- AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) utilizza l'apprendimento automatico per rilevare le anomalie, correlare gli eventi e automatizzare le risposte agli incidenti IT al di là del monitoraggio basato su regole.
- Coniate da Gartner nel 2016, le piattaforme AIOps combinano modelli di rilevamento con agenti AI che ragionano tra i sistemi per operazioni proattive.
- I casi d'uso principali includono il monitoraggio della salute, l'ottimizzazione della rete, la cybersicurezza e la previsione delle risorse in ambienti complessi.
- Il successo di AIOps dipende dalla centralizzazione dei dati, dalla chiarezza dei processi di gestione degli incidenti, dalla qualità degli input e da aspettative realistiche sulla supervisione umana.
Gestire le operazioni IT oggi significa avere a che fare con ambienti più grandi, più veloci e più interconnessi che mai. Il monitoraggio tradizionale e i sistemi basati su regole non sono più sufficienti per mantenere stabili i servizi.
AIOps sta rimodellando le operazioni applicando l'apprendimento automatico ai segnali dei sistemi in tempo reale e utilizzando agenti di intelligenza artificiale aziendali per ragionare in modo più dinamico durante gli incidenti.
Dato che gli ambienti cambiano in modo imprevedibile, questo cambiamento consente ai team di andare oltre il monitoraggio statico e di dare risposte più adattive.
Che cos'è l'AIOps?
L'intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps) applica l'apprendimento automatico e l'analisi avanzata ai dati operativi per gestire la salute e le prestazioni dei sistemi IT senza ricorrere all'intervento manuale.
Coniato da Gartner nel 2016, il termine descrive le piattaforme che automatizzano le attività operative chiave - come il rilevamento delle anomalie, la correlazione degli eventi, la ricerca delle cause principali e la risposta agli incidenti - apprendendo dai dati di sistema in tempo reale anziché da regole statiche.
Le moderne configurazioni AIOps si spingono oltre: abbinano modelli di rilevamento ad agenti di intelligenza artificiale che collegano i problemi correlati e guidano la risoluzione tra gli strumenti, rendendo le operazioni più dinamiche e meno reattive.
Concetti chiave di AIOps
In che modo AIOps è diverso da MLOps e DevOps?
Poiché l'automazione e i flussi di lavoro basati sui dati sono diventati più comuni nelle pratiche IT e software, termini come AIOps, MLOps e DevOps vengono spesso citati insieme.
Hanno obiettivi comuni, come il miglioramento dell'affidabilità, della scalabilità e della reattività, ma operano in parti diverse del ciclo di vita della tecnologia. Poiché tutte e tre le tipologie di soluzione prevedono l'uso dell'automazione per gestire la complessità, è facile confondere i loro ruoli.
Come funziona AIOps?
AIOps introduce l'apprendimento automatico nelle operazioni quotidiane, aiutando i sistemi a individuare i problemi in anticipo e a rispondere automaticamente.
Cerca comportamenti insoliti, collega i problemi correlati e attiva le risposte senza che sia necessario l'intervento di qualcuno.
Per illustrare questo flusso, immaginiamo uno scenario in cui il processo di checkout di un'azienda di e-commerce rallenti improvvisamente durante le ore di punta.
Fase 1: estrazione e preparazione dei dati operativi
Per individuare tempestivamente il rallentamento del checkout, la piattaforma AIOps acquisisce metriche in tempo reale da server web, API e database.
Pulisce e allinea i dati di latenza, gli errori delle transazioni e i registri di sistema per creare una vista in tempo reale, assicurando che i modelli di rilevamento abbiano segnali coerenti e affidabili da analizzare.
Fase 2: individuare le anomalie nei sistemi complessi
Quando il traffico raggiunge i picchi, la piattaforma rileva tempi di risposta anomali per il checkout rispetto alle linee di base apprese.
Gli agenti dell'intelligenza artificiale evidenziano queste anomalie prima che i limiti vengano superati, consentendo di affrontare tempestivamente il rallentamento.
Sebbene gli agenti siano solo un elemento dello stack AIOps, questa guida alla costruzione di un agente AI spiega come sono strutturati per ragionare sui segnali e prendere decisioni.
Alcune piattaforme impiegano agenti di intelligenza artificiale verticali addestrati specificamente per domini come l'infrastruttura cloud, le reti o i database per migliorare la precisione.
