- AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) utiliza el aprendizaje automático para detectar anomalías, correlacionar eventos y automatizar las respuestas a incidentes de TI más allá de la supervisión basada en reglas.
- Acuñadas por Gartner en 2016, las plataformas AIOps combinan modelos de detección con agentes de IA que razonan a través de sistemas para operaciones proactivas.
- Entre los principales casos de uso figuran la supervisión de la salud, la optimización de redes, la ciberseguridad y la previsión de recursos en entornos complejos.
- El éxito de los AIOps depende de la centralización de los datos, la claridad de los procesos de incidencias, la calidad de las entradas y unas expectativas realistas en cuanto a la supervisión humana.
Gestionar las operaciones de TI hoy en día significa enfrentarse a entornos más grandes, rápidos e interconectados que nunca. Los sistemas tradicionales de supervisión y basados en reglas ya no bastan para mantener la estabilidad de los servicios.
AIOps está transformando las operaciones al aplicar aprendizaje automático a señales de sistemas en vivo y usar agentes de IA empresariales para razonar de manera más dinámica en los incidentes.
Dado que los entornos cambian de forma impredecible, este cambio permite a los equipos ir más allá de la supervisión estática hacia respuestas más adaptativas.
¿Qué es AIOps?
La Inteligencia Artificial para Operaciones de TI (AIOps) aplica el aprendizaje automático y la analítica avanzada a los datos operativos para gestionar la salud y el rendimiento de los sistemas de TI sin depender de la intervención manual.
Acuñado por Gartner en 2016, el término describe plataformas que automatizan tareas operativas clave -como detectar anomalías, correlacionar eventos, encontrar causas raíz y responder a incidentes- aprendiendo de los datos del sistema en tiempo real en lugar de reglas estáticas.
Las configuraciones modernas de AIOps van más allá: emparejan modelos de detección con agentes de IA que vinculan problemas relacionados y guían la resolución a través de herramientas, haciendo que las operaciones sean más dinámicas y menos reactivas.
Conceptos clave de AIOps
¿En qué se diferencia AIOps de MLOps y DevOps?
A medida que la automatización y los flujos de trabajo basados en datos se han vuelto más comunes en las prácticas de TI y software, términos como AIOps, MLOps y DevOps se mencionan a menudo juntos.
Comparten objetivos comunes en torno a la mejora de la fiabilidad, la escalabilidad y la capacidad de respuesta, pero operan en diferentes partes del ciclo de vida de la tecnología. Como las tres implican el uso de la automatización para gestionar la complejidad, es fácil confundir sus funciones.
¿Cómo funciona AIOps?
AIOps incorpora el aprendizaje automático a las operaciones cotidianas, ayudando a los sistemas a detectar los problemas con antelación y responder automáticamente.
Busca comportamientos inusuales, conecta problemas relacionados y desencadena respuestas sin necesidad de que intervenga nadie.
Para ilustrar este flujo, imagine un escenario en el que el proceso de pago de una empresa de comercio electrónico se ralentiza repentinamente durante las horas punta.
Paso 1: Obtención y preparación de datos operativos
Para detectar a tiempo la ralentización del proceso de pago, la plataforma AIOps recibe en tiempo real las métricas de los servidores web, las API y las bases de datos.
Limpia y alinea los datos de latencia, los errores de transacción y los registros del sistema para construir una visión en tiempo real, garantizando que los modelos de detección tengan señales coherentes y fiables que analizar.
Paso 2: Detectar anomalías en sistemas complejos
Cuando se producen picos de tráfico, la plataforma detecta tiempos de respuesta de comprobación anormales en comparación con las líneas de base aprendidas.
Los agentes de IA ponen de manifiesto estas anomalías antes de que se superen los límites, lo que permite atajar la ralentización en una fase temprana.
Aunque los agentes son sólo una pieza de la stack AIOps, esta guía para crear un agente de IA explica cómo se estructuran para razonar a través de señales y tomar decisiones.
Algunas plataformas despliegan agentes verticales de IA entrenados específicamente para dominios como infraestructura de nube, redes o bases de datos para mejorar la precisión.
Paso 3: Vinculación de incidentes entre entornos
La plataforma correlaciona el aumento de la latencia de comprobación con los retrasos simultáneos en la consulta de la base de datos y la pérdida de paquetes en la red.
