Según Gartner, AIOps, o inteligencia artificial para operaciones de TI, es la aplicación de funcionalidades de inteligencia artificial (IA), como el procesamiento del lenguaje natural y los modelos de machine learning, para automatizar y optimizar los flujos de trabajo operativos.

Específicamente, AIOps utiliza recursos de big data, analítica y machine learning para:

• Recopilar y agregar los enormes y cada vez mayores volúmenes de datos generados por múltiples componentes de infraestructura de TI, demandas de aplicaciones, herramientas de supervisión de rendimiento y sistemas de emisión de tickets de servicio.
• Filtrar de manera inteligente las "señales" para separarlas del "ruido" con el fin de identificar eventos y patrones relevantes relacionados con el rendimiento de las aplicaciones y los problemas de disponibilidad.
• Diagnosticar las causas principales e informarlas al equipo de TI y DevOps para obtener una respuesta y una solución rápidas o, en algunos casos, resolver automáticamente estos problemas sin intervención humana. 

Al integrar varias herramientas de operaciones de TI manuales e independientes en una sola plataforma de operaciones de TI inteligente y automatizada, AIOps permite que los equipos de operaciones de TI respondan más rápidamente, incluso de manera proactiva, a las ralentizaciones e interrupciones, con visibilidad y contexto end-to-end.

Cierra la brecha entre un entorno de TI cada vez más diverso, dinámico y difícil de supervisar de equipos aislados, por un lado, y las expectativas de los usuarios que quieren poca o ninguna interrupción en el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones, por otro lado. La mayoría de los expertos consideran que AIOps es el futuro de la gestión de operaciones de TI, y la demanda solo está aumentando con el mayor enfoque empresarial en las iniciativas de transformación digital.

La ruta hacia AIOps es diferente en cada organización. Una vez que evalúe dónde se encuentra en su ruta hacia AIOps, puede comenzar a incorporar herramientas que ayuden a los equipos a observar, prever y actuar rápidamente ante problemas operativos de TI. Cuando considere herramientas para mejorar AIOps dentro de su organización, querrá asegurarse de que tengan las siguientes características:

Observabilidad: la observabilidad se refiere a las herramientas y prácticas de software para agregar, ingerir y analizar un flujo constante de datos de rendimiento de una aplicación distribuida y el hardware en el que se ejecuta, con el fin de supervisar, solucionar problemas y depurar de manera más efectiva la aplicación para cumplir con las expectativas de la experiencia del cliente, los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y otros requisitos comerciales. Estas soluciones pueden brindar una visión integral de sus aplicaciones, infraestructura y red mediante la agregación y consolidación de datos, pero no toman medidas correctivas para abordar los problemas de TI. A pesar de esta falta de acción correctiva para resolver los problemas de TI, recopilan y agregan datos de TI de una variedad de fuentes de datos en todos los dominios de TI para alertar a los usuarios finales de posibles problemas, esperando que los equipos de servicio de TI implementen la solución necesaria. Aunque los datos y sus correspondientes visualizaciones en estas herramientas son muy útiles, crean una dependencia de las organizaciones de TI para tomar decisiones y responder adecuadamente a los problemas técnicos. La optimización de recursos que requiere que un operador actualice manualmente los sistemas operativos puede no aportar ningún beneficio en situaciones de demanda dinámica.

Analítica predictiva: las soluciones de AIOps pueden analizar y correlacionar datos para obtener mejores insights y acciones automatizadas, lo que permite a los equipos de TI mantener el control sobre los entornos de TI cada vez más complejos y garantizar el rendimiento de las aplicaciones.  Ser capaz de correlacionar y aislar problemas es un gran paso adelante para cualquier equipo de operaciones de TI. Reduce los tiempos para detectar problemas, que de otro modo no se habrían encontrado en la organización. Las organizaciones obtendrán los beneficios de la detección automática de anomalías, alertas y recomendaciones de soluciones, lo que a su vez reduce el tiempo de inactividad general, así como la cantidad de incidentes y tickets. La optimización de recursos dinámicos se puede automatizar mediante la analítica predictiva, que puede garantizar el rendimiento de la aplicación y reducir de forma segura el costo de los recursos, incluso durante una alta variabilidad de la demanda.

