- Pinapalitan ng AIOps ang static na pagmamanman gamit ang machine learning na kayang makakita ng mga anomalya at mag-ugnay ng magkakaugnay na insidente nang real-time.
- Sa malalaking imprastraktura, sinusuri ng mga AIOps platform ang libo-libong sabay-sabay na pangyayari para mailantad ang iilang nangangailangan ng agarang aksyon.
- Kapag pinagsama sa AI agents, ginagabayan din ng AIOps ang paglutas ng isyu gamit ang mga kasangkapan tulad ng Jira, Slack, at AWS.
- Tuloy-tuloy na feedback loop ang muling nagsasanay sa mga modelo ng pagtukoy kaya bawat insidente ay nagpapahusay sa katumpakan ng platform sa hinaharap.
- Ang mga targeted rollout sa mga piling bahagi gaya ng pagmamanman ng network o kalusugan ng aplikasyon ay nagdudulot ng mas mabilis na resulta at mas maayos na pag-scale.
Ang pamamahala ng IT operations ngayon ay nangangahulugan ng pagharap sa mas malalaki, mas mabilis, at mas magkakaugnay na mga kapaligiran kaysa dati. Hindi na sapat ang tradisyonal na pagmamanman at mga sistemang nakabatay sa patakaran para mapanatiling matatag ang mga serbisyo.
Binabago ng AIOps ang operasyon sa pamamagitan ng paggamit ng machine learning sa mga live na signal ng sistema at paggamit ng enterprise AI agents para mas dinamiko ang pagresolba ng mga insidente.
Habang pabago-bago ang mga kapaligiran, nagbibigay-daan ito sa mga koponan na lampasan ang static na pagmamanman at makapagbigay ng mas angkop na tugon.
Ano ang AIOps?
Ang Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) ay gumagamit ng machine learning at advanced analytics sa operational data upang pamahalaan ang kalusugan at performance ng mga IT system nang hindi umaasa sa manwal na interbensyon.
Unang ginamit ng Gartner noong 2016, inilalarawan ng termino ang mga platform na awtomatikong gumagawa ng mahahalagang gawain sa ops—tulad ng pagtukoy ng anomalya, pag-uugnay ng mga pangyayari, paghahanap ng ugat ng problema, at pagtugon sa mga insidente—sa pamamagitan ng pagkatuto mula sa real-time na datos ng sistema imbes na static na mga patakaran.
Mas advance na ngayon ang mga modernong AIOps setup: pinagsasama nila ang mga modelo ng pagtukoy sa AI agents na nag-uugnay ng magkakaugnay na isyu at gumagabay sa paglutas gamit ang iba’t ibang kasangkapan, kaya mas dinamiko at hindi lang reaktibo ang operasyon.
Mahahalagang Konsepto ng AIOps
Paano naiiba ang AIOps sa MLOps at DevOps?
Habang naging karaniwan na ang awtomasyon at mga workflow na nakabatay sa datos sa IT at software, madalas na nababanggit nang sabay ang AIOps, MLOps, at DevOps.
Pare-pareho silang may layunin na mapabuti ang pagiging maaasahan, scalability, at bilis ng pagtugon, ngunit magkakaiba ang bahagi ng teknolohiya na kanilang pinagtutuunan. Dahil lahat sila ay gumagamit ng awtomasyon para pamahalaan ang komplikasyon, madaling malito sa kanilang mga papel.
Paano gumagana ang AIOps?
Ipinapasok ng AIOps ang machine learning sa araw-araw na operasyon sa pamamagitan ng pagtulong sa mga sistema na maagang makita ang problema at awtomatikong tumugon.
Hinahanap nito ang kakaibang kilos, inuugnay ang magkakaugnay na isyu, at nagpapagana ng tugon nang hindi na kailangan ng interbensyon ng tao.
Upang ilarawan ang daloy na ito, isipin ang isang sitwasyon kung saan biglang bumagal ang proseso ng pag-checkout ng isang kumpanya ng e-commerce tuwing abalang oras.
Hakbang 1: Pagkuha at paghahanda ng operational data
Para maagapan ang pagbagal ng checkout, kinokolekta ng AIOps platform ang live na metrics mula sa web server, API, at database.
Nililinis at inaayos nito ang datos ng latency, error sa transaksyon, at mga log ng sistema upang makabuo ng real-time na larawan, tinitiyak na may pare-pareho at mapagkakatiwalaang signal ang mga detection model na susuriin.
Hakbang 2: Pagtukoy ng anomalya sa komplikadong sistema
Habang tumataas ang trapiko, natutukoy ng platform ang hindi normal na tagal ng tugon sa checkout kumpara sa mga nakasanayang baseline.
Itinatampok ng AI agents ang mga anomalya bago pa lumampas sa limitasyon, kaya naagapan ang pagbagal.
Bagama’t bahagi lang ng AIOps stack ang mga agent, ipinaliliwanag ng gabay na ito sa pagbuo ng AI agent kung paano sila binubuo upang mag-analisa ng mga signal at magdesisyon.
May ilang platform na naglalagay ng vertical AI agents na sinanay para sa mga espesipikong larangan gaya ng cloud infrastructure, networking, o database upang mapahusay ang katumpakan.
Hakbang 3: Pag-uugnay ng mga insidente sa iba’t ibang kapaligiran
Iniuugnay ng platform ang tumataas na latency ng checkout sa sabay-sabay na pagkaantala ng query sa database at pagkawala ng packet sa network.
