Comment l'analyse de l'utilisation des logiciels favorise l'optimisation des licences

[0:00] Stella: Hola, buenos días, ¿cómo están? Bienvenidos al seminario web de Open iT sobre el análisis de uso del software e impulso a la optimización de licencias. Muchas gracias por estar aquí, estamos por comenzar. En tres minutos comenzamos. Si consideran que alguien pudiera estar en la reunión, pues es bienvenido.

[0:35] Pues muchas gracias por estar aquí con nosotros. Antes de empezar me gustaría comentarles que hay una serie de recordatorios rápidos: todos los asistentes actualmente se encuentran silenciados, las preguntas se abordarán al final de la sesión, habrá un espacio para preguntas y respuestas, y aquellas preguntas que no podamos contestar durante este seminario serán contestadas o se enviará un correo con las respuestas.

[1:14] Y bueno, me gustaría poder presentarles a nuestro orador que va a ser Tomás Viaje. Tomás está trabajando en ventas con una gran pasión por ayudar a las empresas a ahorrar dinero y más, y tiene mucha experiencia en el área de ventas. Y bueno, sin más preámbulos me gustaría ya presentar a Tomás y voy a darle ahorita el control para que pueda empezar a presentar.

[1:57] Tomás: Muchas gracias, Stella. Buenos días, buenas tardes. Hoy vamos a conversar sobre la importancia de medir el uso del software y cómo podemos optimizar el gasto, optimizar los recursos de TI y además aumentar la productividad de nuestro personal. Permítanme revisar para compartir, asegurarme que estoy compartiendo el monitor correcto. Muy bien.

[2:48] La agenda que tenemos prevista para hoy tiene lo siguiente: vamos a comentar sobre la complejidad de optimizar el software, vamos a introducir el enfoque de Open iT de tres niveles para medir y analizar el uso de software, voy a compartir dos casos de estudio, y después vamos a hacer unos comentarios finales para después pasar nuevamente con Stella a la sesión de preguntas y respuestas.

[3:21] El gasto en tecnología de información es significativo. Los países invierten en promedio 4.1 por ciento del producto interno bruto en tecnología de información. En el año 2021 América Latina se estima va a invertir 200 mil millones de dólares en tecnología de información y específicamente el gasto en software se estima en 24 mil millones de dólares. Aquí tenemos un reporte de Gartner donde analiza el gasto en tecnología de información durante los últimos dos años 2019 y 2020 y hace la proyección de lo que se esperaría para el 2021. En este reporte ustedes pueden ver que el gasto total en tecnología de información a nivel mundial se estima en 3 millones 754 mil 816 millones de dólares, es decir 3.8 trillones de dólares. De este monto el 13 por ciento corresponde a software. Por cierto 91 trillones es el tamaño de la economía global, dividiendo 3.76 entre 91 da el 4.1 por ciento del producto interno bruto que invierten las compañías en tecnología de información.

[4:51] Por otro lado aquí tenemos un reporte de IDC donde estiman que para este año, para el 2021, América Latina va a significar el 5% del gasto total mundial en tecnología de información. Por cierto no comenté antes pero en la gráfica de Gartner se veía que la inversión en tecnología de información va a crecer 4 por ciento a nivel global, en el área de América Latina se estima que ese crecimiento va a ser superior del 7%, son cifras del propio IDC.

[5:28] Entonces la mayoría de empresas gastan de más en tecnología de información. De hecho si ustedes hablan con los ejecutivos del área de TI y de las empresas, los mismos ejecutivos están conscientes que se desperdicia un porcentaje del gasto en tecnología de información. Gartner estima que el 90 por ciento de las empresas pueden reducir el gasto de software en un 30%. Estamos hablando de una cifra muy significativa, 30 por ciento de la inversión en software.

[5:58] ¿Por qué las empresas gastan de más en software? Las razones: por el tiempo, los recursos y la complejidad de medir y reportar el uso de software por usuario, por departamento, por localidad, por proyectos, por región, por división y para toda la empresa. Por la complejidad de medir y reportar el uso de software para los distintos fabricantes, para sus componentes, para las aplicaciones y para los módulos. Por la dificultad de administrar y consolidar los múltiples modelos de licenciamiento, incluyendo servidores de licencias, licencias que son instaladas en una máquina, licencias standalone, o licencias que se pagan por el uso o por fichas, o provistas como Software as a Service. Y por último un factor muy importante es que hay comportamientos de los usuarios que hacen que las compañías requieran gastar más porque esos comportamientos afectan la disponibilidad de licencias, y vamos a hablar de estos puntos en más detalle.

[7:20] Las próximas cuatro láminas quiero resumir lo que yo quisiera que ojalá se lleven de esta charla, los cuatro puntos que les quiero comentar hoy. El primero es que no se puede administrar lo que no se mide. Esta es una frase de Peter Drucker y es absolutamente válida sobre todo en el área de TI, y que es tan difícil poder monitorear la utilización de las aplicaciones, cómo cada usuario está usando las aplicaciones, saber qué usuario usa cuál aplicación y cómo la está utilizando.