Los agentes de IA ayudan razonando a través de señales relacionadas, reconstruyendo el incidente completo e identificando que la ralentización se debe a la tensión del backend que se extiende por los sistemas, no sólo a problemas aislados del frontend.
Estas capacidades reflejan una forma de orquestación de agentes de IA, en la que modelos especializados trabajan juntos para construir una visión holística del panorama de incidentes.
Un ejemplo común sería el de los usuarios que se encuentran con errores de pago, cuya causa principal se remonta a un fallo de la instancia de AWS en lugar de a la propia aplicación.
Paso 4: Respuesta automática a eventos críticos
Una vez que la plataforma AIOps confirma que los fallos de las instancias de AWS están afectando al rendimiento de la comprobación, desencadena acciones predefinidas.
Esto puede incluir el escalado automático de las API de comprobación o el redireccionamiento del tráfico de la base de datos, lo que ayuda a estabilizar la plataforma antes de que se produzcan interrupciones totales.
Paso 5: Aprendizaje y ajuste continuos del modelo
Una vez comunicada la resolución al sistema, la información operativa de todo el intercambio vuelve a entrenar los modelos de detección de anomalías.
Esta información también ayuda a los agentes de IA a razonar sobre los incidentes de forma más eficaz y a tomar mejores decisiones de respuesta automatizada.
Esto permite a las plataformas de AIOps detectar mejor las anomalías tempranas, vincular los eventos relacionados con mayor precisión y desencadenar respuestas automatizadas más eficaces a medida que los entornos siguen evolucionando.
¿Cuáles son los principales casos de uso de AIOps?
A medida que evolucionan los sistemas de AIOps, los investigadores combinan sistemas informáticos tradicionales con grandes modelos lingüísticos (LLMs) para hacer frente a retos operativos de larga data.
Un artículo de 2025, titulado "Empowering AIOps", presentado en el Simposio ACM sobre Ingeniería de Software, destaca cómo LLMs pueden interpretar datos no estructurados como registros de sistemas e informes de incidencias, al tiempo que mejoran la capacidad de explicación de los conocimientos basados en IA.
Este cambio es un paso importante hacia la adopción de sistemas de IA, y se está convirtiendo en algo esencial para los equipos que necesitan mantener la velocidad y la calidad en entornos cada vez más complejos.
Estas capacidades están ampliando el alcance de lo que pueden hacer las AIOps, concretamente en el campo de la optimización, la supervisión del estado de los sistemas, la ciberseguridad y la asignación de recursos.
Supervisión del estado del sistema y detección de incidentes
AIOps pone de manifiesto los primeros signos de inestabilidad, como la degradación del rendimiento de la API o la sobrecarga del backend, lo que permite detectar los problemas antes de que se conviertan en interrupciones que afecten a los usuarios y a los servicios críticos.
Como dice Matvey Kukuy, cofundador de Keep, una plataforma de AIOps de código abierto,
"Cuando gestionas una gran infraestructura empresarial, en la que siempre está ocurriendo algo, es probable que tengas que lidiar con miles de eventos".
Este volumen hace casi imposible realizar un seguimiento manual de los incidentes: las plataformas de AIOps ayudan a los equipos a sacar a la luz lo que más importa.
Optimización del rendimiento de la red
Mientras que la supervisión destaca las señales de alerta temprana, AIOps va más allá optimizando dinámicamente las rutas de la red para mantener la velocidad y la disponibilidad en condiciones cambiantes.
Ayuda a equilibrar la carga entre nodos, ajustar las rutas de red durante periodos de tensión y priorizar el tráfico de aplicaciones críticas para minimizar la latencia y evitar interrupciones del servicio.
Reforzar las defensas de ciberseguridad
Al correlacionar las señales operativas y de seguridad, AIOps saca a la luz amenazas ocultas que eluden la supervisión tradicional.
Ayuda a los equipos a detectar movimientos laterales dentro de los entornos y a responder más rápidamente a los patrones de ataque emergentes.
Previsión de las necesidades de recursos y capacidad
Además de gestionar el estado del sistema en tiempo real, AIOps ayuda a los equipos a planificar el crecimiento futuro.
