AIOps: evita questi errori comuni nell’automazione delle operazioni IT

Gestire le operazioni IT oggi significa affrontare ambienti più grandi, veloci e interconnessi che mai. I sistemi di monitoraggio tradizionali e basati su regole non sono più sufficienti per mantenere stabili i servizi.

L’AIOps sta rivoluzionando le operazioni applicando il machine learning ai segnali di sistema in tempo reale e utilizzando agenti IA aziendali per ragionare in modo più dinamico sugli incidenti.

Man mano che gli ambienti cambiano in modo imprevedibile, questo approccio consente ai team di andare oltre il monitoraggio statico verso risposte più adattive.

Cos'è l'AIOps?

L’Intelligenza Artificiale per le Operazioni IT (AIOps) applica machine learning e analisi avanzata ai dati operativi per gestire la salute e le prestazioni dei sistemi IT senza intervento manuale.

Coniato da Gartner nel 2016, il termine descrive piattaforme che automatizzano attività operative chiave — come rilevare anomalie, correlare eventi, trovare cause principali e rispondere agli incidenti — imparando dai dati di sistema in tempo reale invece che da regole statiche.

Le moderne configurazioni AIOps vanno oltre: abbinano modelli di rilevamento con agenti AI che collegano problemi correlati e guidano la risoluzione tra strumenti, rendendo le operazioni più dinamiche e meno reattive.

Concetti chiave di AIOps

In cosa AIOps è diverso da MLOps e DevOps?

Con l’automazione e i flussi di lavoro basati sui dati sempre più diffusi in IT e software, termini come AIOps, MLOps e DevOps vengono spesso menzionati insieme.

Condividono obiettivi comuni come migliorare affidabilità, scalabilità e reattività, ma operano in fasi diverse del ciclo di vita tecnologico. Poiché tutte e tre le aree prevedono l’uso dell’automazione per gestire la complessità, è facile confondere i loro ruoli.

Come funziona l’AIOps?

AIOps porta il machine learning nelle operazioni quotidiane aiutando i sistemi a individuare tempestivamente i problemi e a rispondere automaticamente.

Individua comportamenti insoliti, collega problemi correlati e attiva risposte senza bisogno di intervento umano.

Per illustrare questo flusso, immagina uno scenario in cui il processo di checkout di un’azienda e-commerce rallenta improvvisamente durante le ore di punta.

Passaggio 1: Raccolta e preparazione dei dati operativi

Per individuare subito i rallentamenti nel checkout, la piattaforma AIOps acquisisce metriche in tempo reale da web server, API e database.

Pulisce e allinea i dati di latenza, gli errori di transazione e i log di sistema per costruire una visione in tempo reale, garantendo che i modelli di rilevamento abbiano segnali coerenti e affidabili da analizzare.

Fase 2: individuazione di anomalie in sistemi complessi

Quando il traffico aumenta, la piattaforma rileva tempi di risposta anomali al checkout rispetto alle baseline apprese.

Gli agenti AI evidenziano queste anomalie prima che vengano superati i limiti, permettendo di intervenire tempestivamente.

Anche se gli agenti sono solo una parte dello stack AIOps, questa guida su come costruire un agente AI spiega come sono strutturati per ragionare sui segnali e prendere decisioni.

Alcune piattaforme distribuiscono agenti AI verticali addestrati specificamente per domini come infrastrutture cloud, networking o database per migliorare la precisione.

Fase 3: Collegamento degli incidenti tra ambienti

La piattaforma collega l’aumento della latenza in fase di checkout a ritardi simultanei nelle query al database e a perdita di pacchetti di rete.

Gli agenti IA aiutano ragionando su segnali correlati, ricostruendo l’intero incidente e identificando che il rallentamento deriva da uno stress sul backend che si propaga tra i sistemi, e non solo da problemi isolati sul frontend.

Queste funzionalità riflettono una forma di orchestrazione di agenti AI, in cui modelli specializzati collaborano per costruire una visione completa degli incidenti.

Un esempio comune è quando gli utenti incontrano errori in fase di checkout, la cui causa principale risale a un guasto di un’istanza AWS piuttosto che all’applicazione stessa.