[8:00] Optimizar software. Para optimizar software se requiere responder estas preguntas exactamente: ¿qué aplicaciones requiere cada usuario?, ¿cómo está siendo afectada la disponibilidad de nuestras licencias por hábitos de uso por parte de los usuarios?, ¿cuántas licencias no se requieren para un producto específico?, ¿cuán eficiente es la empresa en utilizar las aplicaciones? Aquí tengo tres ejemplos de comportamientos de usuario que hacen que las empresas tengan que gastar más en licenciamiento porque impactan la disponibilidad de licencias. Personas que toman múltiples licencias simultáneamente, puede ser que para algún tipo de trabajo se requiera pero en la mayoría de los casos hay que analizar los casos uno por uno, pero en muchos casos los usuarios toman múltiples licencias a veces sin darse cuenta. O lo que llamamos temporadistas que son los usuarios que toman una licencia, por ejemplo de un servidor de licencia, y esa licencia se queda por días e incluso semanas retenida, asignada a ese usuario, y esa licencia no queda disponible para nadie más. O hay un comportamiento de usuarios que nosotros llamamos pescadores, que son personas que toman una licencia porque saben que es una licencia difícil de conseguir y la tienen por si acaso la van a necesitar más adelante en el día, y eso también obviamente afecta la disponibilidad.

[9:45] Entonces la lámina anterior estaba hablando de optimización del licenciamiento, ahora vamos a hablar de optimizar el gasto de software. Optimizando el licenciamiento se logra optimizar el gasto de software. Hay que saber que teniendo la solución adecuada para generar la información del uso de software, las empresas pueden evitar pagar por software que no necesitan, van a tener información para poder negociar con éxito con sus proveedores de software, van a tener herramientas para simular el impacto de nuevas formas de licenciamiento de los fabricantes. Aquí tienen una tabla con el 30% de desperdicio que menciona Gartner. Si ustedes tienen claro cuál es el presupuesto de software de su empresa pueden identificar, en base al monto aproximado que invierte su empresa en software, cuál es el potencial de ahorro. Simplemente por ejemplo si una empresa tiene un presupuesto de software de un millón de dólares el potencial de ahorro estimado sería $300,000 y eso obviamente es una aproximación, hemos visto casos donde los ahorros pueden ser mayores, depende de la situación en particular de cada empresa.

[11:08] Si no tienen claridad en cuál es el presupuesto de software podríamos hacer una estimación. Las empresas en promedio gastan 7.5 por ciento de sus ventas en tecnología de información, eso es en promedio y eso es diferente para cada uno de los sectores, no es lo mismo lo que invierte una compañía de software que una empresa de manufactura. Pero en promedio gastan 7.5 por ciento y si uno le saca el 13.1, le saca al 7.5 por ciento el 13 por ciento que corresponde a software, entonces va a tener que es una cifra muy cercana al 1%. Las empresas en promedio gastan el 1 por ciento de sus ventas en software, por eso esto puede ayudarlos en base a las ventas de su empresa a poder ubicar cuál puede ser el potencial de ahorro que tiene su empresa en software.

[12:14] El cuarto punto que les quisiera dejar hoy es manejar la adopción de tecnología y aumentar la productividad, y estos son puntos muy importantes. Ahorrar y lograr optimizar el licenciamiento no se puede ver como hacer recortes y buscar ahorros sacrificando la disponibilidad de licencias, los usuarios van a tener denegaciones de acceso y eso definitivamente puede tener un impacto negativo en la productividad. Pero uno puede lograr optimizar el licenciamiento, uno puede lograr mayores ahorros para la empresa, lograr ese por ejemplo 30 por ciento que estaban mencionando antes, y a su vez aumentar la productividad.

[13:03] Uno puede identificar cuáles son las aplicaciones que tienen un mayor impacto para la productividad, puede comparar aplicaciones que se puedan usar para una misma tarea, aplicaciones de distintos proveedores, y ver objetivamente cuál es la que obtiene mejores resultados, cuál impacta mejor su productividad, y así invertir en las aplicaciones de software adecuadas. Tenemos un caso de estudio para esto que vamos a compartir.

[13:37] Adicionalmente teniendo los reportes de uso históricos, es información que es importante para poder determinar los requerimientos cuando cambia el número de usuarios, o cuando por ejemplo dos empresas se fusionan, para determinar exactamente qué es lo que requiere invertir una empresa en aplicaciones de software luego de variaciones del número de usuarios. Y detectar necesidades de entrenamiento, vamos a ver en unas láminas que voy a mostrar ahora cómo fácilmente uno puede, teniendo la información, determinar cuáles son los usuarios expertos, y también podemos rápidamente identificar qué usuarios podrían estar requiriendo entrenamiento. Y por último disponiendo de la información de uso de las licencias simplifica la toma de decisiones y ayuda a que se manejen los cambios, que uno se pueda adaptar y responder de manera informada a los cambios del entorno de negocio.

