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AI y DevOps se unen en un modelo de trabajo remoto

Mantener la productividad de una empresa 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 generar. El equipo de DevOps de la empresa, que depende especialmente de la comunicación, puede verse particularmente afectado con tal cambio.

Los países y estados han adoptado diferentes enfoques para COVID-19, pero con los pedidos para quedarse en casa que se extienden hacia el futuro previsible, el modelo de trabajo remoto ha sido adoptado por numerosas empresas.

Pero una fuerza de trabajo virtual conlleva 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 de DevOps remotos y evitar estos problemas, las empresas deben examinar todas las herramientas disponibles.

El auge de DevOps

Años antes del uso del término DevOps, los desarrolladores de software y las operaciones trabajaban 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 empresa de software con sede en California. La fuerza impulsora detrás de DevOps fue la firme creencia de que la comunicación y la cooperación entre los dos equipos conducirían a la resolución de los problemas. Otro factor que impulsa hacia los equipos de DevOps integrados 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 volverse tensa con el rápido cambio al trabajo remoto y las telecomunicaciones. Los equipos de DevOps pueden retroceder a su pasado aislado sin intervención. La cooperación debe mantenerse durante este tiempo a pesar de las obvias dificultades.

El modelo de trabajo a distancia trae desafíos

Las consecuencias de la crisis de COVID-19 han llevado a muchas empresas a animar 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, estos cambios pueden obstaculizarlos.

«Los desafíos de seguridad aumentan para los desarrolladores y DevOps con un modelo de fuerza de trabajo remota», dijo Justin Richie, director de ciencia de datos en Nerdery, una consultora de negocios digitales. «Uno de los mayores desafíos de seguridad será identificar y documentar las soluciones creadas e implementadas durante la respuesta rápida a COVID-19».

Con los empleados 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 en lo que respecta a los activos de una empresa, sino también cuando se trata de clasificar la liberación rápida de información en el pandemia y el propio COVID-19.

Para las empresas que difunden información relacionada con la seguridad de los empleados o del público en general, puede resultar difícil elaborar un plan adecuado. Aquí es donde entra DevOps, ya que la responsabilidad recae en gran medida en los desarrolladores y los equipos de TI.

«Estos equipos no solo deben proporcionar a los empleados acceso a herramientas de forma remota, sino también garantizar que el software, las herramientas y los sistemas permanezcan actualizados y seguros para que la continuidad del negocio no se vea comprometida», dijo Landman.

Asegurar que se mantenga la comunicación que llevó a la creación de DevOps es uno de los mayores desafíos en el modelo de trabajo remoto. Cuando se trabaja de forma remota, es fundamental experimentar con diferentes herramientas que abordan la comunicación y otros desafíos.

«Como líderes, este es un momento importante para permitir que los equipos descubran qué herramientas y procesos apoyan adecuadamente su cultura, con la prioridad en respaldar la efectividad y la productividad de los equipos», dijo Justin Rodenbostel, vicepresidente de entrega de SPR, un 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 las herramientas aumentadas para aumentar la productividad y mantener un flujo de trabajo continuo.

«La nueva realidad de todos los que trabajan desde casa puede resultar en una mayor necesidad de estar en soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana y tener los sistemas en funcionamiento constantemente; cualquier tiempo de inactividad significa que el equipo no puede ser productivo», dijo Landman.

La comunicación, el manejo de las asignaciones y los procesos habituales, así como los problemas de seguridad, se pueden abordar con las herramientas adecuadas. Con la inteligencia artificial y las herramientas de aprendizaje automático, los equipos de DevOps pueden aumentar significativamente la velocidad y el alcance de su trabajo.

«Les permite analizar sistemas de datos complejos para detectar anomalías e identificar oportunidades de optimización en el proceso de DevOps», dijo Richie.

Las herramientas inteligentes pueden ayudar a automatizar procesos y sugerir cambios en el rendimiento para impulsar 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 cual 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 las condiciones de trabajo «normales» para esos equipos.

«Los equipos cuya comunicación y colaboración se benefician de la ubicación conjunta, o que prefieren realizar un seguimiento del trabajo en una placa física en lugar de una herramienta digital como Trello, deben averiguar qué herramientas pueden adoptar que los respalden adecuadamente», dijo Rodenbostel.

Y la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ser las herramientas que buscan las empresas. A través de su capacidad para clasificar la información rápidamente, optimizar los procedimientos y brindar información, los equipos de DevOps pueden usar la IA para manejar mejor los desafíos de las circunstancias únicas de la actualidad.

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