Cinco señales de que tiene un acaparador de licencias en su equipo

[0:02] Buenos días, buenas tardes o buenas noches, desde dondequiera que nos estés viendo. Bienvenidos. Este es el seminario web de Open iT: «Cinco señales de que tienes a alguien que acumula licencias en tu equipo». Soy Nix, vuestra presentadora de hoy, y vamos a analizar de forma práctica una de las causas más comunes del desperdicio oculto de licencias: el acaparamiento. Durante los próximos 20 minutos, nuestro ponente os explicará los principales patrones de uso que conducen al desperdicio de licencias, cómo detectarlos a tiempo y cómo los equipos pueden adoptar prácticas más inteligentes y eficientes sin reducir la productividad.

[0:33] No dudéis en enviar vuestras preguntas a través del panel de preguntas y respuestas que aparece en la parte superior de la pantalla. Responderemos en directo a tantas como podamos y, si se nos pasa alguna, nos pondremos en contacto con vosotros directamente después de la sesión.

[0:44] Ahora, vamos a conocer al ponente de hoy. Sagi es un arquitecto de soluciones que ha ayudado a organizaciones internacionales a tomar mejores decisiones basadas en datos sobre el uso del software. Le apasiona ayudar a los equipos a trabajar de forma más inteligente, sacando todo el partido a las herramientas con las que ya cuentan sin incurrir en gastos excesivos. Demos la bienvenida a Sagi a la sesión.

[1:05] Sagi: Muchas gracias, Nix. Hoy vamos a hablar de los patrones de uso de los usuarios. En concreto, intentaremos identificar a los que acumulan datos en tu equipo.

[1:16] ¿Qué es un «acaparador de licencias»? Se trata, básicamente, de alguien que utiliza más licencias de las que necesita, lo que provoca una falsa sensación de escasa disponibilidad de licencias y un índice de utilización muy elevado. Al ocupar más licencias de las que le corresponden y dar la impresión de que siempre hay escasez de licencias debido a sus patrones de uso, hace que el administrador de licencias piense que la organización necesita más licencias de las que realmente necesita.

[1:58] Hoy repasaremos cinco indicios que delatan a alguien que acapara licencias, cómo utilizar las herramientas de análisis para detectarlos y qué se puede hacer para solucionar la situación y ofrecer una mayor disponibilidad de licencias a los demás usuarios.

[2:17] Ahora bien, hay que tener en cuenta que existen muchas razones válidas para acumular licencias, como el caso de los usuarios que necesitan utilizarlas para sus proyectos. Y esto debe investigarse a fondo, más allá de los datos analíticos, para determinar si existe una necesidad real de que estos usuarios acumulen licencias.

[2:46] Así pues, lo primero que debemos hacer es aprovechar nuestra capacidad analítica para localizar a estos usuarios, identificarlos entre toda la base de usuarios y aislarlos. Debemos determinar los criterios que realmente indiquen que un usuario podría estar acaparando una licencia más allá de lo habitual. A continuación, corresponde al administrador decidir si es necesario realizar una investigación más exhaustiva o si basta con mantener una conversación amistosa con el usuario para comprender mejor sus hábitos de trabajo con las aplicaciones de ingeniería.

[3:25] Algunos comportamientos de acumulación podrían estar justificados, como en el caso de los usuarios que tienen una gran carga de trabajo con varios proyectos a la vez, lo que básicamente les obliga a ejecutar varios procesos en paralelo para cumplir los objetivos que se les han asignado. Sin embargo, otros podrían no estar justificados, por lo que sería necesario realizar algunos ajustes, ya sea mediante una nota general o un enfoque personal específico.

[3:56] Entonces, ¿cómo encontramos a estos usuarios? Empezaremos por la métrica más obvia: averiguar quiénes utilizan las licencias durante mucho tiempo de forma continuada. Es decir, los usuarios que han obtenido una licencia y la conservan durante largos periodos de tiempo hasta que finalmente la devuelven.