[14:50] Ahora les voy a hablar específicamente de la solución para medir y optimizar software de Open iT. Nuestra solución viene en tres niveles y los voy a explicar ahora. En el primer nivel medimos el tiempo de una aplicación corriendo. Si esa aplicación puede venir provista desde un servidor de licencias, puede ser una aplicación que uno tiene instalada en la máquina del usuario, o puede tratarse de una aplicación basada en la web a través de un navegador. En el nivel 1 lo que estamos haciendo es medir el tiempo que transcurre desde que se inicia la aplicación hasta que se cierra. En el nivel 1 se ofrecen alertas proactivas. Estas alertas permiten manejar conductas no deseadas y a su vez estas alertas proactivas permiten informar al personal administrativo de situaciones que puedan afectar la disponibilidad de licencias. Y los reportes para lo que llamamos nivel 1: tenemos reportes en tiempo real, tenemos reportes históricos y ofrecemos distintos tableros. Una manera muy poderosa de visualizar la información de uso es a través de tableros en herramientas de inteligencia de negocios como Power BI, Spotfire, Tableau, etcétera.

[16:19] Cuando hablamos de nivel 2 estamos, además de las mediciones y reportes que se hacen en nivel 1, adicionalmente midiendo el uso activo. No solamente como en nivel 1 de cuándo comenzó a correr una aplicación hasta cuándo se cerró, sino la medición del tiempo activo y el tiempo inactivo de esa aplicación. Y eso lo hacemos monitoreando la actividad de CPU, de los dispositivos de entrada y salida, del teclado, del ratón, asociada a la aplicación específica que se quiere medir.

[16:53] Y después tenemos el nivel 3, que es el nivel donde la solución de Open iT puede tomar una medida. Por ejemplo lo llamamos automatización. Basado en los reportes de nivel 2 y del nivel 1 nosotros podemos establecer, las empresas, los clientes pueden establecer criterios como: si hay un usuario que toma una aplicación y la aplicación no tiene uso activo por una hora, que la aplicación se suspenda como donde la dejó el usuario y que la licencia se libere y se regrese al servidor de licencia. Esa puede ser una acción. Otra opción puede ser simplemente mandarle una notificación al usuario para que sepa que por ejemplo tiene 2 horas sin usar una aplicación que tiene tomada pero que la tiene totalmente sin uso. Hay un menú de opciones que se pueden tomar en este nivel 3 de optimización.

[17:57] Ahora vamos a ver en más detalle algunos reportes de lo que es el nivel 1. Esto que les voy a mostrar es simplemente un resumen, hay una cantidad de reportes realmente muy poderosos pero con esto van a poder tener una idea de la información que está disponible con nivel 1. Típicamente las empresas lo que saben es qué cantidad de licencias han comprado, la línea verde, y en el momento en que están disponibles para los usuarios, ahí tenemos la línea gris. Aquí por ejemplo se compraron, la empresa tenía 220 licencias y compraron 30 más y ahora tienen 250 licencias disponibles para sus usuarios. Típicamente esa es la información que disponen muchas de las empresas. Cuando hablamos del nivel 1 estamos hablando del detalle de esta línea azul, reportes como dije antes en tiempo real, reportes históricos y tableros con el detalle de la información de qué usuario está usando cuál aplicación y cómo está siendo utilizada.

[19:15] Además de estos reportes de uso que son muy importantes, en el nivel 1 tenemos lo que son las alertas proactivas, y este punto como ya lo había comentado antes es sumamente importante. Hay alertas proactivas para los administradores, los administradores pueden tener alertas que les recuerden cuando una licencia va a vencer en un plazo menor de, por decir algo, 90 días, o si hay algún servidor de licencia que se encuentre caído y por lo tanto las licencias no están disponibles para los usuarios, de situaciones que estén afectando el licenciamiento. Un administrador puede decir que quiere recibir una alerta cuando el porcentaje de uso de una aplicación llegue al 80% para ver si cuando tenga ese nivel de uso el administrador tiene que tomar alguna medida para asegurarse que el remanente de las licencias disponibles esté manejando en forma efectiva.

[20:18] Igualmente hay alertas de usuario. Las alertas de usuario para las tres conductas que les mencioné anteriormente, por ejemplo notificar a un usuario si tiene más de una licencia tomada. Lo mejor es que el usuario lo está haciendo en forma inadvertida, recibiría una advertencia de que tiene más de una licencia tomada. O un usuario que tenga más de, por decir algo, 6 horas, 8 horas que tomó una aplicación puede recibir una alerta para que esté al tanto de esa situación y que no quede retenida por días. Ustedes no se imaginan cuando nosotros instalamos nuestras soluciones en clientes, los días, las semanas que a veces vemos usuarios que tienen tomada una aplicación. Y hay aplicaciones que las empresas pagan por uso que están basadas en fichas etcétera, y eso puede tener unas implicaciones de costo enorme para las empresas.

[21:12] Aquí les voy a mostrar varios ejemplos de la información que nosotros podemos ofrecer a las empresas. Aquí tenemos una tabla donde estamos mostrando la cantidad de licencias que tienen disponibles y el máximo de licencias que fueron utilizadas a lo largo del tiempo. Estamos viendo el producto ANSYS y estos son los módulos, los componentes de este producto. ¿Y qué vemos en este reporte? En este reporte vemos que los dos últimos módulos que aparecen listados no han tenido ninguna utilización en el período de estudio. Este periodo de estudio podría ser de un año, la empresa selecciona cuál es el tiempo que desea estar evaluando para el reporte. Y aquí estos dos componentes no tienen ningún uso en el período previsto. Adicionalmente vemos seis componentes que llegaron al máximo de licencias disponibles. Aquí la empresa tiene que evaluar, no solamente llegaron al máximo sino que tiene una cantidad importante, varias de ellas tuvieron el máximo pero no tuvieron denegaciones de acceso, aquí no hay un problema importante. Pero aquí por ejemplo vemos 705 denegaciones, entonces la empresa tiene que entender más en detalle, nosotros también tenemos reportes específicos para las denegaciones, y posiblemente va a tener que hacer un correctivo acá porque estas cinco licencias no son suficientes.