Al prever cuándo y dónde se necesitará capacidad, permite escalar las infraestructuras de forma más inteligente y planificar los recursos a largo plazo.
¿Cómo crear una estrategia de AIOps?
El éxito de una estrategia de AIOps no se limita a la implantación de herramientas de automatización.
Los equipos necesitan una base operativa sólida, prácticas de datos fiables y expectativas realistas sobre lo que pueden y no pueden hacer las operaciones basadas en IA.
1. Centralizar la supervisión del sistema y los datos de observabilidad
AIOps necesita una visión completa y en tiempo real de sus sistemas. Consolide registros, métricas, trazas y eventos en una única capa de observabilidad.
Las lagunas en la cobertura de la supervisión o la fragmentación de las herramientas debilitan el reconocimiento de patrones y la detección de incidentes. Reforzar la observabilidad proporciona a las plataformas de AIOps el flujo de señales necesario para ofrecer información precisa.
2. Normalizar los procesos de gestión de incidentes
Sin rutas de escalado claras, los AIOps no pueden automatizar eficazmente los pasos de resolución, lo que lleva a más confusión y alucinaciones.
AIOps se integra en la gestión de incidencias existente, por lo que la estabilidad y la coherencia son fundamentales antes de añadir capas de automatización.
3. Crea un flujo de datos operativos de alta calidad
Los modelos AIOps dependen de entradas normalizadas en tiempo real para reconocer anomalías de forma fiable.
Los equipos deben validar la calidad de la ingesta, estandarizar los formatos de los eventos y limpiar las métricas redundantes o de escaso valor para construir una base de datos operativos de confianza.
4. Seleccione un dominio inicial para el despliegue
El lanzamiento de AIOps en todo un entorno crea una complejidad innecesaria sin control.
Comience en un ámbito operativo específico, como la supervisión de redes, la infraestructura en la nube o la salud de las aplicaciones.
Centrarse en una zona delimitada permite ajustar más rápidamente los modelos, medir con más facilidad los primeros resultados y escalarlos más adelante.
5. Alinear a los equipos sobre expectativas realistas de AIOps
AIOps acelera la detección y el triaje, pero unas expectativas claras sobre lo que debe automatizarse garantizan que apoye y potencie el juicio humano en lugar de sustituirlo al azar.
Como explica a Gartner Jay Rudrachar, Director Senior de TIAA,
"En última instancia, ¿cuál es nuestro mayor beneficio? Reducir al máximo las interrupciones y los tiempos de inactividad de cara al cliente y ser proactivos".
Con esta mentalidad, los equipos pueden evitar la automatización de cosas que no pueden o no necesitan ser automatizadas, y en su lugar centrarse en resolver los puntos de dolor reales que reducen el impacto para el usuario.
6. Evaluar cuidadosamente las soluciones AIOps
No todas las soluciones de AIOps se adaptan igual a todos los entornos. La evaluación debe centrarse en la integración de la observabilidad, la flexibilidad de la automatización y la adaptabilidad operativa al mundo real.
Aunque existen algunas certificaciones de AIOps, el conocimiento de la plataforma y el ajuste arquitectónico son más importantes que las credenciales formales. Elija soluciones que se ajusten a su arquitectura de datos y necesidades del sistema.
Las 5 principales plataformas de AIOps
La elección de la plataforma de AIOps adecuada determina la rapidez con la que los equipos pueden responder a los problemas del sistema y la confianza con la que pueden planificar el crecimiento de la infraestructura.
El objetivo no es sólo alertar más rápido, sino incorporar la automatización a las operaciones cotidianas sin crear nuevos puntos ciegos.
1. PagerDuty
PagerDuty es una plataforma de AIOps centrada en la respuesta a incidentes en tiempo real, la automatización y la inteligencia de eventos. Conecta herramientas de monitorización, plataformas de observabilidad y equipos de guardia para detectar, diagnosticar y responder a los problemas con mayor rapidez.
Se utiliza mucho en las configuraciones de tickets de IA, donde las alertas generan y escalan automáticamente tickets de incidencias a través de herramientas ITSM integradas como Jira o ServiceNow.
Utiliza la correlación de eventos basada en IA para reducir el ruido y sacar a la luz los incidentes críticos. Los equipos pueden configurar flujos de trabajo automatizados para enriquecer las alertas, activar acciones y escalar en función de la gravedad.
