AIOps: Hindari Kesalahan Umum Otomasi Operasi TI Ini

Mengelola operasi TI saat ini berarti menghadapi lingkungan yang lebih besar, lebih cepat, dan lebih saling terhubung dari sebelumnya. Sistem pemantauan tradisional dan berbasis aturan tidak lagi cukup untuk menjaga layanan tetap stabil.

AIOps mengubah cara kerja operasi dengan menerapkan pembelajaran mesin pada sinyal sistem secara langsung dan menggunakan agen AI perusahaan untuk menganalisis insiden secara lebih dinamis.

Seiring lingkungan berubah secara tak terduga, perubahan ini memungkinkan tim bergerak melampaui pemantauan statis menuju respons yang lebih adaptif.

Apa itu AIOps?

Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) menerapkan pembelajaran mesin dan analitik canggih pada data operasional untuk mengelola kesehatan dan kinerja sistem TI tanpa bergantung pada intervensi manual.

Istilah ini diciptakan oleh Gartner pada 2016, untuk menggambarkan platform yang mengotomatiskan tugas-tugas utama operasi — seperti mendeteksi anomali, menghubungkan peristiwa, menemukan akar masalah, dan merespons insiden — dengan belajar dari data sistem secara real-time, bukan aturan statis.

Pengaturan AIOps modern melangkah lebih jauh: mereka menggabungkan model deteksi dengan agen AI yang menghubungkan masalah terkait dan membimbing penyelesaian di berbagai alat, membuat operasi lebih dinamis dan tidak sekadar reaktif.

Konsep Utama AIOps

Apa bedanya AIOps dengan MLOps dan DevOps?

Seiring otomatisasi dan alur kerja berbasis data semakin umum di praktik TI dan perangkat lunak, istilah seperti AIOps, MLOps, dan DevOps sering disebut bersamaan.

Ketiganya memiliki tujuan serupa dalam meningkatkan keandalan, skalabilitas, dan responsivitas, namun beroperasi di bagian siklus teknologi yang berbeda. Karena semuanya melibatkan otomatisasi untuk mengelola kompleksitas, peran mereka mudah tertukar.

Bagaimana Cara Kerja AIOps?

AIOps menghadirkan pembelajaran mesin ke dalam operasi harian dengan membantu sistem mendeteksi masalah lebih awal dan merespons secara otomatis.

AIOps mencari perilaku tidak biasa, menghubungkan masalah terkait, dan memicu respons tanpa perlu campur tangan manusia.

Untuk menggambarkan alur ini, bayangkan sebuah perusahaan e-commerce yang proses checkout-nya tiba-tiba melambat saat jam sibuk.

Langkah 1: Mengambil dan menyiapkan data operasional

Untuk mendeteksi perlambatan checkout lebih awal, platform AIOps mengambil metrik langsung dari server web, API, dan basis data.

Platform membersihkan dan menyelaraskan data latensi, kesalahan transaksi, dan log sistem untuk membangun gambaran real-time, memastikan model deteksi menerima sinyal yang konsisten dan andal untuk dianalisis.

Langkah 2: Mendeteksi anomali di sistem kompleks

Saat lalu lintas memuncak, platform mendeteksi waktu respons checkout yang tidak normal dibandingkan dengan baseline yang telah dipelajari.

Agen AI menyoroti anomali ini sebelum batas terlampaui, memungkinkan perlambatan diatasi lebih awal.

Meski agen hanyalah salah satu bagian dari tumpukan AIOps, panduan membangun agen AI ini menjelaskan bagaimana mereka dirancang untuk menganalisis sinyal dan mengambil keputusan.

Beberapa platform menerapkan agen AI vertikal yang dilatih khusus untuk bidang seperti infrastruktur cloud, jaringan, atau basis data guna meningkatkan akurasi.

Langkah 3: Menghubungkan insiden di berbagai lingkungan

Platform menghubungkan peningkatan latensi checkout dengan keterlambatan query basis data dan kehilangan paket jaringan yang terjadi bersamaan.

Agen AI membantu dengan menganalisis sinyal terkait, merekonstruksi insiden secara menyeluruh, dan mengidentifikasi bahwa perlambatan berasal dari tekanan backend yang menyebar ke seluruh sistem, bukan hanya masalah frontend yang terisolasi.

Kemampuan ini mencerminkan bentuk orkestrasi agen AI, di mana model khusus bekerja sama untuk membangun gambaran insiden yang menyeluruh.

Contoh umum adalah pengguna mengalami kesalahan checkout, di mana akar masalahnya berasal dari kegagalan instance AWS, bukan aplikasinya sendiri.

