Desafíos y Mejores Prácticas para Optimizar Cualquier Modelo de Licenciamiento de Software

[0:00] Noemí: Buenos días a todos, bienvenidos. Hoy celebraremos el seminario web «Retos y mejores prácticas para optimizar cualquier modelo de licencia de software». Me llamo Noemí Morales y seré vuestra anfitriona hoy. En breve se unirá a nosotros nuestro ponente, Alfonso Villanueva. Antes de empezar, permítanme recordarles que pueden enviar sus preguntas a través de la plataforma en la que se han registrado, GoToMeeting, y que nuestro seminario web también se retransmite por LinkedIn y Facebook, por lo que pueden plantear sus preguntas en la sección de comentarios de estas plataformas. También pueden enviarnos sus preguntas sobre el producto o información de Open iT por correo electrónico a experts@openit.com, y estaremos encantados de responderlas durante nuestra sesión de preguntas y respuestas. Si no tuviéramos la oportunidad o el tiempo de responder, nos pondremos en contacto directamente por correo electrónico o mensaje privado de LinkedIn.

[1:04] Nuestro presentador, Alfonso Villanueva, cuenta con una amplia experiencia en preventa e implementación de soluciones de software, gestión de licencias, administración de sistemas y desarrollo web. Se licenció en Ingeniería de Sistemas Electrónicos por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, lo que le ha dotado de las habilidades necesarias para su carrera como consultor de TI. Alfonso forma parte de nuestro equipo de TPI, por lo que presta asistencia a los clientes en materia de soporte y elaboración de informes, y colabora asimismo con el equipo de ventas como experto técnico para ofrecer la mejor solución a nuestros clientes. Demos un gran aplauso a nuestro ingeniero de preventa de « Open iT » en Latinoamérica, Alfonso Villanueva.

[1:55] Alfonso: Hola, bienvenidos. Gracias por dedicarnos vuestro tiempo. En esta ocasión veremos el proceso de optimización de software, la solución que ofrece Open iT, así como algunas de las mejores prácticas en la optimización de Autodesk, y al final hablaremos sobre un caso de éxito de nuestra empresa.

[2:18] Hoy en día, las empresas realizan grandes inversiones en recursos de software que les permiten ser más productivas en su trabajo. Sin embargo, resulta difícil gestionar ese presupuesto sin disponer de información detallada sobre el uso de dichos recursos. Las empresas se preguntan cómo identificar qué aplicaciones tiene la compañía, si sus usuarios disponen de las versiones compatibles con el fabricante o si necesitarán formación para ser más eficientes. En caso de que se produzca una fusión o una adquisición, ¿cómo puedo saber cuántos usuarios voy a tener y cuántas licencias necesitaré? En definitiva, son muchas preguntas y se trata de un proceso largo y complicado.

[3:00] ¿Deberíamos optimizar? Sí. Si a todo esto le sumamos la complejidad de los modelos de licencia existentes, como por ejemplo las licencias concurrentes, las licencias de suscripción en la nube o las licencias por tokens, resulta difícil encontrar el equilibrio entre el número de licencias, los acuerdos, los tipos de usuarios y los distintos fabricantes. En definitiva, puede suponer un gran reto para cualquier organización. Debemos conocer bien todo esto y también estar al tanto de los cambios actuales, como por ejemplo la migración de nuestras aplicaciones a la nube; por todas estas razones, debemos optimizar.

[3:50] Pero, ¿qué significa optimizar? Por un lado, consiste en asegurarnos de proporcionar las aplicaciones especializadas necesarias para respaldar los procesos de negocio, de modo que solo dispongamos de las licencias que se utilizan, y que sean las necesarias. Por otro lado, optimizar también significa poder reducir los costes y planificar los presupuestos. Se requiere un proceso de optimización, que debe ser continuo, y a través del cual nos aseguramos de que la organización cumpla con las metas basadas en los objetivos del negocio, conociendo los acuerdos de licencia, realizando mediciones de uso y, de este modo, analizando el panorama completo para tomar decisiones fundamentadas con informes específicos y poder establecer medidas de acción en beneficio de la organización.