Fase 3: collegamento degli incidenti tra gli ambienti
La piattaforma mette in relazione l'aumento della latenza di checkout con i ritardi di interrogazione simultanea del database e la perdita di pacchetti di rete.
Gli agenti di intelligenza artificiale aiutano a ragionare sui segnali correlati, a ricostruire l'intero incidente e a identificare che il rallentamento deriva dallo stress del backend che si diffonde nei sistemi, e non solo da problemi isolati del frontend.
Queste capacità riflettono una forma di orchestrazione di agenti di intelligenza artificiale, in cui modelli specializzati lavorano insieme per costruire una visione olistica del panorama degli incidenti.
Un esempio comune è rappresentato dagli utenti che riscontrano errori di checkout, la cui causa principale risiede in un guasto dell'istanza AWS piuttosto che nell'applicazione stessa.
Fase 4: risposta automatica agli eventi critici
Quando la piattaforma AIOps conferma che i guasti alle istanze AWS stanno influenzando le prestazioni del checkout, attiva azioni predefinite.
Questi possono includere l'autoscaling delle API di checkout o il reindirizzamento del traffico del database, aiutando a stabilizzare la piattaforma prima che si verifichino interruzioni complete.
Fase 5: Apprendimento e messa a punto continui del modello
Dopo che la risoluzione viene comunicata al sistema, il feedback operativo dell'intero scambio riqualifica i modelli di rilevamento delle anomalie.
Questo feedback aiuta anche gli agenti dell'intelligenza artificiale a ragionare in modo più efficace sugli incidenti e a migliorare le decisioni di risposta automatica.
Ciò consente alle piattaforme AIOps di individuare meglio le anomalie precoci, di collegare più accuratamente gli eventi correlati e di attivare risposte automatiche più efficaci man mano che gli ambienti continuano a evolversi.
Quali sono i principali casi d'uso di AIOps?
Con l'evoluzione dei sistemi AIOps, i ricercatori stanno combinando i sistemi IT tradizionali con modelli linguistici di grandi dimensioniLLMs) per affrontare sfide operative di lunga data.
Un documento del 2025, intitolato "Empowering AIOps", presentato all'ACM Symposium on Software Engineering, evidenzia come LLMs possano interpretare dati non strutturati come i log di sistema e i rapporti sugli incidenti, migliorando al contempo la spiegabilità delle intuizioni guidate dall'IA.
Questo passaggio è un passo importante verso l'adozione di sistemi di intelligenza artificiale e sta diventando essenziale per i team che devono mantenere velocità e qualità in ambienti sempre più complessi.
Queste capacità stanno ampliando la portata di ciò che le AIOp possono fare, in particolare nel campo dell'ottimizzazione, del monitoraggio della salute del sistema, della cybersecurity e dell'allocazione delle risorse.
Monitoraggio della salute del sistema e rilevamento degli incidenti
AIOps evidenzia i primi segnali di instabilità, come il degrado delle prestazioni dell'API o la tensione del backend, consentendo di individuare i problemi prima che si trasformino in interruzioni che potrebbero interrompere gli utenti e i servizi critici.
Come dice Matvey Kukuy, cofondatore di Keep, una piattaforma AIOps open-source,
"Quando si gestisce un'infrastruttura aziendale di grandi dimensioni, dove succede sempre qualcosa, è probabile che si abbia a che fare con migliaia di eventi".
Questo volume rende quasi impossibile tenere traccia degli incidenti manualmente: le piattaforme AIOps aiutano i team a far emergere ciò che conta di più.
Ottimizzazione delle prestazioni della rete
Mentre il monitoraggio evidenzia i primi segnali di allarme, AIOps va oltre ottimizzando dinamicamente i percorsi di rete per mantenere velocità e disponibilità in condizioni mutevoli.
Aiuta a bilanciare il carico tra i nodi, a regolare i percorsi di rete durante i periodi di tensione e a dare priorità al traffico delle applicazioni critiche per ridurre al minimo la latenza ed evitare interruzioni del servizio.
Rafforzare le difese di sicurezza informatica
Mettendo in relazione i segnali operativi e di sicurezza, l'AIOps smaschera le minacce nascoste che sfuggono al monitoraggio tradizionale.
Aiuta i team a rilevare i movimenti laterali all'interno degli ambienti e a rispondere più rapidamente ai modelli di attacco emergenti.
Previsione del fabbisogno di risorse e capacità
Oltre a gestire la salute del sistema in tempo reale, AIOps aiuta i team a pianificare la crescita futura.