Langkah 4: Merespons secara otomatis terhadap peristiwa kritis

Setelah platform AIOps memastikan kegagalan instance AWS memengaruhi kinerja checkout, platform tersebut memicu tindakan yang telah ditentukan.

Tindakan ini bisa berupa penskalaan otomatis API checkout atau mengalihkan lalu lintas basis data, membantu menstabilkan platform sebelum terjadi gangguan total.

Langkah 5: Pembelajaran dan penyesuaian model secara berkelanjutan

Setelah penyelesaian dikomunikasikan kembali ke sistem, umpan balik operasional dari seluruh proses digunakan untuk melatih ulang model deteksi anomali.

Umpan balik ini juga membantu agen AI menganalisis insiden lebih efektif dan mendukung pengambilan keputusan respons otomatis yang lebih baik.

Hal ini memungkinkan platform AIOps mendeteksi anomali lebih awal, menghubungkan peristiwa terkait dengan lebih akurat, dan memicu respons otomatis yang lebih efektif seiring lingkungan terus berkembang.

Apa saja kasus penggunaan utama AIOps?

Seiring sistem AIOps berkembang, para peneliti menggabungkan sistem TI tradisional dengan model bahasa besar (LLM) untuk mengatasi tantangan operasional yang sudah lama ada.

Makalah tahun 2025 berjudul “Empowering AIOps,” yang dipresentasikan di ACM Symposium on Software Engineering, menyoroti bagaimana LLM dapat menafsirkan data tidak terstruktur seperti log sistem dan laporan insiden, sekaligus meningkatkan penjelasan atas wawasan berbasis AI.

Perubahan ini merupakan langkah besar menuju adopsi sistem AI — dan kini menjadi kebutuhan bagi tim yang harus menjaga kecepatan dan kualitas di lingkungan yang semakin kompleks.

Kemampuan ini memperluas cakupan AIOps, khususnya dalam bidang optimasi, pemantauan kesehatan sistem, keamanan siber, dan alokasi sumber daya.

Memantau kesehatan sistem dan mendeteksi insiden

AIOps menyoroti tanda-tanda awal ketidakstabilan, seperti penurunan performa API atau tekanan backend, sehingga masalah dapat dideteksi sebelum berkembang menjadi gangguan yang menghambat pengguna dan layanan penting.

Seperti yang dikatakan Matvey Kukuy, salah satu pendiri Keep, platform AIOps open-source,

‍“Saat Anda mengelola infrastruktur perusahaan besar, di mana selalu ada sesuatu yang terjadi, Anda mungkin menghadapi ribuan peristiwa.”

Jumlah ini membuat pelacakan insiden secara manual hampir mustahil — platform AIOps membantu tim memunculkan hal-hal yang paling penting.

Mengoptimalkan kinerja jaringan

Selain menyoroti tanda peringatan dini, AIOps melangkah lebih jauh dengan secara dinamis mengoptimalkan jalur jaringan untuk menjaga kecepatan dan ketersediaan di tengah kondisi yang berubah-ubah.

AIOps membantu menyeimbangkan beban antar node, menyesuaikan rute jaringan saat terjadi tekanan, dan memprioritaskan lalu lintas aplikasi penting untuk meminimalkan latensi dan menghindari gangguan layanan.

Memperkuat pertahanan keamanan siber

Dengan menghubungkan sinyal operasional dan keamanan, AIOps mengungkap ancaman tersembunyi yang luput dari pemantauan tradisional.

AIOps membantu tim mendeteksi pergerakan lateral di dalam lingkungan dan merespons lebih cepat terhadap pola serangan baru.

Memprediksi kebutuhan sumber daya dan kapasitas

Selain mengelola kesehatan sistem secara langsung, AIOps membantu tim merencanakan pertumbuhan di masa depan.

Dengan memprediksi kapan dan di mana kapasitas dibutuhkan, AIOps memungkinkan penskalaan infrastruktur yang lebih cerdas dan perencanaan sumber daya jangka panjang.

Bagaimana sebaiknya Anda membangun strategi AIOps?

Membangun strategi AIOps yang sukses dimulai dengan lebih dari sekadar menerapkan alat otomatisasi.

Tim membutuhkan fondasi operasional yang kuat, praktik data yang andal, dan ekspektasi realistis tentang apa yang bisa dan tidak bisa dilakukan oleh operasi berbasis AI.

1. Sentralisasi pemantauan sistem dan data observabilitas

AIOps memerlukan gambaran lengkap dan real-time dari sistem Anda. Gabungkan log, metrik, trace, dan event ke dalam satu lapisan observabilitas.