Fase 4: Rispondere automaticamente agli eventi critici

Quando la piattaforma AIOps conferma che i guasti delle istanze AWS stanno influenzando le prestazioni del checkout, attiva azioni predefinite.

Questi possono includere API di checkout auto-scalabili o il reindirizzamento del traffico del database, aiutando a stabilizzare la piattaforma prima che si verifichino interruzioni complete.

Fase 5: Apprendimento e ottimizzazione continua del modello

Dopo che la risoluzione viene comunicata al sistema, il feedback operativo dell’intero scambio aggiorna i modelli di rilevamento delle anomalie.

Questo feedback aiuta anche gli agenti AI a ragionare meglio sugli incidenti e a prendere decisioni di risposta automatica più efficaci.

Questo consente alle piattaforme AIOps di individuare meglio le anomalie precoci, collegare eventi correlati in modo più accurato e attivare risposte automatiche più efficaci man mano che gli ambienti evolvono.

Quali sono i principali casi d’uso per l’AIOps?

Man mano che i sistemi AIOps evolvono, i ricercatori stanno combinando i sistemi IT tradizionali con i large language model (LLM) per affrontare sfide operative di lunga data.

Un articolo del 2025, intitolato “Empowering AIOps”, presentato al Symposium ACM di Ingegneria del Software, evidenzia come gli LLM possano interpretare dati non strutturati come log di sistema e report di incidenti, migliorando anche la spiegabilità degli insight guidati dall'AI.

Questo cambiamento rappresenta un passo importante verso l’adozione di sistemi AI — ed è ormai essenziale per i team che devono mantenere velocità e qualità in ambienti sempre più complessi.

Queste funzionalità stanno ampliando il campo d’azione dell’AIOps, in particolare per ottimizzazione, monitoraggio della salute dei sistemi, sicurezza informatica e allocazione delle risorse.

Monitoraggio dello stato del sistema e rilevamento degli incidenti

AIOps evidenzia i primi segnali di instabilità, come prestazioni API degradate o carichi eccessivi sul backend, consentendo di individuare i problemi prima che si trasformino in interruzioni che potrebbero compromettere utenti e servizi critici.

Come afferma Matvey Kukuy, co-fondatore di Keep, una piattaforma open-source AIOps,

‍“Quando gestisci un’infrastruttura aziendale di grandi dimensioni, dove succede sempre qualcosa, probabilmente hai a che fare con migliaia di eventi.”

Questo volume rende quasi impossibile tracciare manualmente gli incidenti — le piattaforme AIOps aiutano i team a individuare ciò che conta davvero.

Ottimizzazione delle prestazioni di rete

Il monitoraggio evidenzia i segnali di allarme, ma l’AIOps va oltre ottimizzando dinamicamente i percorsi di rete per mantenere velocità e disponibilità anche in condizioni variabili.

Aiuta a bilanciare il carico tra i nodi, regolare i percorsi di rete nei momenti di congestione e dare priorità al traffico applicativo critico per ridurre la latenza ed evitare interruzioni del servizio.

Rafforzare le difese di cybersecurity

Correlando segnali operativi e di sicurezza, l'AIOps rivela minacce nascoste che sfuggono al monitoraggio tradizionale.

Aiuta i team a rilevare movimenti laterali all'interno degli ambienti e a rispondere più rapidamente a nuovi schemi di attacco.

Previsione delle risorse e delle capacità necessarie

Oltre a gestire la salute del sistema in tempo reale, l’AIOps aiuta i team a pianificare la crescita futura.

Prevedendo quando e dove sarà necessaria capacità, consente una scalabilità dell’infrastruttura più intelligente e una pianificazione delle risorse a lungo termine.

Come si dovrebbe sviluppare una strategia AIOps?

Costruire una strategia AIOps di successo richiede molto più che la semplice implementazione di strumenti di automazione.

I team hanno bisogno di una solida base operativa, pratiche affidabili sui dati e aspettative realistiche su ciò che le operazioni guidate dall’IA possono o non possono fare.

1. Centralizzare il monitoraggio dei sistemi e i dati di osservabilità

AIOps ha bisogno di una visione completa e in tempo reale dei tuoi sistemi. Unifica log, metriche, tracce ed eventi in un unico livello di osservabilità.