PagerDuty admite integraciones con herramientas como Slack, ServiceNow, Jira, Datadog y AWS CloudWatch. Su orquestación de eventos, sus modelos de aprendizaje adaptativo y sus manuales de respuesta ayudan a los equipos a gestionar los incidentes de forma proactiva.
Características principales:
- Correlación de eventos en tiempo real y reducción del ruido
- Automatización de la respuesta a incidentes con libros de ejecución y enrutamiento dinámico
- Detección de anomalías y agrupación de alertas basadas en IA
- Integración con herramientas de supervisión, gestión de incidencias y colaboración
Precios:
- Plan gratuito: Gestión básica de incidencias para equipos pequeños
- Profesional: 21 $/usuario/mes - añade programación de guardia y agrupación de alertas.
- Business: 41 $/usuario/mes - incluye orquestación de eventos y funciones de automatización
- Empresa: Precios personalizados para operaciones a gran escala y cumplimiento avanzado
2. Botpress
Botpress es una plataforma de agentes de IA sin código que ayuda a los equipos a orquestar flujos de trabajo operativos, automatizar respuestas a incidentes y gestionar eventos de infraestructura en todos los entornos.
Creados para consolidar las señales del sistema en tiempo real, los agentes de Botpress pueden activar alertas, abrir tickets, escalar problemas y automatizar los pasos de resolución a través de herramientas como Slack, Jira, GitHub Actions y Grafana Cloud, todas accesibles a través del Integration Hub.
A diferencia de las pilas de supervisión tradicionales que dependen de canalizaciones estáticas, la plataforma permite utilizar agentes de IA para ajustar los flujos operativos en función de las condiciones del sistema en tiempo real, un requisito fundamental en los entornos modernos de automatización de flujos de trabajo de IA.
Actúa como una capa de orquestación para las operaciones de infraestructura, permitiendo a los equipos gestionar las escaladas, automatizar las decisiones y controlar las acciones del sistema directamente desde los entornos de chat.
Características principales:
- Generador sin código para agentes, API y flujos de trabajo de eventos
- Compatibilidad con Webhook y API para señales de canalización y activadores de incidentes
- Memoria y encaminamiento condicional para escaladas dinámicas
- Despliegue multicanal en aplicaciones internas y de cara al público
Precios:
- Plan gratuito: 0 $/mes con 5 $ de uso de AI
- Plus: 89 $/mes - añade enrutamiento de agentes en directo y pruebas de flujo
- Equipo: 495 $/mes - para SSO, colaboración y control de acceso
- Empresa: Precios personalizados por escala y cumplimiento
3. Splunk ITSI
Splunk IT Service Intelligence (ITSI) es una plataforma de observabilidad y AIOps que supervisa la salud del sistema, correlaciona eventos y predice interrupciones en entornos de TI complejos.
Estas funciones son especialmente valiosas para la inteligencia artificial en el sector de las telecomunicaciones, donde la correlación de señales en tiempo real es fundamental para mantener el tiempo de actividad de las grandes redes.
Utiliza análisis basados en el aprendizaje automático para detectar anomalías, realizar un seguimiento de las dependencias de los servicios y priorizar las incidencias en función de su impacto en la empresa. ITSI consolida métricas, registros y trazas en una vista unificada para ofrecer a los equipos una visibilidad completa del rendimiento del sistema.
Los análisis predictivos de ITSI ayudan a anticiparse a las degradaciones del servicio, mientras que su motor de correlación de eventos reduce el ruido de las alertas y saca a la superficie incidentes procesables.
Características principales:
- Supervisión unificada de métricas, registros y rastros
- Cartografía de la dependencia de los servicios y puntuación de la salud
- Análisis predictivo para la detección precoz de averías
- Reducción del ruido mediante correlación y agrupación de eventos
Precios:
- Precios personalizados en función del volumen de ingestión de datos y las necesidades de los usuarios
- Normalmente se vende como parte de las implementaciones de Splunk Cloud o Splunk Enterprise
4. IBM Cloud Pak
IBM Cloud Pak for AIOps es una plataforma de operaciones de TI modular basada en IA desarrollada por IBM. Está diseñada para ayudar a los equipos de operaciones a detectar, diagnosticar y resolver incidencias en entornos híbridos y multicloud.