[22:49] Y aquí tenemos otro ejemplo de reportes. Ahora este reporte es a nivel de usuario donde estamos viendo para esta aplicación, que es del fabricante ANSYS, cuál ha sido la utilización. Aquí estamos mencionando el máximo de licencias utilizadas por cada usuario, el tiempo acumulado, el tiempo en que cada usuario utilizó la aplicación, y los días sin utilizar la aplicación. Este reporte permite rápidamente identificar cuáles son los usuarios expertos. Típicamente los usuarios expertos tienen una gran cantidad de horas utilizando la aplicación o las aplicaciones. Otra cosa que es típica de los usuarios expertos es que además de la gran cantidad de horas utilizando la aplicación, tienen típicamente una cantidad reducida de días sin utilizar la aplicación. Entonces tenemos identificados dos usuarios expertos. Podemos identificar rápidamente con el mismo criterio usuarios que tengan poco uso de la aplicación y elevados días sin utilizar la aplicación. Estos usuarios, si están haciendo tareas similares y todos estos usuarios forman parte de un equipo que realizan actividades similares, deberían de tener un uso adecuado de esta aplicación. Esta aplicación puede tener un impacto importante en la productividad y aquí vemos definitivamente que hay usuarios expertos en azul y usuarios que necesitan entrenamiento.

[24:31] Y por último podemos ver conductas, por ejemplo de usuarios que tienen más de dos licencias. En este caso quizás se pueda justificar, es un usuario experto, habría que analizarlo. Pero aquí hay usuarios con menos de dos horas de uso durante todo el periodo que estamos viendo, aquí de finales de febrero hasta mayo, tres meses, y un usuario que tiene 1.57 horas, seguramente la segunda licencia fue un descuido, eso podría perfectamente evitarse.

[25:12] Aquí tenemos otro reporte que es de muchísima utilidad, un reporte de eficiencia de licenciamiento. Aquí estamos viendo para la aplicación ANSYS, que tiene máximo disponible 44 licencias y tienen 40 licencias que fue lo máximo que se usó en el período de evaluación. Esta empresa se maneja con disponibilidad 100% del tiempo sin denegaciones con 40 licencias. Con 99% de disponibilidad se requieren 35 licencias. Y esto es un reporte que adicionalmente, si esta información se combina con otros reportes, se puede lograr optimización, y muy posiblemente estas 35 licencias sean perfectamente suficientes para manejar esta aplicación de ANSYS. Y aquí tenemos la información de que si uno quiere 95% de disponibilidad la cantidad de licencias que se requeriría son 32. Pero la información no queda ahí, podemos ver cuál es el impacto. Si nosotros ponemos 40 licencias que nos da 100% de disponibilidad, nos dice cuál es el tiempo que se usaron esas 40 licencias, esa licencia número 40, ese fue el pico, esa licencia número 40 se usó por menos de cinco segundos, 0.08 horas. ¿Se justifica que la empresa pague? Es una decisión de cada empresa. Si no pusieran 40 sino 39, este sería el impacto, y así tiene la tabla construida con el impacto de cuál sería el impacto de reducir la cantidad de licencias.

[27:04] De este mismo gráfico de eficiencia se construyen tablas para mostrar el potencial de ahorro y aquí cada empresa puede evaluar cuál será el impacto para cada uno de sus productos. Por ejemplo aquí estamos viendo para ANSYS que el máximo de utilización que hubo para el periodo que estamos analizando, a pesar de que la empresa tiene por ejemplo 20 licencias disponibles, 10 licencias disponibles, 20, el uso fue cero. Estas licencias no se requieren, si esto fuera un periodo de un año esta empresa no requiere de estas licencias. Y por la cantidad que se podrían ahorrar serían 20, 10, 20. Aquí tienen 120 licencias disponibles pero lo máximo que se usaron son 100, hay un potencial de ahorro de 20, y así se construye el gráfico mostrando un potencial de ahorro para este vendedor de $310,000.

[28:01] Otro reporte que es de muchísima utilidad para la toma de decisiones son estos mapas de calor. Uno puede construir un mapa de calor y pedirlo por períodos semanales, mensuales, trimestrales, semestrales, anuales, o por el período de tiempo que uno desea analizar. Aquí estamos viendo el producto ANSYS, el componente, el módulo Capture, y en este reporte vemos que hay 22 licencias disponibles y lo máximo que se utilizó en este período de una semana fueron 14. Aquí se ve cuándo se utilizaron las 14: las 14 se usaron el día martes, en dos momentos, a las 10 de la mañana y a la una de la tarde. Ese fue el único momento en que los usuarios ocuparon 14 licencias a la vez.