La previsione di quando e dove sarà necessaria la capacità consente di scalare l'infrastruttura in modo più intelligente e di pianificare le risorse a lungo termine.
Come costruire una strategia AIOps?
La costruzione di una strategia AIOps di successo non si limita all'implementazione di strumenti di automazione.
I team hanno bisogno di una solida base operativa, di pratiche di dati affidabili e di aspettative realistiche su ciò che le operazioni guidate dall'IA possono o non possono fare.
1. Centralizzare i dati di monitoraggio e osservabilità del sistema
L'AIOps ha bisogno di una visione completa e in tempo reale dei sistemi. Consolidate log, metriche, tracce ed eventi in un unico livello di osservabilità.
Le lacune nella copertura del monitoraggio o la frammentazione degli strumenti indeboliscono il riconoscimento dei modelli e il rilevamento degli incidenti. Il rafforzamento dell'osservabilità fornisce alle piattaforme AIOps il flusso di segnali necessario per fornire approfondimenti accurati.
2. Standardizzare i processi di gestione degli incidenti
Senza percorsi di escalation chiari, gli AIOp non possono automatizzare efficacemente le fasi di risoluzione, generando maggiore confusione e allucinazioni.
AIOps si inserisce nella gestione degli incidenti esistente, quindi la stabilità e la coerenza sono fondamentali prima di aggiungere livelli di automazione.
3. Creare un flusso di dati operativi di alta qualità
I modelli AIOps dipendono da input normalizzati in tempo reale per riconoscere le anomalie in modo affidabile.
I team devono convalidare la qualità dell'ingestione, standardizzare i formati degli eventi e ripulire le metriche ridondanti o di scarso valore per costruire una base di dati operativi affidabili.
4. Selezionare un dominio iniziale per la distribuzione
L'avvio di AIOps in un intero ambiente crea un'inutile complessità senza controllo.
Iniziate con un dominio operativo mirato, come il monitoraggio della rete, dell'infrastruttura cloud o della salute delle applicazioni.
L'individuazione di un'area circoscritta consente una più rapida messa a punto dei modelli, una più facile misurazione dei primi risultati e una più agevole scalabilità in seguito.
5. Allineare i team su aspettative AIOps realistiche
L'AIOps accelera il rilevamento e il triage, ma le aspettative chiare su ciò che deve essere automatizzato assicurano che esso supporti e potenzi piuttosto che sostituire in modo casuale il giudizio umano.
Come spiega a Gartner Jay Rudrachar, direttore senior di TIAA,
"In definitiva, qual è il nostro più grande vantaggio? Ridurre il più possibile le interruzioni e i tempi di inattività per i clienti ed essere proattivi".
Con questa mentalità, i team possono evitare di inseguire l'automazione per cose che non possono o non devono essere automatizzate, e concentrarsi invece sulla soluzione di problemi reali che riducono l'impatto per l'utente.
6. Valutare attentamente le soluzioni AIOps
Non tutte le soluzioni AIOps si adattano allo stesso modo a tutti gli ambienti. La valutazione deve concentrarsi sull'integrazione dell'osservabilità, sulla flessibilità dell'automazione e sull'adattabilità operativa nel mondo reale.
Sebbene esistano alcune certificazioni AIOps, la conoscenza della piattaforma e l'adattamento all'architettura sono più importanti delle credenziali formali. Scegliete le soluzioni che si allineano all'architettura dei dati e alle esigenze del sistema.
Le 5 principali piattaforme AIOps
La scelta della giusta piattaforma AIOps determina la velocità con cui i team possono rispondere ai problemi di sistema e la sicurezza con cui possono pianificare la crescita dell'infrastruttura.
L'obiettivo non è solo quello di avvisare più velocemente, ma di integrare l'automazione nelle operazioni quotidiane senza creare nuovi punti ciechi.
1. PagerDuty
PagerDuty è una piattaforma AIOps incentrata sulla risposta agli incidenti in tempo reale, sull'automazione e sull'intelligence degli eventi. Collega strumenti di monitoraggio, piattaforme di osservabilità e team di reperibilità per individuare, diagnosticare e rispondere più rapidamente ai problemi.
È ampiamente utilizzato nelle configurazioni di ticket AI, in cui gli avvisi generano automaticamente ed eseguono l'escalation dei ticket di incidente attraverso strumenti ITSM integrati come Jira o ServiceNow.