Basada en estándares abiertos y parte de la suite Cloud Pak de IBM, aprovecha la IA explicable y la automatización basada en políticas para reducir la fatiga de las alertas, sacar a la luz las causas raíz y mejorar el tiempo de actividad del sistema.
La plataforma agrupa las alertas relacionadas, detecta las anomalías en tiempo real y orienta la resolución mediante libros de ejecución y políticas de integración.
Se conecta con herramientas como ServiceNow, IBM Db2 y Netcool/Impact, por lo que es ideal para equipos que buscan modernizar su stack operaciones sin abandonar las inversiones existentes.
Características principales:
- Correlación inteligente de alertas y detección de la causa raíz
- Detección de anomalías y supresión de ruido en tiempo real
- Flujos de trabajo basados en políticas con ejecución condicional
- Integraciones con plataformas ITSM, herramientas de observabilidad y sistemas IBM
Precios:
- Precios personalizados en función del tamaño de la implantación
5. Ignio
Ignio de Digitate es una plataforma de AIOps que combina IA, automatización y análisis para detectar, diagnosticar y solucionar problemas operativos de TI. Se centra en operaciones autónomas mediante el aprendizaje del comportamiento del sistema y la gestión proactiva de incidencias.
La fuerza de Ignio reside en sus modelos basados en planos que mapean los sistemas, predicen fallos y activan acciones de autorreparación sin esperar a la intervención manual.
Admite integraciones con sistemas informáticos empresariales como ServiceNow, AWS, Azure y entornos SAP.
Al combinar el análisis predictivo con la automatización, Ignio ayuda a los equipos a reducir el tiempo de inactividad, optimizar el uso de los recursos y ampliar las operaciones sin añadir gastos generales.
Características principales:
- Respuesta autoreparadora a incidentes mediante patrones aprendidos del sistema
- Mapeo dinámico de dependencias y análisis predictivo
- Automatización de tareas operativas rutinarias
- Integración con plataformas en la nube, ERP y de gestión de servicios
Precios: No disponible públicamente
Implante hoy un flujo de trabajo AIOps
Botpress permite a los equipos procesar señales operativas a escala, establecer reglas dinámicas en torno a los eventos del sistema y ajustar las respuestas sin necesidad de reconstruir flujos de trabajo estáticos.
Los agentes registran conversaciones, resoluciones y escalaciones en tiempo real, lo que ayuda a los equipos a perfeccionar los canales operativos a medida que surgen nuevas incidencias.
Las integraciones con Jira, GitHub Actions, AWS y Grafana Cloud permiten a Botpress activar actualizaciones, escalar tareas y extraer métricas directamente en los flujos de trabajo de incidencias.
Empieza a construir hoy: es gratis.
Preguntas frecuentes
¿Cómo puedo determinar si mi organización está preparada para las AIOps?
Si su equipo está ahogado en alertas, haciendo malabarismos con herramientas de supervisión aisladas y reaccionando a los problemas en lugar de predecirlos, está preparado. También ayuda disponer de una observabilidad sólida y datos operativos limpios.
¿Cuáles son los conceptos erróneos más comunes sobre las AIOps?
Mucha gente cree que las AIOps sustituyen a los humanos, pero no es así. Es más bien un asistente inteligente que filtra el ruido, detecta patrones y te ayuda a responder más rápido.
¿Pueden funcionar las AIOps en entornos con barreras aéreas o fuera de línea?
Puede hacerlo, pero con algunas limitaciones. Necesitará herramientas de AIOps locales, pero no tendrá acceso a actualizaciones en tiempo real en la nube ni a información externa.
¿A quién pertenecen las decisiones tomadas por los agentes de IA en las plataformas AIOps?
En última instancia, lo hace el equipo de operaciones. Los agentes de IA ofrecen asistencia mediante información y automatización, pero los equipos operativos definen las reglas y validan las acciones.
¿Cómo se garantiza la explicabilidad en las decisiones operativas basadas en IA?
Las buenas plataformas de AIOps incluyen registros, gráficos causales o resúmenes en lenguaje llano que explican por qué se activó algo, para que no te quedes adivinando por qué la IA hizo lo que hizo.