[4:39] Ahora Open iT cuenta con una solución dedicada precisamente a la optimización. Se llamaLicenseAnalyzer™y nos permite gestionar la complejidad de las licencias de ingeniería, diseño, simulación y mucho más. Además, ya está preparada para admitir la mayoría de las licencias que ofrece el mercado. A través de informes históricos o en tiempo real, nos permite identificar qué aplicaciones se utilizan y quién las utiliza, e incluso automatizar la recopilación de las licencias que no estén activas en este momento. Además, admitimos los diferentes tipos y modelos de licencia que existen en el mercado.

[5:29] ¿Cómo funciona la solución de Open iT?LicenseAnalyzer™es una plataforma cliente-servidor y se divide en tres niveles. El primer nivel supervisa el uso del software, es decir, dónde se utilizan las aplicaciones, quién las está utilizando y durante cuánto tiempo. Para acceder a la plataforma deLicenseAnalyzer™, lo hacemos a través de un portal web de forma segura; toda nuestra información se transmite cifrada. Allí podemos ver exactamente lo que está sucediendo en tiempo real con las licencias, nuestros servidores de licencias y más información detallada. Dentro de cada servidor vemos las aplicaciones que gestionan y los usuarios que, en ese momento, tienen las licencias en uso. Podemos ver cuántas licencias hay, cuántas están disponibles para que otras personas puedan utilizar las herramientas, y también nos avisa si hay licencias a punto de caducar.

[6:40] Dentro del portal tenemos acceso a diferentes informes, gráficos y paneles predefinidos, que también podemos personalizar o crear nuevos. En este ejemplo, tenemos un mapa de calor del uso de las licencias durante un periodo de tres meses, que nos muestra el total de licencias concurrentes que hubo en un día y una hora concretos. Como podemos ver en este ejemplo para la aplicación MATLAB, los colores rojos indican la mayor cantidad de licencias concurrentes que hubo, por ejemplo, el miércoles a las dos de la tarde. También podemos determinar las franjas horarias de mayor uso, que en este caso van desde las diez de la mañana hasta las seis de la tarde. Si el comportamiento habitual en mi organización es que haya personas trabajando en estos horarios, vemos que esto es algo normal; sin embargo, cuando observamos colores naranja y rojo los sábados o los domingos, ahí es donde surge una oportunidad para optimizar este tipo de aplicación: averiguar si los usuarios realmente la están utilizando los sábados y domingos y, de no ser así, identificar qué comportamiento debemos modificar en el personal.

[8:02] Otro informe, y uno de los favoritos de nuestros clientes, es el de eficiencia de las licencias de software. En él vemos un gráfico que nos muestra el total acumulado de horas frente al número máximo de licencias simultáneas que se han utilizado en un periodo determinado. En la parte central podemos ver que esta empresa adquirió 154 licencias, que es el total del que dispone, pero, dependiendo del comportamiento de los usuarios, nos indica que el máximo que se ha utilizado en todo este periodo es de 116. E incluso nos muestra información sobre el 99 % del uso. Esto significa que, si redujéramos el número de licencias a 101, podríamos ahorrar unos 106 000 dólares y cubrir así el 99 % de la demanda. Si la prioridad definida en el proceso de optimización es reducir al máximo, podríamos incluso llegar al 95 % de la demanda y tener solo 92 licencias, lo que nos generaría un ahorro potencial de 124 000 dólares. Este informe es muy popular porque nos proporciona información muy importante para el proceso de optimización.

[9:39] Por otro lado, una gran ventaja deLicenseAnalyzer™es que toda esta información que vemos en los informes la podemos conectar en tiempo real con herramientas de inteligencia empresarial como Power BI, Spotfire, Tableau y Excel. De este modo, si contamos en la organización con expertos en análisis que utilicen alguna de estas herramientas, podemos crear informes que se adapten perfectamente a nuestras necesidades.