[29:08] Podemos ver las denegaciones. Piense que la empresa tiene 22 licencias disponibles, lo máximo que se usó fueron 14, sin embargo aparece una cantidad de denegaciones. De hecho el día martes hay 5 denegaciones a las 2 de la tarde y hay 5 denegaciones a las 4 de la tarde, y hay que explorar qué fue lo que originó esas denegaciones. Y una empresa puede tener licencias disponibles sin embargo puede tener denegaciones porque a lo mejor un usuario está intentando utilizar un componente que no está soportado por el servidor de licencia, y pueden haber múltiples razones.

[29:50] En la parte de informar sobre las denegaciones Open iT, esta es una de las características más poderosas que resaltan nuestros clientes. Nosotros separamos denegaciones de las denegaciones falsas. Es una denegación falsa si un usuario quiere usar una aplicación y la empresa tiene por ejemplo tres servidores de licencia, y el servidor de licencia uno niega la aplicación porque no tiene disponible, el servidor de licencia dos hace lo mismo, le niega la aplicación porque no hay licencia disponible, pero están concatenados y el tercer servidor de licencia sí tiene disponibilidad y le entrega la licencia. Eso no son dos denegaciones, el usuario en forma instantánea obtuvo su licencia. También la cantidad de denegaciones típicamente hay que filtrar. Un usuario quizás solicita 10 veces una licencia en un periodo de 3 minutos y no queremos contabilizar 10 denegaciones, queremos contabilizar una durante ese período, ese es un criterio que fija cada empresa.

[30:54] Aquí tenemos un ejemplo de una empresa donde estamos midiendo para este producto, tienen servidores de licencias basados en Ámsterdam, en Malasia y en Houston. Y aquí vemos en el reporte que aparecen en Malasia aproximadamente 5,000 denegaciones, 4,966. Pero si analizamos la información en más detalle veremos que este servidor de Malasia al final los usuarios recibieron las licencias, 63 veces provistas del servidor de Ámsterdam y 4,903 veces provistas del servidor de Houston. Por lo tanto estas denegaciones no hay que sumarlas, estas son denegaciones falsas. Y el total de denegaciones verdaderas fueron por ejemplo 218. Entonces la denegación verdadera es cuando tenemos tres servidores de licencia y el usuario al final no pudo recibir la licencia que estaba solicitando. Muy importante tener el detalle de qué es lo que está originando la denegación.

[32:11] Y la denegación de acceso a las licencias es una parte muy importante. Otra parte muy importante es el apoyo en los reportes que ofrece Open iT para las aplicaciones técnicas especializadas. Aquí tenemos una lista de algunas aplicaciones técnicas usadas para distintas industrias, que algunas son usadas por la industria aeroespacial, otras pueden ser usadas mucho en la industria automotriz, otras pueden ser usadas para empresas del sector petróleo, para empresas que trabajan en el área de electrónica, para distintos sectores, el sector financiero, etcétera. Entonces nosotros Open iT es muy fuerte en la medición y los reportes que puede generar para estas aplicaciones especializadas.

[32:56] Para dar un ejemplo aquí, esto es un tablero construido para analizar el uso de un producto de Bentley. Aquí se tiene, esto es un producto que se consume por fichas, por tokens, y damos cuál es la tendencia diaria y la tendencia mensual de uso, cuál es la disponibilidad anual y cuánto queda del consumo de tokens disponibles para el resto del año. Esto como lo estaba mencionando es un tablero que ayuda con la toma de decisiones diarias y tiene la información que le permite a la empresa a la hora de negociar con su proveedor tener la información que requiere para determinar sus necesidades claramente. Inclusive se pueden usar estos tableros para hacer simulaciones, y crear por ejemplo un filtro de 15 minutos, cuál sería el impacto. La empresa negoció con este proveedor un filtro de 15 minutos de manera que cualquier usuario que use la aplicación por 15 minutos o menos no se cobre por la utilización de la aplicación. Eso las empresas pueden negociarlo, eso también obviamente depende del proveedor, y aquí estamos viendo que el impacto sería de aproximadamente $200,000, este filtro está considerando $236,000.

[34:43] Otra herramienta de simulación, y esto todo es parte de la solución a nivel uno, es para simular el licenciamiento y ver el impacto de si se usa licenciamiento global o licenciamiento basado en las localidades. Y aquí tenemos un ejemplo de una empresa que tiene oficinas en Londres, en Denver y en Houston, y cómo sería la cantidad de licencias que se requerirían si lo tienen por separado como lo tenían actualmente. Y en la línea roja es combinando las tres y usando licencias globales. Obviamente la cantidad de licencias requeridas baja y en vez de necesitar 16 estarían necesitando 11 aproximadamente. Entonces hay que medir el impacto de cuál sería el costo del licenciamiento global versus el licenciamiento local para tomar la decisión de cuál es la mejor decisión para la empresa.