Utilizza la correlazione degli eventi guidata dall'intelligenza artificiale per ridurre il rumore e far emergere gli incidenti critici. I team possono impostare flussi di lavoro automatizzati per arricchire gli avvisi, attivare azioni ed eseguire escalation in base alla gravità.
PagerDuty supporta integrazioni con strumenti come Slack, ServiceNow, Jira, Datadog e AWS CloudWatch. L'orchestrazione degli eventi, i modelli di apprendimento adattivo e i playbook di risposta aiutano i team a gestire in modo proattivo gli incidenti.
Caratteristiche principali:
- Correlazione degli eventi in tempo reale e riduzione del rumore
- Automazione della risposta agli incidenti con runbook e routing dinamico
- Rilevamento delle anomalie e raggruppamento degli avvisi basati sull'intelligenza artificiale
- Integrazioni con strumenti di monitoraggio, ticketing e collaborazione
Prezzi:
- Piano gratuito: Gestione degli incidenti di base per piccoli team
- Professional: $21/utente/mese - aggiunge la programmazione delle chiamate e il raggruppamento degli avvisi.
- Business: $41/utente/mese - include funzionalità di orchestrazione di eventi e automazione
- Impresa: Prezzi personalizzati per operazioni su larga scala e conformità avanzata
2. Botpress
Botpress è una piattaforma di agenti AI senza codice che aiuta i team a orchestrare i flussi di lavoro operativi, automatizzare le risposte agli incidenti e gestire gli eventi dell'infrastruttura in tutti gli ambienti.
Costruiti per consolidare i segnali di sistema in tempo reale, gli agenti Botpress possono attivare avvisi, aprire ticket, escalation di problemi e automatizzare le fasi di risoluzione attraverso strumenti come Slack, Jira, GitHub Actions e Grafana Cloud, tutti accessibili attraverso l'Integration Hub.
A differenza degli stack di monitoraggio tradizionali che dipendono da pipeline statiche, la piattaforma consente di utilizzare agenti AI per regolare i flussi operativi in base alle condizioni del sistema in tempo reale, un requisito fondamentale nei moderni ambienti di automazione dei flussi di lavoro AI.
Funziona come un livello di orchestrazione per le operazioni di infrastruttura, consentendo ai team di gestire le escalation, automatizzare le decisioni e controllare le azioni di sistema direttamente dagli ambienti di chat.
Caratteristiche principali:
- Creazione senza codice di agenti, API e flussi di lavoro di eventi
- Supporto Webhook e API per segnali di pipeline e trigger di incidenti
- Memoria e instradamento condizionale per le escalation dinamiche
- Distribuzione multicanale tra le applicazioni interne e quelle rivolte al pubblico
Prezzi:
- Piano gratuito: $0/mese con $5 di utilizzo dell'AI
- Plus: $89/mese - aggiunge l'instradamento degli agenti dal vivo e il test del flusso
- Team: $495/mese - per SSO, collaborazione e controllo degli accessi
- Impresa: Prezzi personalizzati per la scala e la conformità
3. Splunk ITSI
Splunk IT Service Intelligence (ITSI) è una piattaforma di osservabilità e AIOps che monitora la salute dei sistemi, correla gli eventi e prevede le interruzioni in ambienti IT complessi.
Queste capacità sono particolarmente preziose per l'intelligenza artificiale negli scenari delle telecomunicazioni, dove la correlazione dei segnali in tempo reale è fondamentale per mantenere l'uptime delle reti di grandi dimensioni.
Utilizza analisi basate sull'apprendimento automatico per rilevare le anomalie, tracciare le dipendenze dei servizi e dare priorità agli incidenti in base all'impatto sul business. ITSI consolida metriche, registri e tracce in una vista unificata per dare ai team una visibilità completa delle prestazioni del sistema.
Le analisi predittive di ITSI aiutano ad anticipare il degrado del servizio, mentre il suo motore di correlazione degli eventi riduce il rumore degli avvisi e fa emergere gli incidenti perseguibili.
Caratteristiche principali:
- Monitoraggio unificato di metriche, log e tracce
- Mappatura delle dipendenze dei servizi e punteggio di salute
- Analisi predittiva per il rilevamento precoce dei guasti
- Riduzione del rumore attraverso la correlazione e il clustering degli eventi
Prezzi:
- Prezzi personalizzati in base al volume di ingestione dei dati e alle esigenze degli utenti
- In genere viene venduto come parte delle distribuzioni di Splunk Cloud o Splunk Enterprise.
