La observabilidad AIOps es la práctica de incorporar inteligencia artificial y aprendizaje automático en la estrategia de observabilidad de una organización para automatizar operaciones de TI, como la recopilación y análisis de datos de telemetría.
AIOps es la aplicación de capacidades de IA —como el procesamiento de lenguaje natural y modelos de aprendizaje automático— para automatizar la gestión de servicios de TI y los flujos de trabajo operativos. La observabilidad es la capacidad de comprender el estado o condición interna de un sistema complejo basándose únicamente en el conocimiento de sus salidas externas, específicamente su telemetría. Combinar estas prácticas proporciona herramientas poderosas para optimizar, solucionar problemas y automatizar en entornos complejos de TI multicloud .
La observabilidad de AIOps utiliza técnicas de IA y ML para analizar los registros, métricas y rastreos de un sistema y realizar operaciones que incluyen:
Para combinar AIOps y observabilidad, la mayoría de las organizaciones utilizan plataformas de observabilidad con características de IA integradas. Las plataformas modernas de Observabilidad a menudo incluyen características de IA generativa, como interfaces de texto que pueden responder preguntas sobre el estado de la red o herramientas de visualización de datos en tiempo real integradas en el panel. Los equipos de TI pueden emplear estas herramientas de IA de generación —junto con las propias herramientas automatizadas de remediación impulsadas por IA de la plataforma de observabilidad— para prever tiempos de inactividad, aumentar la eficiencia operativa y mejorar el rendimiento de las aplicaciones.
Este es un ejemplo de cómo se pueden utilizar las soluciones AIOps en la observabilidad. Supongamos que una plataforma de observabilidad presenta una correlación entre una afluencia repentina de alertas sobre la ralentización de las aplicaciones y la latencia en un router central.
La plataforma puede, utilizando un patrón de referencia establecido del comportamiento de la red, identificar actividades anómalas que precedieron a la latencia; por ejemplo, un cambio no programado en la configuración de ese enrutador. A continuación, puede realizar un análisis automatizado de la causa principal para identificar cómo, cuándo y dónde se realizó el cambio. Luego de eso, la plataforma puede consultar flujos de trabajo preaprobados para aplicar arreglos (como revertir el firmware del router a una versión anterior). Finalmente, puede presentar al equipo de TI un informe de incidentes, lo que ayuda a prevenir más interrupciones.
La IA generativa, las operaciones en la nube híbrida y la observabilidad están profundamente entrelazadas. Un informe de 2025 de la firma de investigación Gartner1 describe la observabilidad como una capacidad clave de CloudOps (operaciones en la nube) impulsadas por IA generativa. Según un informe de 2025 de S&P Global Market Intelligence2,el 71 % de las organizaciones que utilizan soluciones de observabilidad utilizan sus características de IA, un aumento del 26 % con respecto a 2024.
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La observabilidad de AIOps funciona mediante la recopilación de datos de observabilidad tradicionales, como registros, rastreos y métricas. Luego emplea IA y aprendizaje automático para realizar funciones clave de observabilidad con estos datos—como el análisis de causas raíz y la detección de anomalías—y establecer flujos de trabajo automatizados para ayudar a optimizar la infraestructura de TI.
La observabilidad de AIOps se basa en los tres pilares tradicionales de la observabilidad: registros, rastreos y métricas.
El uso de potentes capacidades de inteligencia artificial y machine learning diferencia la observabilidad de AIOps de la observabilidad tradicional. La observabilidad de AIOps implica el uso de estas herramientas para realizar análisis de causa principal, detección de anomalías y análisis predictivos, entre otras capacidades.
El análisis de la causa principal es el proceso de gestión de la calidad mediante el cual una organización busca la causa principal de un problema, una incidencia o un incidente una vez que se ha producido. Este análisis a menudo se ve mejorado por la IA causal, que puede identificar las causas principales de los problemas reuniendo datos de observabilidad. De este modo, puede mostrar cómo y por qué se identificaron ciertas entidades como la causa probable del problema, lo que permite a los profesionales de TI identificarlas y realizar los arreglos.
La detección de anomalías es la identificación de puntos de datos que se desvían de lo habitual, estándar o esperado, haciéndolos inconsistentes con el resto de un conjunto de datos. Las capacidades de IA y machine learning (ML) pueden identificar automáticamente cambios inesperados en el comportamiento normal de un conjunto de datos mediante el uso de la telemetría recopilada por las herramientas de Observabilidad para marcar desviaciones de la línea de base. Estas desviaciones ayudan a detectar problemas con el rendimiento de las aplicaciones, la ciberseguridad y las plataformas de comercio electrónico, entre otros usos.
El análisis predictivo es la práctica de hacer predicciones sobre resultados futuros mediante el uso de datos históricos combinados con modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y machine learning. En el contexto de la observabilidad de AIOps, los modelos de IA pueden utilizar datos de telemetría para predecir cargas de trabajo futuras y ajustar los recursos de red al alza o a la baja según sea necesario, lo que reduce la latencia y mejora la experiencia del usuario.
Cuando la observabilidad se combina con AIOps, ML y capacidades de automatización, los equipos de TI pueden predecir problemas en función de los resultados del sistema y resolverlos con una intervención humana mínima.
El software AIOps puede utilizar el análisis de causa principal, la detección de anomalías, el análisis predictivo y otras capacidades de IA y ML para acelerar la resolución de problemas. Una resolución más rápida de los problemas ayuda a prevenir futuras interrupciones del servicio, ya que mejora el rendimiento del sistema y acelera la resolución de incidencias. También puede liberar a los ingenieros de DevOps para otras tareas críticas.