[10:03] Ahora veamos el nivel 2. Podemos comprobar la eficiencia en el uso de las licencias o del software, es decir, quién está utilizando realmente la aplicación y también el tiempo que permanece inactiva. Para comprender mejor el nivel dos, echemos un vistazo a este informe. En este gráfico podemos ver la eficiencia en el uso de una aplicación; se muestran los diez días con mayor número de sesiones que se registraron durante el año. Asimismo, muestra en rojo las sesiones máximas de uso activo real, es decir, el tiempo durante el cual el usuario interactuó con la herramienta. Si observamos los detalles, el 12 de marzo hubo cuarenta y ocho sesiones, y el 15 de septiembre, veintiuna; estos son los dos picos entre el máximo de sesiones y el máximo de uso real. Al calcular la relación entre estos datos, nos damos cuenta de que la aplicación se está utilizando con una eficacia del 44 %. Por lo tanto, este es otro aspecto que hay que tener en cuenta para optimizar nuestro software.

[11:32] Pero, ¿cómo es que el nivel dos obtiene datos de uso real? Pues bien, hay un agente en la estación de trabajo que supervisa la actividad de entrada y salida de la CPU, del ratón y del teclado, y toda esta información se envía aLicenseAnalyzer™para obtener informes como el anterior o incluso ver detalles usuario por usuario. Si analizamos esta tabla, nos damos cuenta de que el usuario 116 ha acumulado unas diez mil horas de tiempo activo y solo tiene dos mil quinientas de inactividad. Podríamos decir que se trata de un usuario experto, alguien que utiliza muy bien esta herramienta. Sin embargo, al analizar al usuario 97, vemos que tiene 12 000 horas de tiempo activo, pero incluso más tiempo de inactividad: 15 300 horas. En este caso, podemos decir que es un usuario que utiliza esta herramienta durante mucho tiempo, pero que también la deja inactiva durante más tiempo. Si la aplicación se cobra por tiempo de uso, imagínense el gasto excesivo que esto supone.

[12:53] Pasemos ahora al nivel 3. El nivel 3 deLicenseAnalyzer™va más allá de los informes y permite automatizar la liberación de licencias de las aplicaciones que estén inactivas. Toma la información del nivel dos y, basándose en las políticas que definimos, podemos establecer que, si una aplicación lleva una hora inactiva, se suspenda automáticamente. Veamos este ejemplo: una persona está trabajando en una aplicación de diseño; mientras interactúa con ella, el sistema la reconoce como activa. Si por alguna razón se aleja de su puesto —quizás para asistir a una reunión o tomarse un café—, el sistema detecta que no hay interacción y la marca como inactiva. Al cabo de un tiempo, aparece una ventana en la estación de trabajo del usuario que le indica: «Tu aplicación ANSYS Mechanical lleva mucho tiempo inactiva, ¿puedes reanudar la actividad o, de lo contrario, se suspenderá?». Si el usuario no hace nada, la aplicación permanece inactiva. Tras un tiempo adicional que también definimos nosotros, el sistema la marcará como inactiva y devolverá esta licencia a su servidor de licencias para que otros usuarios puedan entonces hacer uso de la aplicación.

[14:28] En fin, veamos cómo podemos resumir los tres niveles que acabamos de ver. Este gráfico analiza una aplicación concreta, que puede ser AutoCAD, Petrel o incluso SAP. Con el paso del tiempo, la empresa fue adquiriendo cada vez más licencias, pero no sabía qué estaba pasando: si los usuarios realmente las utilizaban, si eran suficientes o si necesitaban más. Con la ayuda de Open iT implementaron el nivel uno de la solución y pudieron ver este gráfico que representa el número de aplicaciones en ejecución, es decir, las licencias que se han asignado desde los servidores que gestionan dichas aplicaciones. Y podemos ver de inmediato que hay una diferencia entre el total de licencias adquiridas y el uso máximo; esta es una oportunidad para optimizar.