Kekurangan cakupan pemantauan atau alat yang terfragmentasi melemahkan pengenalan pola dan deteksi insiden. Memperkuat observabilitas memberikan aliran sinyal yang dibutuhkan platform AIOps untuk menghasilkan wawasan yang akurat.

2. Standarisasi proses manajemen insiden

Tanpa jalur eskalasi yang jelas, AIOps tidak dapat mengotomatisasi langkah penyelesaian secara efektif, sehingga menimbulkan kebingungan dan kesalahan.

AIOps terintegrasi dengan manajemen insiden yang sudah ada, jadi stabilitas dan konsistensi sangat penting sebelum menambahkan lapisan otomatisasi.

3. Bangun aliran data operasional berkualitas tinggi

Model AIOps bergantung pada input real-time yang sudah dinormalisasi untuk mengenali anomali secara andal.

Tim harus memvalidasi kualitas data yang masuk, menstandarkan format event, dan membersihkan metrik yang berlebihan atau bernilai rendah untuk membangun fondasi data operasional yang tepercaya.

4. Pilih domain awal untuk penerapan

Meluncurkan AIOps di seluruh lingkungan sekaligus menciptakan kompleksitas yang tidak perlu tanpa kendali.

Mulailah dari domain operasional yang terfokus seperti pemantauan jaringan, infrastruktur cloud, atau kesehatan aplikasi.

Menargetkan area terbatas memungkinkan penyesuaian model lebih cepat, pengukuran hasil awal lebih mudah, dan penskalaan yang lebih lancar di kemudian hari.

5. Samakan ekspektasi tim terhadap AIOps secara realistis

AIOps mempercepat deteksi dan triase, namun ekspektasi yang jelas tentang apa yang sebaiknya diotomatisasi memastikan AIOps mendukung dan memberdayakan, bukan menggantikan penilaian manusia secara sembarangan.

Seperti yang dijelaskan Jay Rudrachar, Senior Director di TIAA, kepada Gartner,

‍“Pada akhirnya, apa manfaat terbesar kita? Mengurangi gangguan dan downtime yang berdampak ke pelanggan sebanyak mungkin dan bersikap proaktif.”

Dengan pola pikir tersebut, tim dapat menghindari mengejar otomatisasi untuk hal-hal yang tidak bisa atau tidak perlu diotomatisasi, dan fokus pada penyelesaian masalah nyata yang mengurangi dampak bagi pengguna.

6. Evaluasi solusi AIOps dengan cermat

Tidak semua solusi AIOps cocok untuk setiap lingkungan. Evaluasi harus berfokus pada integrasi observabilitas, fleksibilitas otomatisasi, dan kemampuan adaptasi operasional di dunia nyata.

Meskipun ada beberapa sertifikasi AIOps, pengetahuan platform dan kecocokan arsitektur lebih penting daripada sertifikat formal. Pilih solusi yang sesuai dengan arsitektur data dan kebutuhan sistem Anda.

5 Platform AIOps Teratas

Memilih platform AIOps yang tepat menentukan seberapa cepat tim dapat merespons masalah sistem dan seberapa percaya diri mereka dalam merencanakan pertumbuhan infrastruktur.

Tujuannya bukan hanya mempercepat notifikasi, tetapi membangun otomatisasi dalam operasi sehari-hari tanpa menciptakan titik buta baru.

1. PagerDuty

PagerDuty adalah platform AIOps yang berfokus pada respons insiden real-time, otomatisasi, dan kecerdasan event. Platform ini menghubungkan alat pemantauan, platform observabilitas, dan tim on-call untuk mendeteksi, mendiagnosis, dan merespons masalah dengan lebih cepat.

PagerDuty banyak digunakan dalam AI ticketing, di mana notifikasi secara otomatis menghasilkan dan mengeskalasi tiket insiden melalui alat ITSM terintegrasi seperti Jira atau ServiceNow.

Platform ini menggunakan korelasi event berbasis AI untuk mengurangi kebisingan dan menampilkan insiden kritis. Tim dapat mengatur alur kerja otomatis untuk memperkaya notifikasi, memicu aksi, dan mengeskalasi berdasarkan tingkat keparahan.

PagerDuty mendukung integrasi dengan alat seperti Slack, ServiceNow, Jira, Datadog, dan AWS CloudWatch. Orkestrasi event, model pembelajaran adaptif, dan playbook responsnya membantu tim mengelola insiden secara proaktif.