[4:21] Debemos recordar que un solo indicio no basta para determinar si alguien es un acaparador, ya que, por supuesto, es habitual que un usuario adquiera una licencia para todo el día y, de hecho, no hay ningún problema en ello. Sin embargo, combinar este indicador con otros indicios que presentaremos más adelante podría indicar que se trata de un acaparador de licencias.

[4:49] Para detectar el primer indicio, generaremos un informe que nos muestre la suma anual de todos los usuarios y el tiempo transcurrido por cada uno. Básicamente, esto nos permitirá visualizar todo el tiempo dedicado al uso de las aplicaciones de ingeniería. Algunos usuarios pueden presentar un valor bajo, otros uno medio, pero habrá quienes registren un tiempo transcurrido extremadamente elevado, lo que los convertirá en sospechosos de mantener sesiones prolongadas y nos llevará a analizar con mayor detalle sus patrones de uso de las licencias.

[5:29] Aquí vemos a Aaron, Alice y Amanda, que son los usuarios que más tiempo han dedicado a la aplicación de toda la base de usuarios de nuestra empresa. Veamos, pues, cuál es su rutina diaria. En primer lugar, si analizamos una jornada laboral media, sumamos las horas de uso del día y calculamos el tiempo total dedicado. Ahora podemos ver claramente que todos ellos utilizan la aplicación durante todo el día, de principio a fin.

[6:06] Pero vemos que otros usuarios hacen lo mismo. Entonces, ¿cómo podemos identificarlos? Pues bien, calcularemos una media mensual de cada hora de cada día, teniendo en cuenta incluso varios meses combinados, y analizaremos la media de cada usuario. Así, de inmediato podemos observar que este patrón se repite a diario, tal y como se aprecia incluso en la media general que vemos en el gráfico siguiente. Observamos que su tiempo medio de uso indica que cada día están utilizando licencias durante todo el día. En cambio, en el caso de otros usuarios, vemos que se trata de algo menos habitual. Sus medias no muestran que utilicen todas las horas del día cada día, sino que lo hacen en una medida mucho menor que el equipo sospechoso de acaparamiento.

[7:07] Ahora profundizamos aún más. Podemos crear un informe que muestre todo el año, junto con el uso máximo, medio y mínimo por hora. Y vemos que Amanda, Alice y Aaron presentan, efectivamente, tiempos medios de uso por hora elevados, junto con tiempos mínimos de uso por hora muy altos, lo que indica que este patrón de sesiones prolongadas se repite a lo largo de todo el año, lo que refuerza nuestra confianza en que, de hecho, este es su patrón general de uso y no un hecho aislado.

[7:51] Ahora bien, estos hallazgos podrían llamar la atención del administrador en un primer momento, lo que justificaría una investigación más exhaustiva sobre otros indicios de acumulación excesiva o, simplemente, mantener una conversación con los usuarios para comprender mejor cómo utilizan las aplicaciones de ingeniería en su día a día.

[8:16] El segundo indicio de que alguien acapara licencias es que solicita varias licencias al mismo tiempo. Básicamente, esto significa que el usuario podría estar abriendo la aplicación muchas veces en paralelo en su estación de trabajo, o incluso varias instancias en distintas estaciones de trabajo, todo al mismo tiempo.

[8:41] Ahora bien, es posible que estos usuarios tengan una razón de peso que explique estos patrones de uso. Algunas aplicaciones requieren que el usuario salga de la aplicación para ejecutar una simulación, un cálculo o cualquier otro proceso de larga duración, lo que básicamente obliga al usuario a abrir otra instancia de la aplicación para realizar su trabajo operativo mientras la otra se encarga del procesamiento. Pero a veces no es así y puede que no haya una justificación tan clara para tener demasiadas instancias de la aplicación abiertas en paralelo.

