Diferencias entre la IA y la automatización

La inteligencia artificial adquiere conocimientos y aplica un razonamiento fundamentado para tomar decisiones dinámicas, mientras que la automatización lleva a cabo tareas y procesos repetitivos de TI. Tanto la inteligencia artificial como la automatización buscan reducir el trabajo manual, pero no son intrínsecamente lo mismo y cumplen dos funciones distintas.

La inteligencia artificial adquiere conocimientos y procesa enormes cantidades de datos, más de lo que la mayoría de los seres humanos pueden hacer por sí mismos de manera razonable. A partir de estos datos, la inteligencia artificial extrae información clave y toma decisiones dinámicas. Sus funciones abarcan desde algo tan básico como hacer un pronóstico del tiempo para determinar si los próximos días serán óptimos para practicar surf, hasta algo tan complejo como crear un protocolo de corrección de varios niveles para protegerse contra un posible fallo de seguridad.

La automatización realiza tareas y procesos de TI repetitivos en función de instrucciones definidas manualmente. Realiza lo que se le indica de manera uniforme y confiable. De hecho, cuando surgen obstáculos, la automatización puede programarse para manejar estas situaciones por sí sola, sin necesidad de que una persona tenga que asistirla. Se puede confiar en la automatización para encargarse de tareas como realizar un backup diario de los datos o enviar actualizaciones a miles de equipos según un cronograma, así como para resolver pequeños problemas si estos surgen.

En lo que respecta a la TI empresarial, estas funciones son distintas e importantes: La automatización es la máquina que ejecuta tareas basadas en reglas predefinidas, mientras que la inteligencia artificial es la capacidad intelectual que aprende y se adapta para tomar decisiones no basadas en reglas sobre problemas complejos. Comprender la diferencia entre estos dos conceptos te permite trabajar de manera más inteligente con tu empresa y lograr resultados más estratégicos combinando conocimientos y pautas planificadas de ambos. 

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La inteligencia artificial describe sistemas que pueden adquirir conocimientos y aplicarlos a la resolución de problemas. Al igual que la inteligencia humana, la inteligencia artificial interpreta constantemente el entorno y toma decisiones en tiempo real que mejoran los resultados. La inteligencia artificial no sigue un script, sino que lo escribe en tiempo real. La automatización tradicional utiliza una lógica repetitiva para realizar la misma acción ante la misma entrada, mientras que la inteligencia artificial se basa en la inferencia probable. Por lo tanto, elige la mejor acción posible en función de los patrones y el contexto, incluso cuando la entrada no es idéntica.

Estas son las características principales de la inteligencia artificial: 

• No determinista: La inteligencia artificial genera resultados que se basan en la probabilidad estadística y los patrones aprendidos. El resultado puede cambiar en función de nuevos datos o de un modelo evolucionado, incluso si la petición inicial es similar.
• Sistemas basados en el aprendizaje: El machine learning (aprendizaje automático) y el deep learning (aprendizaje profundo) identifican patrones complejos en los centros de datos y mejoran su rendimiento con el tiempo, sin necesidad de reprogramación humana directa.
• Predictiva: La inteligencia artificial se especializa en tareas que requieren análisis predictivo, procesamiento del lenguaje natural (NLP) y clasificación.

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La automatización es un conjunto de reglas explícitas diseñadas para ejecutar tareas de manera uniforme y repetitiva, reducir el riesgo de errores, y ayudarte a obtener siempre los mismos resultados. Una vez que los equipos de operaciones de TI codifican estas reglas preestablecidas, la tecnología sigue las instrucciones para realizar tareas como ejecutar procesos o actualizar bases de datos sin necesidad de que intervenga una persona. La automatización es la base de una infraestructura de TI empresarial que funciona a la perfección.

Una plataforma de automatización es más que una biblioteca de scripts. Es la herramienta común que utilizan los administradores de sistemas para escribir playbooks que coordinan tareas complejas como el aprovisionamiento de la infraestructura, las implementaciones de aplicaciones y el cumplimiento de políticas en diversos entornos. Es el motor uniforme que ejecuta tus operaciones de la misma manera en todo momento, prácticamente sin sorpresas.

Estas son las características principales de la automatización:

• Determinista: Si la entrada es la misma, es probable que el resultado sea el mismo. Hay poco margen de error y es predecible, ya que las instrucciones están escritas en YAML, un lenguaje de datos comprensible para las personas.
• Basada en reglas: La automatización solo sigue las instrucciones indicadas. No puede desviarse de ellas, aprender o adaptarse a problemas imprevistos a menos que esos posibles problemas estén codificados explícitamente en el flujo de trabajo original.
• Uniformidad: La automatización garantiza que la configuración sea uniforme en miles de servidores, que la aplicación de parches se realice según lo previsto y que la nueva infraestructura se aprovisione siempre de la misma manera.