Fitur Utama:

• Korelasi event real-time dan pengurangan kebisingan
• Otomatisasi respons insiden dengan runbook dan routing dinamis
• Deteksi anomali berbasis AI dan pengelompokan notifikasi
• Integrasi dengan alat pemantauan, ticketing, dan kolaborasi

Harga:

• Paket Gratis: Manajemen insiden dasar untuk tim kecil
• Profesional: $21/pengguna/bulan — menambah penjadwalan on-call dan pengelompokan notifikasi
• Bisnis: $41/pengguna/bulan — termasuk orkestrasi event dan fitur otomatisasi
• Enterprise: Harga khusus untuk operasi skala besar dan kepatuhan tingkat lanjut

2. Botpress

Botpress adalah platform agen AI tanpa kode yang membantu tim mengorkestrasi alur kerja operasional, mengotomatisasi respons insiden, dan mengelola event infrastruktur di berbagai lingkungan.

Dibangun untuk mengonsolidasikan sinyal sistem real-time, agen Botpress dapat memicu notifikasi, membuka tiket, mengeskalasi masalah, dan mengotomatisasi langkah penyelesaian di berbagai alat seperti Slack, Jira, GitHub Actions, dan Grafana Cloud — semuanya dapat diakses melalui Integration Hub.

Berbeda dengan stack pemantauan tradisional yang bergantung pada pipeline statis, platform ini memungkinkan Anda menggunakan agen AI untuk menyesuaikan alur operasional berdasarkan kondisi sistem secara langsung, yang merupakan kebutuhan utama di lingkungan AI workflow automation modern.

Botpress berfungsi sebagai lapisan orkestrasi untuk operasi infrastruktur, memungkinkan tim mengelola eskalasi, mengotomatisasi keputusan, dan mengendalikan aksi sistem langsung dari lingkungan chat.

Fitur Utama:

• Builder tanpa kode untuk agen, API, dan alur kerja event
• Dukungan webhook dan API untuk sinyal pipeline dan pemicu insiden
• Memori dan routing kondisional untuk eskalasi dinamis
• Penerapan multisaluran di aplikasi internal dan publik

Harga:

• Paket Gratis: $0/bulan dengan $5 penggunaan AI
• Plus: $89/bulan — menambah routing ke agen langsung dan pengujian flow
• Team: $495/bulan — untuk SSO, kolaborasi, dan kontrol akses
• Enterprise: Harga khusus untuk kebutuhan skala besar dan kepatuhan

3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) adalah platform observabilitas dan AIOps yang memantau kesehatan sistem, mengorelasikan event, dan memprediksi gangguan di lingkungan TI yang kompleks.

Kemampuan ini sangat berharga dalam skenario AI di bidang telekomunikasi, di mana korelasi sinyal real-time sangat penting untuk menjaga uptime di jaringan besar.

Platform ini menggunakan analitik berbasis machine learning untuk mendeteksi anomali, melacak dependensi layanan, dan memprioritaskan insiden berdasarkan dampak bisnis. ITSI mengonsolidasikan metrik, log, dan trace ke dalam satu tampilan terpadu agar tim memiliki visibilitas penuh terhadap performa sistem.

Analitik prediktif ITSI membantu mengantisipasi penurunan layanan, sementara mesin korelasi event-nya mengurangi kebisingan notifikasi dan menampilkan insiden yang dapat ditindaklanjuti.

Fitur Utama:

• Pemantauan terpadu untuk metrik, log, dan trace
• Pemetaan dependensi layanan dan penilaian kesehatan
• Analitik prediktif untuk deteksi gangguan lebih awal
• Pengurangan kebisingan melalui korelasi dan pengelompokan event

Harga:

• Harga khusus berdasarkan volume data yang masuk dan kebutuhan pengguna
• Biasanya dijual sebagai bagian dari deployment Splunk Cloud atau Splunk Enterprise

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps adalah platform operasi TI berbasis AI yang modular yang dikembangkan oleh IBM. Platform ini dirancang untuk membantu tim operasi mendeteksi, mendiagnosis, dan menyelesaikan insiden di lingkungan hybrid dan multicloud.

Dibangun di atas standar terbuka dan merupakan bagian dari rangkaian Cloud Pak IBM, platform ini memanfaatkan AI yang dapat dijelaskan dan otomatisasi berbasis kebijakan untuk mengurangi kelelahan akibat notifikasi, menampilkan akar masalah, dan meningkatkan waktu aktif sistem.

Platform ini mengelompokkan notifikasi yang saling terkait, mendeteksi anomali secara real-time, dan memandu penyelesaian masalah menggunakan runbook dan kebijakan integrasi.

Platform ini terhubung dengan alat seperti ServiceNow, IBM Db2, dan Netcool/Impact, sehingga cocok untuk tim yang ingin memodernisasi infrastruktur operasional tanpa harus meninggalkan investasi yang sudah ada.