[9:27] Aquí aplicaremos la misma estrategia, pero ahora con una métrica diferente: el «máximo en uso», que nos muestra cada usuario y el número de licencias que cada uno ha obtenido en paralelo. Es posible que observemos que la mayoría de los usuarios tienen la métrica «máximo en uso» establecida en solo una, pero algunos valores podrían ser más altos, lo que nos llevaría a sospechar que podrían estar acaparando licencias. Sin embargo, esto no es seguro. Tenemos que profundizar más para averiguar si esto es cierto o no. Quizá se trate de un caso aislado. Al fin y al cabo, estamos analizando el máximo. Así que quizá solo haya ocurrido una vez o quizá sea algo habitual que, de hecho, ocurra todos los días.

[10:23] Hemos encontrado a varios usuarios sospechosos de acaparamiento en esta lista. Así que profundicemos y veamos cómo se comportan. Crearemos un mapa de calor que nos muestre sus valores máximos diarios de uso a lo largo del mes y elegiremos este mes como muestra para comprobar si nuestra sospecha se confirma. Aquí tenemos un mapa de calor que nos muestra, para cada usuario, el máximo de uso de cada día del mes.

[10:55] Pues bien, enseguida descubrimos que seis de los usuarios del grupo sospechoso no utilizan realmente las licencias en paralelo a diario, lo que demuestra que se trata de un caso realmente excepcional y que no se ajusta a sus patrones de uso habituales. Sin embargo, también identificamos a tres usuarios que, efectivamente, lo hacen casi todos los días del mes, lo que sugiere que esa es su forma habitual de utilizar las licencias.

[11:29] Por supuesto, esto puede deberse a que adquieren una licencia para ejecutar una simulación al mismo tiempo que trabajan en varios proyectos simultáneamente. Pero también puede ser simplemente que dejen abiertas las instancias de la aplicación en varias estaciones de trabajo o que, sin más, abran una nueva instancia y se olviden de cerrar la anterior.

[11:59] Así que vamos a ampliar la vista anual. Podemos comprobar si esto ocurre a lo largo de todo el año o si solo se da en ese mes concreto que hemos elegido como muestra. Pues bien, en nuestro caso, vemos que estos tres usuarios actúan efectivamente de la misma manera durante todo el año. Es posible que este sea simplemente su patrón de trabajo: adquirir muchas licencias a la vez, todos los días, todos los meses del año.

[12:31] Esta es otra señal que debería hacer que el administrador se plantee cómo están utilizando estas licencias los usuarios, cómo es realmente su jornada laboral y qué se puede cambiar en su forma de trabajar. Como se puede comprender, estas licencias podrían ser muy útiles para otros usuarios de la organización, pero están ocupadas por estos tres usuarios, lo que provoca una falta de disponibilidad para los demás.

[13:08] Otro indicio de que un usuario acapara licencias es el uso de estas fuera del horario laboral y de los días laborables, lo que sugiere que los usuarios podrían olvidarse de cerrar la aplicación una vez que han terminado de usarla o, incluso, dejarla abierta indefinidamente en la estación de trabajo para no tener que solicitar una licencia al día siguiente, asegurándose así de disponer de la licencia que necesitan cuando la necesitan. Básicamente, se trata de convertir una licencia compartida en una licencia privada asignada a un usuario concreto, lo que merma gravemente la eficiencia en el uso de dicha licencia.

[13:51] Ahora bien, también en este caso podría haber una buena razón para dejar una licencia activada fuera del horario laboral. Por ejemplo, el ingeniero pone en marcha un trabajo de procesamiento, como una simulación o un cálculo complejo, para que se ejecute durante la noche mientras él no está, lo cual está perfectamente bien. Pero aún así es necesario revisar los datos analíticos para determinar si se trata de un caso aislado, de un simple descuido o de un patrón premeditado y más persistente.