Cuando se implementa, la observabilidad de AIOps establece una especie de “bucle” beneficioso. La avalancha de datos de telemetría generados por un sistema se convierte en un recurso que los profesionales de TI, con la ayuda de las capacidades de automatización de la plataforma, pueden emplear para identificar puntos débiles y desarrollar arreglos automáticamente.
Por ejemplo, una plataforma de observabilidad con capacidades de AIOps podría notar a través de métricas correlacionadas que la utilización de la CPU dentro de un clúster de Kubernetes ha superado el umbral establecido por la organización, lo que aumenta la latencia.
Una vez identificado que el problema se debe a un microservicio sobrecargado, la IA podría sugerir que la red se amplíe horizontalmente aumentando el número de instancias de servidor. Luego, puede establecer una regla para realizar automáticamente estas acciones cada vez que el microservicio en cuestión esté sujeto a impuestos y revertir cuando el tráfico vuelva a la normalidad, evitando el cuello de botella en el futuro.
La observabilidad de AIOps puede mejorar el tiempo medio de reparación (MTTR) de una organización, la eficiencia de su flujo de trabajo de DevOps y sus prácticas de seguridad.
La observabilidad de AIOps puede reducir enormemente el tiempo de recuperación y reparación al acelerar el análisis de la causa principal.
El análisis automatizado puede ser la diferencia entre clasificar un incidente durante horas y resolver un problema inminente antes de que suceda, reduciendo el tiempo de inactividad y liberando a los equipos de DevOps para otras tareas.
La observabilidad de AIOps puede hacer que DevOps sea más eficiente al identificar oportunidades para optimizar y automatizar las tareas administrativas.
Por ejemplo, supongamos que una plataforma AIOps identifica a través del análisis de causa principal que una determinada caché debe borrarse antes de que una aplicación conectada pueda funcionar correctamente. Los ingenieros de confiabilidad del sitio pueden usar esta información para crear un flujo de trabajo automatizado que detecta la condición en tiempo real y borra automáticamente la memoria caché cuando alcanza un cierto volumen. La plataforma AIOps también puede producir una visualización de las áreas de la red con mayor riesgo de congestión similar. Esta visualización puede ayudar al equipo de DevOps y a otros a tomar decisiones más informadas al escribir políticas para toda la organización.
Algunas plataformas de observabilidad con capacidades de IA pueden realizar automáticamente evaluaciones de riesgos, escanear sistemas o malware y generar pistas de auditoría e informes. Cuando ocurren incidentes, las plataformas impulsadas por IA pueden usar datos de telemetría relevantes para identificar automáticamente los vectores de ataque, evaluar el impacto y remediar las vulnerabilidades más rápido que la respuesta tradicional a incidentes.
AIOps también puede respaldar los requisitos de cumplimiento compilando y manteniendo automáticamente pistas de auditoría detalladas del acceso al sistema y los flujos de datos.
Los administradores pueden utilizar los datos de telemetría recopilados a través de la observabilidad de AIOps para suprimir alertas excesivas o irrelevantes, planificar la capacidad de la organización y evitar la degradación del rendimiento antes de que comience.
El exceso de alertas puede causar fatiga alerta, un estado de agotamiento mental y operativo causado por una cantidad abrumadora de alertas de baja prioridad, falsos positivos o no aplicables en la práctica.
Las plataformas de observabilidad impulsadas por IA pueden filtrar grandes volúmenes de alertas empleando un triaje impulsado por ML. Este triaje puede reducir significativamente el trabajo manual y las tasas de error al identificar patrones, reducir los duplicados y correlacionar las alertas relacionadas para aligerar la carga de trabajo humana.
La planificación de la capacidad es el proceso estratégico que examina la capacidad de producción y los recursos que una organización necesita para satisfacer la demanda actual y futura. La observabilidad de AIOps puede mejorar este proceso al introducir métricas de rendimiento de aplicaciones y otros datos de telemetría en algoritmos predictivos. Algunas plataformas de observabilidad basadas en IA también pueden activar flujos de trabajo para ampliar o reducir la capacidad según lo requieran las condiciones de la red.
La observabilidad de AIOps ayuda a prevenir la degradación del rendimiento, la entropía natural de una red a medida que se aplican nuevos parches, aplicaciones y configuraciones. Al procesar los grandes volúmenes de datos que genera una red y establecer un patrón de comportamiento de referencia, puede alertar de forma proactiva a los equipos de TI cuando un cambio pueda provocar un problema. Si se le da el playbook adecuado, también puede actuar automáticamente para prevenir el problema antes de que ocurra.
Las características de IA generativa son cada vez más importantes para AIOps y la observabilidad, con muchas herramientas que cuentan con asistentes de chatbot que pueden proporcionar retroalimentación directa y en lenguaje natural y resolución de problemas a los ingenieros.
Dado el amplio alcance tanto de los datos de telemetría recopilados por las plataformas de observabilidad como de las propias capacidades impulsadas por IA de las plataformas, una interfaz de IA generativa optimizada permite a los ingenieros de confiabilidad del sitio encontrar respuestas rápidas y directas a una pregunta como "¿Por qué el servicio se ha ralentizado para los usuarios en ¿Europa?
Las funciones de IA generativa también ayudan a redactar resúmenes claros de los eventos de red para los administradores y a crear visualizaciones de datos sobre el estado de la red y la correlación entre eventos.
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1. “Ciclo de exageración para las operaciones de TI, 2025”, Gartner, 28 de julio de 2025
2. “El cambio de paradigma impulsado por la IA en la observabilidad: del monitoreo reactivo a la automatización inteligente”, Mike Fratto, 451 Research, 10 de octubre de 2025