[15:25] Pero veamos qué ocurre con el nivel dos. Si profundizamos en el nivel dos, obtenemos una mayor visibilidad: ahora vemos las sesiones de usuarios que están activas en esta línea roja y observamos que la diferencia entre las licencias compradas y las activas es aún mayor. De esta forma, podríamos ahorrar mucho más. Al utilizar el nivel tres, que devuelve automáticamente las licencias a su servidor, con el tiempo la tendencia de uso simultáneo descenderá hasta casi alcanzar el mismo nivel que el uso real, y es aquí donde esta empresa tomó la decisión de reducir sus licencias de casi trescientas a 151, lo que supuso un ahorro muy importante.

[16:28] Bien, pasando al siguiente tema, veamos algunas de las mejores prácticas en la optimización de Autodesk. Autodesk, como sabéis, es un software de ingeniería, diseño y simulación muy popular en todo el mundo, que incluye varios paquetes como AutoCAD, Revit, Inventor y otros más. Sin embargo, también cuenta con uno de los modelos de licencia más complicados. Desde sus inicios, Autodesk ofrecía una licencia estándar o independiente que se instalaba en cada ordenador del usuario. Posteriormente aparecieron las licencias concurrentes, luego Token Flex, que ya supone un cobro por uso mediante fichas, y actualmente está intentando que sus usuarios se pasen al modelo de Autodesk Flex. Pero aquí la pregunta es: ¿realmente le conviene a mi organización hacer este cambio? Veamos algunas de las mejores prácticas.

[17:31] En primer lugar, muchas organizaciones permiten que cada departamento, país o región se encargue de la compra de sus propias licencias, lo que da lugar a que tengamos distintas fechas de renovación con precios diferentes, y resulta complicado controlar todo esto. Por eso, recomendamos consolidar todos los portales de Autodesk en uno solo, de modo que haya un único departamento o área que gestione la compra de las licencias. Podemos negociar con Autodesk para armonizar las suscripciones y las fechas de pago, y también podemos equilibrar los usuarios designados con los de la suscripción a la nube de Autodesk Flex. Este es un ejemplo que veremos a continuación. Otro punto, o mejor dicho, una buena práctica, es conocer el comportamiento de los usuarios: quiénes son usuarios expertos y quiénes son usuarios que prácticamente no utilizan las aplicaciones; y, como hemos mencionado, debemos revisar esta información periódicamente para ajustar la optimización.

[18:42] Entonces, ¿cómo podemos equilibrar los usuarios con licencia nominativa y los de suscripción Flex? Veamos este ejemplo. Se trata de una empresa que contaba con 647 usuarios de Autodesk, de los cuales 580 eran concurrentes y el resto eran licencias independientes. Querían pasarse al nuevo esquema Flex, pero no sabían exactamente cuántos usuarios ni cuántos tokens debían cambiar o comprar. Al utilizarLicenseAnalyzer™, pudimos calcular que si cambiaban a Flex a los 647 usuarios —es decir, el total—, la inversión sería de 760 000 dólares; es la barra verde que vemos en el centro. Sin embargo, al equilibrar los usuarios con licencia independiente con los de Flex, vemos que la inversión sería de solo 161 000 dólares. Uno de los informes que ayudó a esta empresa a determinar el número de usuarios y la cantidad de tokens necesarios fue este. En las columnas de la izquierda podemos ver la lista de los usuarios que más horas acumuladas tienen utilizando las herramientas de Autodesk; vemos que algunos tienen 2.800 horas, 1.700, 11.700… En definitiva, cada usuario que figura en esta lista tiene un número considerable de horas. Por el contrario, las columnas de la derecha nos muestran a aquellos usuarios que tienen muy pocas horas de uso: algunos 249, casi dos horas, 116 500. Esta es la gran mayoría de los usuarios.