[35:50] Otro punto que quería mencionar es el trabajo desde la casa. Las empresas tienen hoy en día un esquema híbrido donde hay una cantidad de los trabajadores que están trabajando desde la casa y esto afecta el comportamiento de los usuarios. Los usuarios trabajan diferente desde las casas, pueden que también tengan que hacerse cargo de apoyar a los niños, o no tienen un área de trabajo dedicada donde puedan hacer su trabajo de oficina, o comparten recursos, comparten una computadora. Todos esos factores hacen que el tiempo de trabajo que estamos viendo en nuestros clientes en la casa, el tiempo del horario de trabajo se extiende y se extiende bastante. Las empresas también están adoptando medidas, vemos mucho el uso de terminales virtuales, y vemos también prácticas como por ejemplo el uso para estos trabajadores que trabajan desde la casa de licencias prestadas. Francamente no es la mejor forma de manejar el licenciamiento, debido a que una licencia prestada, una licencia asignada a una persona a pesar de que pueda ser un recurso compartido, pues es una licencia de red que se está asignando a una persona. Una licencia de red obviamente tiene un costo muy superior, por lo tanto quizás lo que tendría sentido es estudiar si esa persona justifica realmente una licencia nombrada para esa persona.

[37:19] Quisiera aquí mencionar el primer caso de estudio, que es una compañía del área de petróleo y gas que no tenía la información que se requiere para determinar la cantidad de licencias, la cantidad de aplicaciones que requería cada usuario, y simplemente la empresa históricamente lo que hacía era comprar las aplicaciones en base a la cantidad de usuarios, ese era el criterio que tenían los gerentes. Por cierto tenían cuatro categorías para las aplicaciones de software, las llamaban core, core extendido, aplicaciones especializadas, y aplicaciones de datos.

[38:13] La compañía adquirió la solución de LicenseAnalyzer™ de Open iT y apenas se instaló tuvo inmediatamente claridad en el uso de los distintos componentes de las distintas aplicaciones. Una parte muy importante de este caso de éxito es que la compañía utilizó la solución de Open iT para ver, por ejemplo, en una compañía petrolera la parte que llaman upstream, la parte de los geólogos y geofísicos, es una parte crítica para el desempeño de la empresa. Y ellos comparaban geofísicos que tenían un desempeño muy superior a otro grupo de geofísicos, y con la herramienta de Open iT analizaron esos geofísicos que tenían mejor desempeño, que tenían menor cantidad de pozos secos, y estudiaron qué aplicaciones utilizaban. Y luego para determinar qué aplicaciones utilizaban también hicieron un análisis del flujo de trabajo de esas personas usando la herramienta de Open iT.

[39:27] Y lograron efectivamente un ahorro muy significativo, lograron un ahorro superior al 50 por ciento durante los primeros dos años en el software especializado que tenía la empresa. El ahorro fue de más de cinco millones de dólares. Pero el impacto más importante, mucho mayor de estos cinco millones de dólares, fue que crearon un nuevo flujo de trabajo, estandarizaron, invirtieron en las aplicaciones que ellos vieron que eran más productivas, y con eso la compañía estimó que tuvo un impacto en sus ingresos durante los primeros dos años de $95 millones de dólares, una vez que se implantó la solución de Open iT y pudieron trabajar en la mejora de sus procesos internos.

[40:25] Ahora les voy a hablar de la solución a nivel de lo que son los niveles 2 y 3 de la solución de Open iT. Entonces en el nivel 2 estamos midiendo el uso activo, si la persona está haciendo uso activo o inactivo de una aplicación. Si bien dijimos que la línea azul corresponde al detalle de nivel 1, esto sería el nivel 2. Y esto es muy representativo, aquí pueden ver que en nivel 1 estamos viendo que hay a lo mejor en este pico 250 usuarios concurrentes utilizando esta aplicación en particular. Sin embargo si nos vamos a nivel 2, para estos 250 usuarios concurrentes lo que hay es 150 usuarios que están utilizando en el mismo momento en forma activa la aplicación. El nivel 2 muestra las oportunidades de ahorro por uso inactivo en las empresas.

[41:25] Aquí tienen un reporte en nuestro portal monitor de licencias del nivel 2 donde para esta aplicación hay 45 licencias disponibles, hay 45 licencias que adquirió la empresa, hay 10 disponibles en este momento y 35 están en uso. Y aquí se puede ver bien que hay una línea verde oscura y después amarilla, de estas 35 hay aproximadamente la mitad que tienen uso inactivo. Pero lo podemos ver en mucho más detalle, esto es una tabla que compara el uso activo versus el uso inactivo. Podemos ponerlo con el nombre y toda la información de los usuarios o se puede generar en forma anonimizada. Y aquí vemos usuarios que son muy ineficientes, tienen un tiempo de uso inactivo mayor del tiempo activo, igual que podemos detectar rápidamente usuarios que son eficientes utilizando las aplicaciones.

[42:22] Este reporte les dice claramente el poder del nivel 2. Aquí estamos viendo para esta aplicación de 3ds Max, cuál es el pico de los días de mayor uso en un año. Se pusieron todos los días de la semana, todos los meses del año, todas las localidades de la empresa, y estamos filtrando para esta aplicación en particular. Y el pico de uso fueron 47 sesiones concurrentes, sin embargo el pico de uso activo son 21. Esta compañía está usando esta aplicación con una efectividad de 44 por ciento, hay enormes oportunidades de ahorro. Y ese 44% por cierto ocurrió solamente un día, porque después el próximo pico de uso activo es 19, que bajaría este número cerca de 40 por ciento.