Lacune nella copertura di monitoraggio o strumenti frammentati indeboliscono il riconoscimento dei pattern e la rilevazione degli incidenti. Rafforzare l’osservabilità fornisce alle piattaforme AIOps il flusso di segnali necessario per offrire insight accurati.

2. Standardizzare i processi di gestione degli incidenti

Senza percorsi di escalation chiari, l’AIOps non può automatizzare efficacemente i passaggi di risoluzione, causando più confusione e allucinazioni.

AIOps si integra con la gestione degli incidenti esistente, quindi stabilità e coerenza sono fondamentali prima di aggiungere livelli di automazione.

3. Crea un flusso di dati operativi di alta qualità

I modelli AIOps dipendono da input normalizzati e in tempo reale per riconoscere le anomalie in modo affidabile.

I team devono validare la qualità dell’ingestione, standardizzare i formati degli eventi e ripulire metriche ridondanti o di scarso valore per costruire una base dati operativa affidabile.

4. Seleziona un dominio iniziale per il deployment

Lanciare AIOps su tutto l’ambiente crea complessità non necessaria e poca possibilità di controllo.

Inizia da un ambito operativo specifico come il monitoraggio della rete, l’infrastruttura cloud o la salute delle applicazioni.

Concentrarsi su un’area circoscritta permette di ottimizzare più rapidamente i modelli, misurare facilmente i primi risultati e scalare meglio in seguito.

5. Allineare i team su aspettative realistiche per l’AIOps

AIOps accelera la rilevazione e la gestione degli incidenti, ma aspettative chiare su cosa automatizzare garantiscono che supporti e potenzi, invece di sostituire in modo casuale il giudizio umano.

Come spiega Jay Rudrachar, Senior Director presso TIAA, a Gartner,

‍“Alla fine, qual è il nostro vantaggio più grande? Ridurre il più possibile i disservizi e i tempi di inattività per i clienti ed essere proattivi.”

Con questo approccio, i team possono evitare di inseguire l’automazione per cose che non possono o non devono essere automatizzate, e invece concentrarsi sulla risoluzione dei veri problemi che riducono l’impatto per l’utente.

6. Valuta attentamente le soluzioni AIOps

Non tutte le soluzioni AIOps si adattano allo stesso modo a ogni ambiente. La valutazione dovrebbe concentrarsi sull’integrazione dell’osservabilità, sulla flessibilità dell’automazione e sull’adattabilità operativa reale.

Anche se esistono alcune certificazioni AIOps, la conoscenza della piattaforma e l’adeguatezza architetturale sono più importanti dei titoli formali. Scegli soluzioni che si adattino alla tua architettura dati e alle esigenze di sistema.

Le 5 migliori piattaforme AIOps

Scegliere la piattaforma AIOps giusta determina quanto velocemente i team possono rispondere ai problemi di sistema e quanto possono pianificare con sicurezza la crescita dell’infrastruttura.

L’obiettivo non è solo segnalare più rapidamente, ma integrare l’automazione nelle operazioni quotidiane senza creare nuove aree cieche.

1. PagerDuty

PagerDuty è una piattaforma AIOps focalizzata sulla risposta agli incidenti in tempo reale, automazione e intelligenza sugli eventi. Collega strumenti di monitoraggio, piattaforme di osservabilità e team di reperibilità per rilevare, diagnosticare e rispondere ai problemi più rapidamente.

È ampiamente utilizzato in contesti di ticketing AI, dove gli avvisi generano automaticamente e assegnano ticket di incidente tramite strumenti ITSM integrati come Jira o ServiceNow.

Utilizza la correlazione degli eventi guidata dall’IA per ridurre il rumore e mettere in evidenza gli incidenti critici. I team possono configurare workflow automatici per arricchire gli alert, attivare azioni ed effettuare escalation in base alla gravità.

PagerDuty supporta integrazioni con strumenti come Slack, ServiceNow, Jira, Datadog e AWS CloudWatch. La sua orchestrazione degli eventi, i modelli di apprendimento adattivi e i playbook di risposta aiutano i team a gestire gli incidenti in modo proattivo.