[20:35] A partir de ahí se determinó que la empresa solo necesitaba 47 usuarios designados, o lo que ellos denominan «Power Users», mientras que el resto de los usuarios eran 600 y necesitarían 35 400 tokens para todo un año. Y ahí es donde entra en juego el ahorro que mencionábamos: si se pagara todo, el coste sería de 760.000 dólares, pero al hacer el balance entre usuarios designados y usuarios Flex, el coste es de solo 161.000 dólares.

[21:14] Ahora veamos el otro punto, que es: ¿qué tipos de usuarios tengo y cómo identificarlos? Ya hemos visto queLicenseAnalyzer™ofrece diferentes informes, ya sea a nivel de usuario o de aplicaciones. A través de ellos podemos conocer muchos de los comportamientos de nuestros usuarios. Por ejemplo, los usuarios «coleccionistas» son aquellos que cogen una licencia, luego otra, y otra más, y no las devuelven; están consumiendo —en este caso, podrían ser tokens— que otra persona podría aprovechar. Y los usuarios «campistas» son aquellos que quizá cogieron una licencia hace cuatro meses y aún no la han devuelto al servidor, por lo que también supone una oportunidad de optimización. Los usuarios ocasionales son aquellos que entran unos minutos o poco tiempo y salen de la aplicación. El usuario «pescador» es aquel que llega muy temprano a la oficina y toma una, dos o tres licencias únicamente por si las llega a utilizar durante el día; esto hace que otros usuarios puedan sufrir denegaciones de uso. Los usuarios reacios son aquellos que tienen aplicaciones en versiones anteriores que quizá ya ni siquiera sean compatibles con el fabricante; esto también puede suponer un riesgo de seguridad al disponer de versiones que la empresa ya no debería tener. Y, por último, los usuarios intrusos: aquellos que, por alguna razón, siguen teniendo acceso a las aplicaciones a pesar de que ya no trabajan en la organización.

[23:04] Podemos definir quiénes son cada uno de ellos mediante los informes que tenemos enLicenseAnalyzer™. Pero, ¿cómo podemos gestionarlo? En primer lugar, podemos disponer de los informes para identificarlos y, a través de ellos, enviarles notificaciones. Si alguien tiene muchas licencias asignadas, recibirá un aviso por correo electrónico pidiéndole que devuelva dichas licencias; del mismo modo, si alguien lleva mucho tiempo con una licencia, recibirá una notificación en la que se le pedirá que la libere. Otro aspecto es que, gracias a esto, podemos formar a nuestros usuarios para que sean más eficientes en el uso del software.

[23:49] Bien, veamos ahora uno de nuestros casos de éxito. Con este ejemplo vemos cómo la organización obtiene grandes beneficios gracias a la optimización. Esta empresa internacional dedicada a la extracción de minerales, con oficinas y instalaciones en diversas partes del mundo, era consciente de que sus aplicaciones especializadas suponían un gran gasto en software; no sabía qué aplicaciones tenía, quién las utilizaba, y contaba con más de mil usuarios. Así pues, para optimizar sus recursos de software, implementaron el nivel uno deLicenseAnalyzer™. Uno de los informes que más le sirvió a esta empresa fue el que permitía identificar el inventario de aplicaciones, la cantidad de licencias que tenían y cuáles se utilizaban.

[24:42] En este informe podemos ver en la primera columna las aplicaciones de ingeniería con las que contaban; en la siguiente columna vemos el número de licencias disponibles, el máximo que se ha utilizado a lo largo de todo el historial de los informes, y también calculamos las licencias que están sin utilizar. Así pues, a primera vista vemos que, en el caso de MATLAB, la empresa había adquirido 320 licencias, pero solo había utilizado 40 en este periodo de casi dos años; es decir, 280 licencias no estaban en uso. Asimismo, en el caso de Blue Marvel, contaban con 37 licencias, el máximo de uso fue de veinte y tenían 17 sin utilizar; además, se podían observar aplicaciones que no habían tenido ningún uso, es decir, que se estaban pagando pero nadie las utilizaba.