[43:14] En nivel 3 la solución de Open iT puede tomar una acción y puede liberar licencias y regresarlas al servidor de licencia. Las políticas son configurables y lo que hace el nivel 3 es que esa curva que vimos en la línea azul para el nivel 1 la va a forzar para que coincida con el uso activo. O sea que esa diferencia tan grande que se tenía entre una aplicación corriendo y una aplicación usándose en forma activa, la solución de Open iT va a forzar y lo que puede hacer es suspender, cerrar, terminar, notificar a los usuarios, para que estas dos curvas prácticamente coincidan.

[44:08] Y aquí tendríamos el mismo ejemplo anterior, esto es un reporte en nivel 3 donde fíjense lo cerca que están las líneas azules de la línea roja. Para estos 10 días pico de uso de esta aplicación OrcaFlex, para el período de tiempo que estamos analizando, que es un periodo de tiempo de un año, todos los meses de enero a diciembre, todos los días de la semana, aquí el pico de uso fueron 60 usuarios concurrentes, el pico de uso activo fueron 56. Por lo tanto si vemos 56 entre 60 nos da que ahora la eficiencia de uso activo es 93 por ciento.

[45:06] Ahora quiero comentarles de otro caso de éxito. La empresa se llama Avio. Avio es una empresa italiana que trabaja para la Agencia Espacial Europea y son líderes en propulsión, es una de las áreas más fuertes que tienen, y en cohetes para el lanzamiento de satélites. También Avio tiene una división militar donde hacen misiles de distintos tipos. Esta empresa tenía una herramienta para medir el software pero esa herramienta tenía grandes limitaciones, tenía limitaciones en la cantidad de servidores de licencias que podía manejar, no se tenía la información al nivel de detalle que requería la empresa.

[46:04] Avio decidió adquirir la solución de Open iT, LicenseAnalyzer™, en nivel 1 y nivel 3. El proyecto se ejecutó en dos fases. En la primera fase se instaló el nivel 1 y se instaló en 13 servidores de licencia. Adicionalmente nosotros no solamente medimos el uso del software, tenemos una solución que se llama ComputeAnalyzer™ que es para medir la utilización de hardware. La empresa también quería tener información sobre cómo los usuarios estaban utilizando sus dispositivos, sus máquinas de trabajo. Y adicionalmente también se quería hacer medición de algunos servidores que necesitaban monitorear. Open iT trabajó en este proyecto con una firma consultora de tecnología de información para diseñar la solución.

[47:05] El resultado que tuvo Avio, por cierto Avio era una empresa que en el momento que contrató a Open iT estaba creciendo e incorporando personal y la demanda de licencias, la demanda de software, estaba aumentando. A pesar de estar incrementando la cantidad de usuarios Avio logró una reducción total de su gasto en software del 47 por ciento, a pesar de que la demanda durante el periodo aumentó en un 15%.

[47:44] Quiero esta parte final de la presentación. Aquí en el título está parte del concepto de lo que yo he estado procurando transmitir. Obteniendo una solución que le ayude a medir el uso del software y entender exactamente qué es lo que requiere cada usuario, las empresas pueden lograr estas tres cosas: optimizar el gasto, optimizar los recursos de TI y aumentar la productividad de los equipos de trabajo.

[48:19] Cuando hablábamos de optimizar el gasto estábamos hablando de determinar exactamente qué aplicaciones necesita cada usuario, en total cuántas aplicaciones se requiere por producto, y la parte de optimización, cuán eficiente es el personal, cómo están afectados por esas conductas que afectan la disponibilidad. El segundo punto es optimizar el gasto de software: no pagar por aplicaciones que no usan y disponer de la información necesaria para las negociaciones con sus proveedores. El tercer punto es manejar la adopción tecnológica y ayudar a su empresa a aumentar la productividad, identificar las aplicaciones que aporten la mayor productividad, detectar necesidades de entrenamiento. Y por último comentario final: no se puede administrar lo que no se mide. Bueno, muchísimas gracias, ahora la voy a dejar con Stella para la sesión de preguntas y respuestas.

[49:38] Stella: Muchas gracias Tomás por la presentación. Me gustaría compartir las preguntas que me hicieron llegar aquí. Una de las preguntas que me pusieron aquí es ¿qué esfuerzos se requieren para poder implementar?

[49:58] Tomás: Gracias. Realmente eso depende, es difícil dar una respuesta general. Depende del tamaño de la empresa, depende de la complejidad, si se trata de una empresa global, si se trata de una empresa regional, si se trata de una empresa que está en un país o en una ciudad. Depende de la solución que se va a implantar, estamos hablando de una solución a nivel 1 o incluye nivel 1, nivel 2, nivel 3. Incluye otros componentes como el ComputeAnalyzer™, StorageAnalyzer™. Incluye servicio, la empresa requiere de chargeback para dar reportes detallados de software y de uso de hardware por usuario, por departamento, por proyecto. Todo eso incide en el tiempo. Yo lo que diría es en forma general que una empresa pequeña, una instalación se puede hacer muy rápido, puede hacerse en unos dos días, y después obviamente la parte de validación y creación de reportes. Pero la instalación en una empresa pequeña se puede hacer muy rápido. En una empresa grande dependiendo de lo que quiere el cliente eso puede hacerse por etapas y tardar un mes o tardar inclusive mucho más.