Funzionalità principali:

• Correlazione degli eventi in tempo reale e riduzione del rumore
• Automazione della risposta agli incidenti con runbook e instradamento dinamico
• Rilevamento anomalie basato su AI e raggruppamento degli alert
• Integrazioni con strumenti di monitoraggio, ticketing e collaborazione

Prezzi:

• Piano gratuito: Gestione base degli incidenti per piccoli team
• Professional: $21/utente/mese — include pianificazione delle reperibilità e raggruppamento degli avvisi
• Business: 41 $/utente/mese — include orchestrazione di eventi e funzionalità di automazione
• Enterprise: Prezzo personalizzato per grandi aziende e conformità avanzata

2. Botpress

Botpress è una piattaforma di agenti IA no-code che aiuta i team a orchestrare flussi di lavoro operativi, automatizzare le risposte agli incidenti e gestire eventi infrastrutturali su diversi ambienti.

Progettati per consolidare segnali di sistema in tempo reale, gli agenti Botpress possono inviare avvisi, aprire ticket, gestire escalation e automatizzare la risoluzione di problemi su strumenti come Slack, Jira, GitHub Actions e Grafana Cloud — tutto accessibile tramite l’Integration Hub.

A differenza dei tradizionali sistemi di monitoraggio che si basano su pipeline statiche, la piattaforma consente di utilizzare agenti AI per adattare i flussi operativi in base alle condizioni del sistema in tempo reale, un requisito fondamentale negli ambienti moderni di automazione dei flussi AI.

Agisce come livello di orchestrazione per le operazioni infrastrutturali, consentendo ai team di gestire escalation, automatizzare decisioni e controllare azioni di sistema direttamente dagli ambienti di chat.

Funzionalità principali:

• Builder no-code per agenti, API e flussi di lavoro basati su eventi
• Supporto per webhook e API per segnali di pipeline e attivazione di incidenti
• Memoria e instradamento condizionale per escalation dinamiche
• Distribuzione multicanale su app interne e rivolte al pubblico

Prezzi:

• Piano gratuito: $0/mese con $5 di utilizzo AI
• Plus: $89/mese — include instradamento verso agente umano e test dei flussi
• Team: $495/mese — per SSO, collaborazione e controllo degli accessi
• Enterprise: Prezzo personalizzato per scalabilità e conformità

3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) è una piattaforma di osservabilità e AIOps che monitora la salute dei sistemi, correla eventi e prevede interruzioni in ambienti IT complessi.

Queste capacità sono particolarmente preziose negli scenari di AI nelle telecomunicazioni, dove la correlazione in tempo reale dei segnali è fondamentale per mantenere l’operatività su grandi reti.

Utilizza analisi basate su machine learning per rilevare anomalie, monitorare le dipendenze dei servizi e dare priorità agli incidenti in base all’impatto sul business. ITSI unifica metriche, log e tracce in una vista unica per offrire ai team piena visibilità sulle prestazioni del sistema.

Le analisi predittive di ITSI aiutano a prevedere i degradi di servizio, mentre il suo motore di correlazione degli eventi riduce il rumore degli alert e mette in evidenza gli incidenti rilevanti.

Funzionalità principali:

• Monitoraggio unificato tra metriche, log e tracce
• Mappatura delle dipendenze dei servizi e valutazione dello stato di salute
• Analisi predittiva per il rilevamento precoce delle interruzioni
• Riduzione del rumore tramite correlazione e clustering degli eventi

Prezzi:

• Prezzi personalizzati in base al volume di dati elaborati e alle esigenze degli utenti
• Generalmente venduto come parte delle soluzioni Splunk Cloud o Splunk Enterprise

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps è una piattaforma modulare per le operazioni IT basata sull’IA sviluppata da IBM. È progettata per aiutare i team operativi a rilevare, diagnosticare e risolvere incidenti in ambienti ibridi e multicloud.

Basato su standard aperti e parte della suite Cloud Pak di IBM, sfrutta AI spiegabile e automazione basata su policy per ridurre l’affaticamento da allarmi, individuare le cause principali e migliorare l’uptime di sistema.

La piattaforma raggruppa gli avvisi correlati, rileva anomalie in tempo reale e guida la risoluzione utilizzando runbook e policy di integrazione.

Si collega a strumenti come ServiceNow, IBM Db2 e Netcool/Impact, rendendolo ideale per i team che vogliono modernizzare la propria infrastruttura operativa senza abbandonare gli investimenti esistenti.

