Las carteras de software se han vuelto más complejas y los patrones de uso han evolucionado en los entornos de TI híbridos. La gestión eficaz de activos de software (SAM) requiere ahora algo más que herramientas tradicionales y procesos manuales. Para hacer frente a estos problemas, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se están aplicando ahora a la SAM para mejorar la precisión, reducir la carga de trabajo y respaldar las decisiones basadas en datos.
En IAITAM ACE 2025, David BoyleDirector de Asociaciones de Open iT, presentará "Optimización de la gestión de activos de software con IA y aprendizaje automático" en Mesina 1, The M Resort, Las Vegas, NV, el 23 de abril de 2025, de 11:15 AM a 12:15 PM.
Esta sesión técnica profundizará en cómo la IA y el ML avanzados están remodelando las prácticas de SAM en entornos empresariales reales.
El papel de la IA y el ML en la SAM moderna
A medida que los modelos de licencia evolucionan y el uso de software se vuelve más difícil de rastrear, especialmente en implementaciones en la nube e híbridas, los profesionales de SAM confían cada vez más en las técnicas de ciencia de datos para mejorar la visibilidad y el control. La IA y el ML ofrecen una forma de pasar de los informes de cumplimiento reactivos a la optimización y previsión proactivas de las licencias.
La sesión de David Boyle desglosará las aplicaciones prácticas de la IA y el ML en SAM, haciendo hincapié en cómo estas tecnologías pueden integrarse con los sistemas y procesos existentes para mejorar la precisión y la toma de decisiones. La presentación se centrará en tres resultados técnicos fundamentales:
1. Identificación y reasignación de licencias infrautilizadas
Una de las principales capacidades de la IA en SAM es su capacidad para procesar y correlacionar grandes volúmenes de datos de uso procedentes de diversas fuentes: gestores de licencias, registros de comportamiento de los usuarios finales, paneles de control en la nube y herramientas de medición de aplicaciones. Mediante algoritmos avanzados de reconocimiento de patrones y agrupación, la IA puede identificar las licencias que están crónicamente infrautilizadas o totalmente inactivas.
Esta información permite aplicar estrategias de reasignación precisas. En lugar de llevar a cabo amplias reducciones de licencias que podrían provocar interrupciones operativas, las organizaciones pueden retirar o reasignar activos de forma quirúrgica en función de las tendencias de consumo reales. Esto permite una optimización continua de los derechos de software al tiempo que se mantiene el cumplimiento y la disponibilidad.
2. Mejorar la presupuestación y la previsión de la demanda
La previsión presupuestaria en SAM se ha basado tradicionalmente en informes históricos de consumo y estimaciones de las partes interesadas. Sin embargo, estos enfoques suelen tener una precisión limitada debido a la fragmentación de los datos y al comportamiento impredecible de los usuarios. El aprendizaje automático supera estas limitaciones descubriendo tendencias latentes y estacionalidad en el uso de licencias que no son obvias a través de análisis estándar.
Los sistemas de ML pueden prever la demanda de licencias en todos los departamentos y horizontes temporales con un alto grado de granularidad. Esto permite planificar las adquisiciones con más confianza, facilita las negociaciones de ahorro de costes durante las renovaciones y reduce el riesgo de exceso de compras o de falta de aprovisionamiento de herramientas críticas.
Además, el ML puede tener en cuenta variables externas como los plazos de los proyectos, las fluctuaciones de la mano de obra o los eventos del ciclo de vida del software, afinando aún más la precisión de la predicción.
3. Reducción de la carga manual mediante la automatización
Las tareas rutinarias de cumplimiento, como las conciliaciones de licencias, la preparación de auditorías y la aplicación de políticas, exigen tradicionalmente un esfuerzo humano considerable y son propensas a errores o retrasos. La IA introduce la automatización escalable en estos flujos de trabajo, reduciendo drásticamente la intervención manual.
Por ejemplo, los modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) pueden interpretar acuerdos de licencia complejos y cotejarlos con los registros de uso para garantizar el cumplimiento. La IA también puede automatizar la recolección de licencias, es decir, identificar y reclamar las licencias inactivas sin intervención administrativa.
Al automatizar estos procesos que requieren mucho tiempo, las organizaciones liberan a los profesionales de SAM e ITAM para que se centren en iniciativas de alto valor, como la optimización del ciclo de vida del software, la estrategia de proveedores y la alineación de la transformación digital.
Únase a David Boyle en IAITAM ACE 2025
David Boyle tiene una amplia experiencia trabajando con organizaciones globales para mejorar la visibilidad del uso del software y garantizar una asignación óptima del software empresarial y de ingeniería de alto valor. En Open iT, se centra en las asociaciones y las estrategias de integración que se alinean con las tecnologías emergentes, incluidas la IA y la analítica nativa de la nube.
Su sesión se basa en escenarios de implementación del mundo real y está diseñada para profesionales que desean adoptar un enfoque más basado en datos para gestionar activos de software a escala. Los asistentes a la sesión de David Boyle pueden esperar una visión práctica de las aplicaciones AI/ML en SAM, junto con ejemplos de estrategias de integración y lecciones aprendidas de implementaciones reales.
Únase a David Boyle el 23 de abril de 2025, de 11:15 a 12:15 en Messina 1, The M Resort, Las Vegas, para una inmersión profunda en cómo la IA y el aprendizaje automático están remodelando la Gestión de Activos de Software.
Mientras esté allí, pase por el stand 42 para ponerse en contacto con el equipo Open iT y aprender cómo la información basada en datos sobre el uso de licencias puede ayudar a controlar mejor los costes, mejorar la transparencia y tomar decisiones SAM más estratégicas, especialmente en los entornos de TI actuales, cada vez más complejos. Esperamos poder entablar conversaciones en IAITAM ACE 2025