Fitur Utama:

• Korelasi notifikasi cerdas dan deteksi akar masalah
• Deteksi anomali secara real-time dan pengurangan kebisingan
• Alur kerja berbasis kebijakan dengan eksekusi bersyarat
• Integrasi dengan platform ITSM, alat observabilitas, dan sistem IBM

Harga:

• Harga disesuaikan berdasarkan ukuran penerapan

5. Ignio

Ignio dari Digitate adalah platform AIOps yang menggabungkan AI, otomatisasi, dan analitik untuk mendeteksi, mendiagnosis, dan memperbaiki masalah operasional TI. Fokusnya pada operasi otonom dengan mempelajari perilaku sistem dan menangani insiden secara proaktif.

Kekuatan Ignio terletak pada model berbasis blueprint yang memetakan sistem, memprediksi kegagalan, dan memicu tindakan pemulihan otomatis tanpa menunggu intervensi manual.

Mendukung integrasi dengan sistem TI perusahaan seperti ServiceNow, AWS, Azure, dan lingkungan SAP.

Dengan menggabungkan analitik prediktif dan otomatisasi, Ignio membantu tim mengurangi downtime, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan memperluas operasi tanpa menambah beban kerja.

Fitur Utama:

• Respons insiden otomatis berdasarkan pola sistem yang telah dipelajari
• Pemetaan ketergantungan dinamis dan analitik prediktif
• Otomatisasi tugas operasional rutin
• Integrasi dengan platform cloud, ERP, dan manajemen layanan

Harga: Tidak tersedia secara publik

Terapkan Alur Kerja AIOps Hari Ini

Botpress memungkinkan tim memproses sinyal operasional dalam skala besar, menetapkan aturan dinamis untuk kejadian sistem, dan menyesuaikan respons tanpa harus membangun ulang alur kerja statis.

Agen mencatat percakapan, penyelesaian, dan eskalasi secara real-time, membantu tim menyempurnakan alur operasional seiring munculnya insiden baru.

Integrasi dengan Jira, GitHub Actions, AWS, dan Grafana Cloud memungkinkan Botpress memicu pembaruan, mengeskalasi tugas, dan menarik metrik langsung ke dalam alur kerja insiden.

Mulai membangun hari ini – gratis.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

1. Bagaimana cara menentukan apakah organisasi saya siap untuk AIOps?

Untuk menentukan apakah organisasi Anda siap untuk AIOps, evaluasi apakah tim Anda kewalahan oleh banyaknya notifikasi atau cenderung reaktif dalam menangani insiden. Anda siap jika sudah mengumpulkan data observabilitas terstruktur (log, metrik, jejak) dan ingin mengurangi MTTR (Mean Time to Resolution) melalui otomatisasi cerdas.

2. Apa saja kesalahpahaman umum tentang AIOps?

Kesalahpahaman umum tentang AIOps adalah bahwa AIOps menggantikan operator manusia, padahal sebenarnya AIOps membantu mereka dengan menyaring kebisingan notifikasi dan mengidentifikasi akar masalah lebih cepat. Kesalahpahaman lain adalah bahwa AIOps hanya untuk perusahaan besar, padahal banyak alat AIOps modern juga cocok untuk organisasi menengah.

3. Apakah AIOps dapat berfungsi di lingkungan yang terisolasi atau offline?

Ya, AIOps dapat berfungsi di lingkungan air-gapped jika diterapkan dengan solusi on-premise, namun pengaturan ini tidak mendapatkan pembaruan real-time dari feed intelijen cloud atau pengayaan data eksternal. Anda harus mengandalkan sepenuhnya pada telemetri lokal dan data historis untuk mendapatkan wawasan.

4. Siapa yang bertanggung jawab atas keputusan yang dibuat oleh agen AI di platform AIOps?

Tim operasi bertanggung jawab atas keputusan yang dibuat oleh agen AI di platform AIOps. Meskipun agen AI dapat menyarankan tindakan atau mengotomatiskan respons yang telah ditentukan, operator manusia tetap bertugas menetapkan kebijakan dan memastikan akuntabilitas atas hasilnya.

5. Bagaimana keterjelasan (explainability) dijamin dalam keputusan operasional yang didorong oleh AI?

Penjelasan dalam keputusan operasional berbasis AI dijamin melalui log terperinci, pohon analisis akar masalah, grafik korelasi, dan ringkasan dalam bahasa alami yang menjelaskan alasan notifikasi atau tindakan diambil. Banyak platform AIOps juga menyoroti faktor penyebab dan tingkat keyakinan untuk mendukung transparansi.