Respuesta proactiva: algunas soluciones de AIOps responderán de manera proactiva a eventos no deseados, como ralentizaciones e interrupciones, uniendo el rendimiento de la aplicación y la gestión de recursos en tiempo real. Al introducir métricas de rendimiento de aplicaciones en algoritmos predictivos, pueden identificar patrones y tendencias que coinciden con diferentes problemas de TI. Con la capacidad de pronosticar problemas de TI antes de que ocurran, las herramientas AIOps pueden lanzar procesos automatizados relevantes en respuesta, rectificando los problemas rápidamente. Las organizaciones podrán ver los beneficios de la automatización inteligente, como la mejora del tiempo medio de detección (MTTD).

Este tipo de tecnología es el futuro de la gestión de operaciones de TI, ya que puede ayudar a las empresas a mejorar la experiencia tanto de los empleados como de los clientes. Los sistemas AIOps no solo garantizan que los problemas del servicio de TI se resuelvan de manera oportuna, sino que también brindan una red de seguridad para los equipos de operaciones de TI, al abordar los problemas que pueden pasar desapercibidos debido a la supervisión humana, como silos organizacionales, equipos con recursos insuficientes, y más. 

La ventaja general de AIOps es que permite a las operaciones de TI identificar, abordar y resolver las ralentizaciones e interrupciones mucho más rápido filtrando manualmente las alertas generadas por múltiples herramientas de operaciones de TI. Esto ofrece varios beneficios específicos:

• Tiempo medio de resolución (MTTR) más rápido: al reducir el ruido de las operaciones de TI y correlacionar los datos de operaciones de múltiples entornos de TI, AIOps puede identificar las causas principales y proponer soluciones de forma más rápida y precisa que lo humanamente posible. Esto permite a las empresas establecer y lograr objetivos de MTTR que previamente eran inimaginables. Por ejemplo, la Infraestructura de TI de Vivy redujo el tiempo medio de reparación (MTTR) de la aplicación de la empresa en un 66 %, de tres días a un día o menos.
• Menores costos operativos: la identificación automática de problemas operativos y los guiones de respuesta reprogramados reducirán los costos operativos, lo que permitirá una mejor asignación de recursos. Esto también libera recursos de personal para trabajar en trabajos más innovadores y complejos, lo que lleva a una mejor experiencia de los empleados. Mediante la optimización, Providence ahorró más de 2 millones de dólares, además de asegurar el rendimiento de la aplicación durante los picos.
• Más observabilidad y mejor colaboración: las integraciones disponibles dentro de las herramientas de supervisión de AIOps facilitan una colaboración entre equipos más efectiva en las funciones de DevOps, ITOps, gestión y seguridad. Una mejor visibilidad, comunicación y transparencia permite a estos equipos mejorar la toma de decisiones y responder a los problemas con mayor rapidez. Como ejemplo, Dealerware aportó más observabilidad a su arquitectura basada en contenedores, lo que mejoró el rendimiento de la aplicación durante la pandemia y redujo la latencia de entrega en un 98 %.

Pase de la gestión reactiva a la proactiva y a la predictiva: con funcionalidades de analítica predictiva integradas, AIOps aprende continuamente a identificar y priorizar las alertas más urgentes, lo que permite que los equipos de TI aborden los problemas potenciales antes de que provoquen ralentizaciones o interrupciones. Electrolux aceleró la resolución de problemas de TI de 3 semanas a una hora gracias a un tiempo medio de detección (MTTD) más rápido y ahorró más de 1000 horas al año mediante la automatización de las tareas de reparación.