Funzionalità principali:

• Correlazione intelligente degli alert e rilevamento della causa principale
• Rilevamento delle anomalie in tempo reale e soppressione del rumore
• Flussi di lavoro guidati da policy con esecuzione condizionale
• Integrazioni con piattaforme ITSM, strumenti di osservabilità e sistemi IBM

Prezzi:

• Prezzi personalizzati in base alla dimensione del deployment

5. Ignio

Ignio di Digitate è una piattaforma AIOps che combina AI, automazione e analisi per rilevare, diagnosticare e risolvere problemi operativi IT. Si concentra su operazioni autonome imparando il comportamento dei sistemi e gestendo gli incidenti in modo proattivo.

Il punto di forza di Ignio sono i modelli guidati da blueprint che mappano i sistemi, prevedono i guasti e attivano azioni di auto-riparazione senza attendere l’intervento manuale.

Supporta integrazioni con sistemi IT aziendali come ServiceNow, AWS, Azure e ambienti SAP.

Combinando analisi predittiva e automazione, Ignio aiuta i team a ridurre i tempi di inattività, ottimizzare l'uso delle risorse e scalare le operazioni senza aumentare i costi.

Caratteristiche principali:

• Risposta agli incidenti autoriparante tramite schemi appresi dal sistema
• Mappatura dinamica delle dipendenze e analisi predittiva
• Automazione delle attività operative di routine
• Integrazione con piattaforme cloud, ERP e di gestione dei servizi

Prezzi: non disponibili pubblicamente

Implementa oggi stesso un workflow AIOps

Botpress consente ai team di elaborare segnali operativi su larga scala, impostare regole dinamiche sugli eventi di sistema e modificare le risposte senza dover ricostruire i flussi di lavoro statici.

Gli agenti registrano conversazioni, soluzioni ed escalation in tempo reale, aiutando i team a perfezionare i processi operativi man mano che emergono nuovi casi.

Le integrazioni con Jira, GitHub Actions, AWS e Grafana Cloud consentono a Botpress di attivare aggiornamenti, gestire escalation e recuperare metriche direttamente nei flussi di lavoro degli incidenti.

Inizia a costruire oggi – è gratis.

Domande frequenti

1. Come posso capire se la mia organizzazione è pronta per l'AIOps?

Per capire se la tua organizzazione è pronta per l’AIOps, valuta se i tuoi team sono sopraffatti dagli avvisi o se reagiscono principalmente agli incidenti. Sei pronto se già raccogli dati strutturati di osservabilità (log, metriche, tracce) e vuoi ridurre il MTTR (tempo medio di risoluzione) tramite automazione intelligente.

2. Quali sono i malintesi più comuni sull'AIOps?

Un errore comune sull’AIOps è pensare che sostituisca gli operatori umani, quando in realtà li supporta filtrando i falsi allarmi e individuando più rapidamente le cause dei problemi. Un altro equivoco è che l’AIOps sia solo per grandi aziende, mentre molti strumenti moderni si adattano bene anche a organizzazioni di medie dimensioni.

3. L'AIOps può funzionare in ambienti isolati o offline?

Sì, l’AIOps può funzionare in ambienti isolati se implementato con soluzioni on-premise, ma queste configurazioni non ricevono aggiornamenti in tempo reale dai feed cloud o da fonti esterne di arricchimento dati. Dovrai basarti solo sulla telemetria locale e sui dati storici per ottenere insight.

4. Chi è responsabile delle decisioni prese dagli agenti AI nelle piattaforme AIOps?

Il team operativo è responsabile delle decisioni prese dagli agenti AI nelle piattaforme AIOps. Gli agenti AI possono suggerire azioni o automatizzare risposte predefinite, ma gli operatori umani stabiliscono le policy e garantiscono la responsabilità dei risultati.

5. Come viene garantita la spiegabilità nelle decisioni operative guidate dall'AI?

La spiegabilità nelle decisioni operative guidate dall’IA è garantita tramite log dettagliati, alberi di analisi delle cause, grafici di correlazione e riassunti in linguaggio naturale che descrivono perché è stato generato un avviso o intrapresa un’azione. Molte piattaforme AIOps evidenziano anche fattori contributivi e livelli di confidenza per favorire la trasparenza.