[51:15] Stella: Ok, entonces según entiendo este tipo de soluciones puede funcionar para cualquier tipo de empresa, ¿no importa el tamaño?

[51:23] Tomás: Sí. Nosotros tenemos clientes que son empresas gigantescas globales, las empresas altamente reconocidas en el mundo en distintos sectores que nosotros trabajamos, y también tenemos empresas que tienen una cantidad de usuarios muy bajas. Nuestro licenciamiento se hace por usuario, o sea que es independiente de la cantidad de productos de software que se vayan a medir. En este caso para lo que estamos presentando específicamente en software tenemos clientes de todo tamaño, en empresas pequeñas, medianas y grandes. Uno de los fuertes de Open iT, esa parte que yo mencioné antes, empresas que tengan que requieran de productos especializados, ese software técnico, software específico para la industria, es un área donde nosotros ayudamos muchísimo a las empresas a consolidar esa información. Típicamente vendedores que tienen un esquema de licenciamiento complejo, que muchas veces hace falta consolidar, hace falta combinar, algunos usuarios que tienen un licenciamiento por token, en otros usuarios que tienen el licenciamiento de la licencia instalada en su máquina, pueden haber distintos esquemas de licenciamiento y nosotros ayudamos a consolidar todo en un reporte en el nivel de detalle que la empresa requiera.

[53:02] Stella: Porque tengo aquí otra pregunta que me están haciendo. ¿De dónde vienen o cómo se generan esos ahorros?

[53:16] Tomás: Muy bien. Bueno, lo primero es que la base, el punto de arranque es que necesitas disponer de información detallada del uso de las aplicaciones. Teniendo una solución que te dé el detalle de uso de las aplicaciones el ahorro viene por evitar pagar por licencias que no necesitas, es optimización de gastos. El ahorro viene notificando a los usuarios cuando tienen alguna conducta que afecte la disponibilidad de la licencia o que signifique para la empresa un costo adicional, tener una aplicación que se paga por uso y tener semanas la licencia tomada, eso es innecesario y eso va a ser un costo para la empresa. Eso es la parte de optimizando el licenciamiento. Entendiendo las necesidades reales de aplicaciones, de componentes y de servicios a nivel de usuarios, a veces las empresas toman decisiones y se mira para este grupo de usuarios le vamos a dar tales y tales servicios pero sin tener la información de qué servicios realmente está utilizando cada usuario. Y asignando el tipo correcto de licencia, por ejemplo a un usuario ocasional, una persona que tiene muy poco uso de una licencia, no le puedes dar una licencia standalone o una licencia dedicada para ese usuario. En lo posible sería mucho más eficiente a ese tipo de usuarios darle una licencia de red.

[54:57] Hay múltiples factores. Otro factor por ejemplo, hay cosas que son específicas de cada proveedor de software y hay oportunidades ahí, hay opciones de licenciamiento que cada proveedor ofrece, y nosotros tenemos analistas que tienen muchísima experiencia que le hacen a los clientes las recomendaciones. Y ahí hay algunas que quizás no sean tan obvias. Me recuerdo de una conocida empresa automotriz que aparte del ahorro lo logró colocando los servidores de licencia, no tenían la flexibilidad de definir de dónde, cuál va a ser el huso horario donde iban a estar colocados uno o múltiples servidores de licencia, y optimizando la ubicación de esos servidores de licencia logró un ahorro significativo. Hay muchísimas cosas que contribuyen a que las empresas logren ahorros.

[56:01] Stella: Ok. Me acaba de llegar una pregunta: ¿esta solución puede manejar aplicaciones que se manejan en licenciamiento por CPU o por core?

[56:12] Tomás: Habría que ver qué aplicaciones en específico, pero hay muchas aplicaciones que el licenciamiento se hace tomando en cuenta por ejemplo la cantidad de cores. Y sí nosotros trabajamos con clientes que tienen ese tipo de licenciamiento. Como te digo habría que ver específicamente cuál es la necesidad, y eso se pueden comunicar con nosotros, ahí tienen nuestra dirección de correos, estamos a la orden y podemos ver los casos específicos. Hay muchísimas licencias donde es uno de los factores que se toma en cuenta en el licenciamiento la cantidad de cores.

[56:57] Stella: Ok, muchas gracias Tomás. Tengo aquí en el panel a Raúl que levantó la mano. Voy a habilitar el micrófono para que nos haga la pregunta. Raúl, si nos puedes mandar tu pregunta vía correo nos ayudaría mucho. Se nos está acabando el tiempo y ahí me gustaría darles las gracias por el espacio que nos dieron. Y toda esta presentación estará grabada, así como la presentación, la tendremos disponible. Y a cualquier respuesta que nos haya faltado por contestar se las haremos llegar vía correo. Gracias por su asistencia. Muchas gracias.

[58:03] Tomás: Igualmente me despido, quiero agradecer a todos los presentes por atender al webinar y para nosotros estamos a sus órdenes y si tienen alguna pregunta o si querían conversar con nosotros para tener más información estamos a sus órdenes. Muchísimas gracias.

[58:21] Stella: Muchas gracias y excelente presentación Tomás.