AIOps incorpora funcionalidades de big data, analítica avanzada y machine learning para abordar los siguientes casos de uso:

• Análisis de causa raíz: como sugiere el nombre, los análisis de causa raíz determinan la causa raíz de los problemas para remediarlo con las soluciones adecuadas. Al identificar la causa raíz, los equipos evitan el trabajo innecesario de tratar los síntomas en lugar del núcleo del problema. Por ejemplo, una plataforma AIOps puede rastrear el origen de una interrupción de la red para resolverla de inmediato y configurar medidas de seguridad para evitar problemas similares en el futuro.
• Detección de anomalías: las herramientas AIOps pueden analizar grandes cantidades de datos históricos y descubrir puntos de datos atípicos dentro de un conjunto de datos. Estos valores atípicos actúan como "señales" que identifican y prevén eventos problemáticos, como brechas de seguridad de datos. Esta funcionalidad permite a las empresas evitar consecuencias costosas, como relaciones públicas negativas, multas regulatorias y disminución de la confianza del consumidor.  
• Supervisión de rendimiento: las aplicaciones modernas suelen estar divididas en varias capas de abstracción, lo que dificulta saber qué servidor físico, almacenamiento o recursos de red subyacentes se utilizan para qué aplicaciones. AIOps ayuda a cerrar esta brecha. Actúa como una herramienta de supervisión para la infraestructura en la nube, la virtualización y los sistemas de almacenamiento, e realiza informes de métricas como el uso, la disponibilidad y los tiempos de respuesta. Además, aprovecha las funcionalidades de correlación de eventos para consolidar y agregar información, lo que permite un mejor consumo de información para los usuarios finales.  
• Adopción/migración a la nube: para la mayoría de las organizaciones, la adopción de la nube es gradual, no masiva, lo que da como resultado un entorno híbrido multinube (nube privada, nube pública, múltiples proveedores), con múltiples interdependencias que pueden cambiar con demasiada rapidez y frecuencia para documentarse. Al proporcionar una visibilidad clara de estas interdependencias, AIOps puede reducir drásticamente los riesgos operativos de migración a la nube y un enfoque de nube híbrida.
• Adopción de DevOps: DevOps acelera el desarrollo al otorgarle a los equipos de desarrollo más poder para suministrar y reconfigurar la infraestructura, pero la TI todavía tiene que gestionar esta infraestructura. AIOps proporciona la visibilidad y la automatización que el equipo de TI necesita para dar soporte a DevOps sin un gran esfuerzo de gestión adicional.

La forma más fácil de entender cómo funciona AIOps es analizar el rol que cada tecnología de componentes de AIOps (big data, machine learning y automatización) juega en el proceso.

AIOps utiliza una plataforma de big data para agregar datos, equipos y herramientas de operaciones de TI en silos en un solo lugar. Estos datos pueden incluir:

• Datos históricos de rendimiento y eventos
• Eventos de operaciones en tiempo real
• Registros y parámetros del sistema
• Datos de red, incluidos los datos de paquetes
• Datos y tickets relacionados con incidentes
• Datos de demanda de aplicaciones
• Datos de infraestructura

Posteriormente, AIOps aplica funciones focalizadas de analítica y machine learning para:

• Discernir entre las alertas de eventos importantes y aquellas que son irrelevantes: AIOps analiza los datos de sus operaciones de TI y separa las señales (alertas de eventos anormales significativos) del ruido (todo lo demás).
• Identificar las causas raíz y proponer soluciones: AIOps puede correlacionar eventos anormales con otros datos de eventos en todos los entornos para centrarse en la causa de un corte o problema de rendimiento y sugerir soluciones.
• Automatizar las respuestas, incluida la resolución proactiva en tiempo real: como mínimo, los AIOps pueden direccionar automáticamente las alertas y las soluciones recomendadas a los equipos de TI adecuados, o incluso crear equipos de respuesta según la naturaleza del problema y la solución. En muchos casos, puede procesar los resultados de machine learning para desencadenar respuestas automáticas del sistema que resuelvan problemas en tiempo real, incluso antes de que los usuarios se enteren de que se han producido.
• Aprender continuamente para mejorar la gestión de los problemas en el futuro: los modelos de IA también pueden ayudar al sistema a conocer y adaptarse a los cambios en el entorno, como la nueva infraestructura aprovisionada o reconfigurada por los equipos de DevOps.