[25:50] Si traducimos esto en cifras con un coste aproximado por licencia, podemos añadir la información a nuestro informe y ahora vemos el coste aproximado por licencia y el ahorro potencial que la empresa podría obtener al dejar de pagar estas licencias que no se estaban utilizando. Y al final vieron que el ahorro potencial total era de 463 000 dólares, una gran cantidad que podría destinarse a otros recursos o a otros departamentos. En definitiva, los resultados obtenidos al utilizarLicenseAnalyzer™indicaron que podían lograr un ahorro potencial de casi el 60 % del gasto total en software especializado.

[26:55] Bien, para terminar, la solución de Open iT permite a las organizaciones hacer frente a los retos de los que hemos hablado hoy. Ofrece un sistema de monitorización empresarial de los recursos de software, tanto en tiempo real como histórico; ayuda a las organizaciones a simplificar la asignación de gastos a cada centro de costes; optimiza el uso de las licencias y la productividad de los usuarios; nos proporciona información detallada para poder negociar con los fabricantes de software; y, por último, aporta visibilidad sobre los distintos tipos de software, las variaciones en el número de usuarios y el software que se utiliza y el que no. La solución de Open iT ofrece a las organizaciones una visión global de todo nuestro parque de licencias, así como informes de uso. En cuanto a la optimización, la información adecuada, con informes especializados tanto históricos como en tiempo real, ayuda a tomar decisiones fundamentadas para reducir los costes y ser más eficientes en el uso del software. El equipo de Open iT acompaña al cliente desde el inicio del proceso de optimización, durante la implementación, la configuración, el asesoramiento sobre los informes y los paneles de control, y en las negociaciones con el fabricante; además, ofrecemos soporte técnico especializado durante todo el año en diferentes zonas horarias de todo el mundo. Nuestro objetivo es que las empresas alcancen la máxima satisfacción y obtengan un gran retorno de la inversión. Muchas gracias.

[28:50] Noemí: Gracias, Alfonso, por esta magnífica presentación. Hemos recibido algunas preguntas a través de nuestro correo experts@openit.com por parte de nuestros participantes. Debido a la limitación de tiempo, solo tenemos la oportunidad de responder a una de ellas; las demás se responderán directamente. En el nivel dos, ¿qué ocurre si una persona simplemente minimiza la aplicación técnica y sigue trabajando en su ordenador con otra herramienta?

[29:17] Alfonso: Excelente pregunta. El nivel dos, como comentábamos, mide las estadísticas del teclado, el ratón y la CPU, pero lo hace para cada proceso que se esté ejecutando en la estación de trabajo del usuario. Si está trabajando en ANSYS Mechanical, como uno de los ejemplos que veíamos antes, minimiza la ventana y empieza a trabajar en otra herramienta, como Excel o PowerPoint, o revisando sus correos,LicenseAnalyzer™reconoce incluso que, aunque haya actividad del ratón, esta no corresponde a la aplicación técnica, por lo que empieza a contabilizar el tiempo de inactividad. Distingue entre una cosa y otra. ¿Ha quedado claro?

[30:02] Noemí: Ya está, ha quedado claro. Bueno, muchas gracias a todos por las preguntas que hemos recibido y con esto damos por concluido nuestro seminario web. Gracias, Alfonso, y a todos nuestros participantes. Si tienen alguna pregunta específica para nuestro ponente, no duden en enviarla a su dirección de correo electrónico: avillanueva@openit.com. Por favor, visiten nuestra página web openit.com para concertar una demostración y obtener más información sobre nuestra solución. Si tienen alguna pregunta, comentario o solicitud sobre este seminario web en concreto, pueden ponerse en contacto con nosotros enviando un correo electrónico a webinars@openit.com. Estaremos encantados de ayudarles en su proceso de optimización. Manténganse al día y sígannos en nuestras redes sociales. Gracias por participar, me llamo Noemí Morales y ha sido un placer ser su anfitriona.

[31:06] Alfonso: Gracias, Noemí. Gracias a todos.