4. IBM Cloud Pak
IBM Cloud Pak for AIOps è una piattaforma modulare per le operazioni IT guidata dall'intelligenza artificiale sviluppata da IBM. È progettata per aiutare i team operativi a rilevare, diagnosticare e risolvere gli incidenti in ambienti ibridi e multicloud.
Costruito su standard aperti e parte della suite Cloud Pak di IBM, sfrutta l'intelligenza artificiale spiegabile e l'automazione basata su policy per ridurre l'affaticamento degli avvisi, far emergere le cause principali e migliorare il tempo di attività del sistema.
La piattaforma raggruppa gli avvisi correlati, rileva le anomalie in tempo reale e guida la risoluzione tramite runbook e policy di integrazione.
Si collega a strumenti come ServiceNow, IBM Db2 e Netcool/Impact, rendendolo ideale per i team che desiderano modernizzare il proprio stack operativo senza abbandonare gli investimenti esistenti.
Caratteristiche principali:
- Correlazione intelligente degli avvisi e rilevamento delle cause principali
- Rilevamento delle anomalie e soppressione del rumore in tempo reale
- Flussi di lavoro guidati da policy con esecuzione condizionale
- Integrazione con le piattaforme ITSM, gli strumenti di osservabilità e i sistemi IBM.
Prezzi:
- Prezzi personalizzati in base alle dimensioni dell'implementazione
5. Ignio
Ignio di Digitate è una piattaforma AIOps che combina AI, automazione e analisi per rilevare, diagnosticare e risolvere i problemi operativi dell'IT. Si concentra sulle operazioni autonome apprendendo il comportamento del sistema e gestendo gli incidenti in modo proattivo.
Il punto di forza di Ignio è rappresentato dai suoi modelli basati su progetti che mappano i sistemi, prevedono i guasti e attivano azioni di auto-guarigione senza attendere l'intervento manuale.
Supporta integrazioni con sistemi IT aziendali come ServiceNow, AWS, Azure e ambienti SAP.
Combinando l'analisi predittiva con l'automazione, Ignio aiuta i team a ridurre i tempi di inattività, a ottimizzare l'uso delle risorse e a scalare le operazioni senza aggiungere spese generali.
Caratteristiche principali:
- Risposta agli incidenti auto-riparativa grazie a modelli di sistema appresi
- 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 disponibile pubblicamente
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Botpress consente ai team di elaborare i segnali operativi su scala, di impostare regole dinamiche intorno agli eventi del sistema e di adeguare le risposte senza dover ricostruire flussi di lavoro statici.
Gli agenti registrano le conversazioni, le risoluzioni e le escalation in tempo reale, aiutando i team a perfezionare le pipeline operative man mano che emergono nuovi incidenti.
Le integrazioni con Jira, GitHub Actions, AWS e Grafana Cloud consentono a Botpress di attivare aggiornamenti, escalation di attività e di estrarre metriche direttamente nei flussi di lavoro degli incidenti.
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Domande frequenti
Come posso determinare se la mia organizzazione è pronta per AIOps?
Se il vostro team è sommerso dagli avvisi, si destreggia tra strumenti di monitoraggio siloed e reagisce ai problemi invece di prevederli, siete pronti. È utile se disponete già di una solida osservabilità e di dati operativi puliti.
Quali sono le idee sbagliate più comuni sull'AIOps?
Molti pensano che gli AIOp sostituiscano gli esseri umani, ma non è così. Si tratta piuttosto di un assistente intelligente che filtra il rumore, individua gli schemi e aiuta a rispondere più rapidamente.
Gli AIOp possono funzionare in ambienti con protezione aerea o offline?
È possibile, ma con alcune limitazioni. Avrete bisogno di strumenti AIOps on-premise, ma non avranno accesso agli aggiornamenti in tempo reale del cloud o ai feed di intelligence esterni.
A chi appartengono le decisioni prese dagli agenti AI nelle piattaforme AIOps?
In definitiva, lo fa il team operativo. Gli agenti di intelligenza artificiale forniscono assistenza attraverso intuizioni e automazione, ma i team operativi definiscono le regole e convalidano le azioni.
Come si garantisce la spiegabilità nelle decisioni operative guidate dall'IA?
Le buone piattaforme AIOps includono log, grafici causali o riepiloghi in linguaggio semplice che spiegano perché qualcosa si è attivato, in modo da non lasciare all'utente la possibilità di indovinare perché l'IA ha fatto ciò che ha fatto.
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