[14:28] Así pues, para lograrlo, primero filtraremos nuestro informe para que muestre únicamente las horas no laborables y los fines de semana. Una vez hecho esto, cualquier usuario que aparezca en los informes habrá dejado sin duda sus aplicaciones abiertas más allá del horario laboral asignado. Aquí hemos identificado a varios usuarios sospechosos; algunos presentan valores bajos de tiempo de uso, mientras que otros tienen valores muy elevados, lo que sugiere que podría tratarse de un patrón recurrente.

[15:04] Así que, de nuevo, vamos a generar un informe que nos muestre cada hora del día para cada usuario, centrándonos únicamente en las horas no laborables y analizando quiénes presentan valores elevados de tiempo transcurrido. En nuestro caso, podemos identificar a cuatro usuarios que suelen dejar sus aplicaciones abiertas fuera del horario laboral.

[15:26] Al generar ahora un informe que resume los domingos y los sábados, volvemos a encontrar que son los días con los valores más altos de tiempo de uso, lo que indica que ese es su patrón de uso habitual. Esto podría ser una justificación suficiente para que el administrador investigue más a fondo a estos usuarios con el fin de comprender plenamente por qué dejan abiertas sus aplicaciones fuera del horario laboral.

[15:58] Por supuesto, puede haber una razón de peso para hacerlo. Sin embargo, con el fin de mantener un entorno de gestión de licencias eficiente, sería mejor que el administrador conociera el motivo exacto, ya que esto puede contribuir en gran medida a la eficiencia de las licencias.

[16:18] Ahora bien, ¿cómo puede contribuir a la eficiencia si se trata de horas fuera del horario laboral o de los fines de semana? Bueno, por ejemplo, imaginemos que un usuario dejó su aplicación abierta y se fue a casa, y al día siguiente no acudió al trabajo. Quizá se puso enfermo. Quizá tenía el día libre o incluso se fue de vacaciones una semana. Así que, básicamente, esta licencia permanecerá ahí hasta que vuelva al trabajo, lo que impide que nadie más la utilice y, en consecuencia, merma la eficiencia en su uso.

[17:01] Otro indicio claro son las elevadas tasas de inactividad. Para ello se utilizan las funciones de nivel dosde LicenseAnalyzer™, que permiten al administrador obtener datos analíticos sobre los patrones de uso de las licencias una vez que se han activado. Es decir: una vez activada la licencia, ¿se utilizó realmente o permaneció inactiva en el ordenador del usuario la mayor parte del tiempo?

[17:34] Es posible que un usuario haya solicitado una licencia, digamos, durante 8 horas, pero quizá solo la haya utilizado durante 3 horas y haya permanecido inactiva durante 5 horas. Durante ese tiempo, la licencia podría haber sido asignada a otra persona, pero, en lugar de eso, se quedó ahí a la espera de que el usuario volviera. Esto afecta directamente a la disponibilidad de las licencias, lo que provoca una falsa sensación de escasa disponibilidad y la necesidad constante de comprar más licencias, ya que la organización parece no tener nunca suficientes.

[18:11] Así pues, vamos a generar un informe que nos muestre el índice de inactividad de cada usuario. Aquí tenemos el tiempo de actividad frente al tiempo de inactividad y, junto a él, se muestra el índice global de inactividad. Cuanto más alto sea, más inactivo es el usuario. Y, en nuestro caso, hemos identificado a cinco posibles acaparadores basándonos en su uso general.

[18:40] Pero analicemos con más detalle su ratio medio diario a lo largo de todo un año para comprender cuáles son sus patrones de uso reales. Aquí tenemos un mapa de calor que muestra a cada uno de nuestros usuarios por días del mes y cuál es su ratio medio de inactividad para cada día. De esta forma, podemos ver si la inactividad es algo habitual o si se trata solo de un caso aislado.