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La diferencia entre la inteligencia artificial y la automatización se puede resumir en una sola pregunta: ¿Sigue reglas o aprende y sugiere reglas?

La inteligencia artificial interpreta el conocimiento. Su capacidad de adaptación genera resultados variables en función de la toma de decisiones basada en datos. Utiliza el machine learning y el deep learning para obtener la mejor solución o recomendación, lo que da lugar a flujos de trabajo más proactivos y reduce la necesidad de que el equipo de TI intervenga manualmente. Puede detectar nuevas anomalías y crear modelos predictivos sin necesidad de ser reprogramada explícitamente. 

La inteligencia artificial se especializa en tareas de adaptación tales como las siguientes:

• predicción de comportamientos;
• detección de anomalías;
• clasificación de patrones;
• comprensión del lenguaje;
• toma de decisiones basada en el contexto.

La automatización sigue las reglas. Una herramienta de automatización ejecuta reglas explícitas que proporcionan los administradores de sistemas o los ingenieros. Ejecuta flujos de trabajo predefinidos, aplica una configuración uniforme y elimina la variabilidad humana. La automatización produce el mismo resultado si la entrada no se modifica. 

La automatización se especializa en tareas repetitivas como las siguientes:

• aprovisionamiento;
• configuración;
• cumplimiento normativo;
• gestión de parches;
• implementaciones de las aplicaciones.

En general, la inteligencia artificial mejora la toma de decisiones al analizar los datos, los flujos de trabajo y los entornos de la empresa antes de ofrecer una recomendación estratégica para llevar a cabo cambios. Obtiene información que los administradores podrían pasar por alto y optimiza los resultados de manera dinámica. La automatización mejora la eficiencia y reduce los errores humanos. Además, acelera las operaciones y elimina las tareas manuales que pueden dar lugar a errores. La automatización garantiza que todo se ejecute según las instrucciones, mientras que la inteligencia artificial determina los próximos pasos.

Aprende sobre el funcionamiento de la automatización junto con la inteligencia artificial

A la hora de definir un entorno de TI empresarial, la versión óptima se obtiene combinando la inteligencia artificial con la automatización para lograr una automatización inteligente. Cuando ambas se utilizan en conjunto, conectan procesos repetibles y uniformes con un sistema de inteligencia artificial adaptable.

La inteligencia artificial necesita un motor de automatización confiable para poner en práctica sus decisiones. Por ejemplo, piensa en la automatización basada en eventos. En general, la automatización basada en eventos es una forma en que los equipos de TI gestionan cómo y cuándo activar acciones específicas mediante el uso de un conjunto de indicaciones condicionales ("Si ocurre esto, entonces haz eso"). En lugar de que la automatización funcione por sí sola dentro de sus reglas predefinidas, la incorporación de la inteligencia artificial permite dar respuestas más inmediatas a los desencadenantes en tiempo real. El uso de la inteligencia artificial para las operaciones de TI (AIOps) puede facilitar la toma de decisiones más útiles en toda la empresa, como predecir las fallas de manera preventiva e iniciar flujos de trabajo de corrección antes de que los problemas se agraven. 

Gracias a la automatización inteligente, puedes destinar más personal y recursos a proyectos fundamentales. Además, permite ampliar la capacidad de expansión y de desarrollo de tu equipo. El uso del desarrollo asistido por inteligencia artificial acorta el tiempo necesario para generar nuevos playbooks YAML o diseñar aplicaciones, con ajustes rápidos a medida que cambian las necesidades de tu empresa. La automatización inteligente no solo facilita la gestión de los procesos, sino que también permite que tu equipo de TI aproveche al máximo los recursos limitados. 

Red Hat® Ansible® Automation Platform incluye herramientas para crear, gestionar y ampliar la automatización en toda la empresa. Cuenta con la herramienta automation coding assistant, que permite a los desarrolladores generar tareas de automatización mediante comandos en lenguaje natural y elaborar playbooks de Ansible que cumplan con las prácticas recomendadas. 

Y la mejor parte es que puedes integrar Ansible Automation Platform a Red Hat OpenShift® AI para disfrutar de una experiencia de usuario uniforme en todos los equipos. También puedes combinarla con Red Hat Enterprise Linux®, que funciona como una plataforma adaptable que puede ejecutarse en una nube híbrida abierta y brinda mayor flexibilidad sin tener que depender de un proveedor específico. 

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