidad que priorice la automatización para mantenerse al día con las amenazas emergentes y la creciente complejidad, especialmente ante los constantes desafíos de contratación”, afirma Andriola. “Algunas plataformas de observabilidad avanzada, en particular las que integran AIOps , ayudan a cerrar la brecha de habilidades al reducir la carga de trabajo manual y generar información práctica en tiempo real”.
AIOps puede generar menos alertas falsas , un análisis más rápido de la causa raíz y una detección precisa de vulnerabilidades y anomalías, explica.
"Creo que AIOps es una funcionalidad implícita en la observabilidad", afirma Lobig. "Se trata de usar la IA para hacer las cosas más inteligentes, como hacen muchos proveedores en diversos ámbitos relacionados con la tecnología".
Los modelos y agentes de IA permitirán a las organizaciones desarrollar aún más sus estrategias de observabilidad. A medida que las herramientas de observabilidad evolucionan, los líderes de TI deben desarrollar una mayor confianza en los agentes de IA y los LLM, según Andriola.
“Invertir en observabilidad unificada no es solo una decisión de TI”, afirma. “Es un compromiso estratégico con la resiliencia, el rendimiento y la alineación empresarial en un mundo donde las operaciones digitales son las operaciones”.
En el futuro, la observabilidad también debe abordar la explicabilidad y el rendimiento a medida que las organizaciones adoptan LLM y agentes de IA.
“No todas las plataformas ofrecen este nivel de información contextual, que será cada vez más importante para mantener la visibilidad en sistemas dinámicos e inteligentes”, afirma Andriola.
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