[19:14] Por ejemplo, observamos que, en el caso de tres de nuestros usuarios sospechosos, el índice de inactividad no es en realidad un patrón recurrente, sino simplemente un valor atípico en su forma general de utilizar las aplicaciones. En cambio, Emily y Ernest se muestran inactivos de forma repetida con las licencias que han obtenido, lo que revela un patrón de uso claro que debería abordarse: o bien el administrador entabla una conversación con el usuario sobre sus hábitos de uso, o bien se recurre simplemente al nivel tresde LicenseAnalyzer™, que bloquea automáticamente su aplicación inactiva y devuelve la licencia al fondo común para que la utilicen otras personas.

[20:05] Una vez que hayan vuelto, podrán reanudar la solicitud, lo que les permitirá desbloquearla y volver al trabajo.

[20:15] Y la última señal es el uso simultáneo de muchas aplicaciones diferentes. Esto significa que un usuario ha adquirido una licencia para varias aplicaciones y puede que no las esté utilizando todas, sino que simplemente las tenga a mano por si acaso. Ahora bien, también hay razones justificadas para tener varias aplicaciones abiertas al mismo tiempo, ya que algunas podrían estar ejecutando simulaciones en otras aplicaciones mientras el usuario utiliza aplicaciones diferentes al mismo tiempo. En cualquier caso, este indicio, sumado a otros, podría dar una idea de cómo trabaja y se desenvuelve el usuario en su día a día.

[21:01] Para este informe, tendremos que analizar los datos hora por hora, centrándonos en una hora concreta del día y ampliando el análisis hasta el mes y los años. Lo que buscamos es el tiempo de uso generado por un mismo usuario en varias aplicaciones al mismo tiempo. Como vemos aquí, tres usuarios tienen varias aplicaciones abiertas a la misma hora, lo que se traduce en una larga duración de las sesiones a lo largo de los días y los meses.

[21:37] Así pues, hemos identificado varios indicios que nos ayudan a detectar a un acaparador de licencias. Ahora bien, hay que tener en cuenta que el hecho de que un usuario presente solo uno de estos indicios no significa necesariamente que esté acaparando licencias, pero si varios indicios apuntan a los mismos usuarios, el administrador de licencias debería investigar más a fondo su rutina de trabajo, ya que modificar sus hábitos podría traducirse en una mayor disponibilidad de licencias y una mejor eficiencia general de las mismas.

[22:14] Y eso es todo. Estas son las cinco señales que te indicarán que hay alguien en tu equipo que acapara licencias: sesiones prolongadas, uso paralelo de licencias, uso fuera del horario laboral, altos índices de inactividad y uso simultáneo de varias aplicaciones. Open iT puede ayudarte a identificar fácilmente todas estas señales gracias a nuestras sólidas y coherentes funciones de generación de informes, lo que te permitirá detectar con precisión los casos de acaparamiento de licencias y aumentar considerablemente la eficiencia de las mismas.

[22:55] Nix: Gracias, Sagi. Como siempre, muy esclarecedor y útil. Tenemos aquí algunas preguntas. Así que pasemos directamente a la ronda de preguntas y respuestas.

[23:00] Nix: ¿Cómo pueden los administradores encontrar el equilibrio entre optimizar el uso de las licencias y garantizar que los usuarios no sufran ralentizaciones en su trabajo?

[23:14] Sagi: Muy bien, pues hay varias formas de hacerlo. En primer lugar, llevar una gestión rigurosa: aprovechar bien las licencias, evitar que los usuarios las dejen sin usar, las acaparen o las acumulen, y garantizar una alta disponibilidad de licencias sin tener que comprar más. Esto se puede conseguir tanto con las herramientas de análisis que hemos visto hoy como utilizandoLicenseAnalyzer™de nivel tres, que básicamente suspende cualquier aplicación inactiva y devuelve la licencia al fondo común, lo que permite una gran disponibilidad.

[24:04] Nix: Gracias por la clara explicación, Sagi. A continuación, tenemos aquí otra pregunta.

[24:10] Nix: Además de los informes y los análisis, ¿qué políticas, medidas de formación o automatizaciones pueden ayudar a frenar a tiempo la acumulación de licencias?

[24:17] Sagi: Pues bien, todo empieza por formar a los usuarios. Básicamente, hay que hacerles comprender que la licencia que obtienen afecta a otros usuarios. Esto se puede lograr mediante formación, un memorándum, la grabación de un vídeo que se envíe a los usuarios o la organización de breves sesiones anuales o bimensuales con cada uno de ellos. Depende realmente de la organización y de cómo esté estructurada. La mejor forma de abordarlo es informarles antes de que empiecen a trabajar, para que sepan que la licencia que obtienen se resta, en esencia, a otros que también podrían utilizarla.

[25:08] Nix: Gracias por explicarlo tan bien, Sagi. A continuación, tenemos aquí otra pregunta.

[25:10] Nix: ¿Podrías contarnos algún caso en el que la detección de quienes acaparan licencias haya evitado que una empresa tuviera que comprar licencias adicionales y haya contribuido a mejorar su presupuesto?

[25:21] Sagi: Sí, tuvimos un caso hace poco. Una empresa del sector de la aviación y la defensa. Tenían dos grupos de licencias: uno era un grupo «flotante» y el otro, un grupo «asignado». Y lo que descubrieron en el grupo flotante es que a la gente siempre se le denegaba el acceso y se quejaba por ello. Estaban a punto de comprar nuevas licencias, pero entonces comprobaron el nivel dos, básicamente el tiempo de actividad frente al de inactividad. Y vieron que la mayoría de los usuarios acaparaban las licencias, dejándolas sin usar durante largos periodos más allá de la jornada laboral, durante los fines de semana, simplemente reteniéndolas como si fueran licencias asignadas a nombre. Así que, tras una reorganización y al trasladar a esos usuarios al grupo de licencias asignadas a nombre, se consiguió que todo el mundo tuviera una licencia cuando la necesitara y no tuviera que acapararla, pero sin necesidad de comprar más licencias.

[26:26] Nix: Gracias por compartirlo, Sagi. Y también tenemos aquí otra pregunta.

[26:35] Nix: ¿Cuál es tu plan de futuro en materia de IA? Sería estupendo que los agentes se encargaran de la mayor parte de la carga de trabajo.

[26:40] Sagi: Sí, es una observación muy acertada. Ahora mismo estamos trabajando en un componente. Se llama «predictor de licencias». De momento aún está en fase de desarrollo y servirá para predecir análisis futuros basándose en patrones de informes anteriores.

[27:05] Nix: Gracias, Sagi. Y con esto concluye nuestra sesión de preguntas y respuestas. Gracias por vuestras respuestas tan detalladas. Antes de dar por terminada la sesión de hoy, un breve recordatorio: este seminario web se ha grabado y en breve os enviaremos el enlace a la grabación a vuestro correo electrónico. También podéis encontrarlo en nuestra página de seminarios web bajo demanda en openit.com. Si queréis poneros al día con la sesión anterior de esta serie, en ella tratamos la preparación para los modelos de licencias basados en la nube y SaaS. La semana que viene también tenemos previsto otro seminario web. Trata sobre CLIMS, un sistema centralizado de gestión de la integración de licencias: un único portal, control total de las licencias. Solo tenéis que escanear el código QR que aparece en vuestra pantalla o visitar la sección de recursos de seminarios web en nuestra página web. Si estás listo para analizar tus propios datos de uso y abordar el acaparamiento de licencias o cualquier otro reto de optimización, te ofrecemos una consulta gratuita de 30 minutos con uno de nuestros asesores de soluciones empresariales. Utiliza los datos de contacto que aparecen en pantalla para ponerte en contacto con nosotros y síguenos en Open iT, Inc. en las redes sociales para recibir más novedades. Una vez más, soy Nix. Gracias por dedicarnos tu tiempo y esperamos verte de nuevo.