Tumutulong ang AI agents sa pag-aanalisa ng magkakaugnay na signal, muling binubuo ang buong insidente, at natutukoy na ang pagbagal ay nagmumula sa stress ng backend na kumakalat sa iba’t ibang sistema, hindi lang sa hiwalay na isyu ng frontend.
Ipinapakita ng mga kakayahang ito ang anyo ng AI agent orchestration, kung saan nagtutulungan ang mga espesyal na modelo para makabuo ng kabuuang larawan ng mga insidente.
Karaniwang halimbawa nito ay kapag nakakaranas ng error sa checkout ang mga user, at ang ugat ng problema ay isang AWS instance failure, hindi ang mismong aplikasyon.
Hakbang 4: Awtomatikong pagtugon sa kritikal na pangyayari
Kapag nakumpirma ng AIOps platform na ang mga failure ng AWS instance ay nakakaapekto sa performance ng checkout, pinapagana nito ang mga nakatakdang aksyon.
Maaaring kabilang dito ang awtomatikong pag-scale ng checkout API o pagruruta ng trapiko ng database, na tumutulong sa pagpapatatag ng platform bago pa lumala ang aberya.
Hakbang 5: Tuloy-tuloy na pagkatuto at pag-tune ng modelo
Pagkatapos maipabatid ang resolusyon sa sistema, ang feedback mula sa buong proseso ay muling nagsasanay sa mga modelo ng pagtukoy ng anomalya.
Tinutulungan din ng feedback na ito ang AI agents na mas mahusay mag-analisa ng mga insidente at magbigay ng mas tamang automated na desisyon sa pagtugon.
Dahil dito, mas napapahusay ng AIOps platform ang maagang pagtukoy ng anomalya, mas eksaktong pag-uugnay ng mga pangyayari, at mas epektibong automated na tugon habang patuloy na nagbabago ang mga kapaligiran.
Ano ang mga pangunahing gamit ng AIOps?
Habang umuunlad ang mga sistema ng AIOps, pinagsasama ng mga mananaliksik ang tradisyonal na mga sistema ng IT at malalaking language model (LLM) upang tugunan ang matagal nang mga hamon sa operasyon.
Isang papel noong 2025 na pinamagatang “Empowering AIOps,” na iniharap sa ACM Symposium on Software Engineering, ay naglalarawan kung paano kayang bigyang-kahulugan ng mga LLM ang hindi istrukturadong datos gaya ng mga system log at ulat ng insidente, habang pinapahusay din ang pagpapaliwanag ng mga insight na mula sa AI.
Mahalagang hakbang ito patungo sa paggamit ng mga sistema ng AI—at nagiging mahalaga na ito para sa mga koponang kailangang mapanatili ang bilis at kalidad sa lalong kumplikadong mga kapaligiran.
Pinalalawak ng mga kakayahang ito ang saklaw ng AIOps, lalo na sa larangan ng optimisasyon, pagmamanman ng kalusugan ng sistema, cybersecurity, at alokasyon ng mga mapagkukunan.
Pagmamanman ng kalusugan ng sistema at pagtukoy ng insidente
Itinatampok ng AIOps ang mga maagang palatandaan ng hindi katatagan, gaya ng paghina ng performance ng API o pagkapagod ng backend, kaya’t natutukoy ang mga isyu bago pa ito lumala at magdulot ng pagkaantala sa mga user at mahahalagang serbisyo.
Gaya ng sabi ni Matvey Kukuy, co-founder ng Keep, isang open-source AIOps platform,
“Kapag namamahala ka ng malaking enterprise infrastructure na laging may nangyayari, malamang ay libo-libong pangyayari ang hinaharap mo.”
Dahil sa dami nito, halos imposibleng subaybayan ang mga insidente nang mano-mano—tinutulungan ng mga AIOps platform ang mga team na makita ang pinakamahalaga.
Pag-optimize ng performance ng network
Habang mino-monitor ang mga maagang babala, lumalampas pa ang AIOps sa pamamagitan ng dynamic na pag-optimize ng mga landas ng network para mapanatili ang bilis at availability kahit nagbabago ang mga kondisyon.
Tinutulungan nitong balansehin ang load sa mga node, ayusin ang mga ruta ng network kapag may matinding paggamit, at bigyang-priyoridad ang mahalagang trapiko ng aplikasyon para mabawasan ang pagkaantala at maiwasan ang pagkaantala ng serbisyo.
Pagpapalakas ng depensa laban sa cybersecurity
Sa pamamagitan ng pag-uugnay ng operational at security signals, naihahayag ng AIOps ang mga nakatagong banta na hindi nakikita ng tradisyonal na monitoring.
Tinutulungan nitong matukoy ng mga team ang lateral movement sa loob ng mga environment at makaresponde agad sa mga bagong pattern ng pag-atake.
Pagtataya ng pangangailangan sa mga mapagkukunan at kapasidad
Bukod sa pamamahala ng kasalukuyang kalagayan ng sistema, tinutulungan ng AIOps ang mga team na magplano para sa paglago sa hinaharap.
Sa pamamagitan ng pagtataya kung kailan at saan kakailanganin ang kapasidad, nagiging mas matalino ang pag-scale ng imprastraktura at pangmatagalang pagpaplano ng mga mapagkukunan.
Paano mo dapat buuin ang isang estratehiya sa AIOps?
Ang pagbuo ng matagumpay na estratehiya sa AIOps ay nagsisimula sa higit pa sa simpleng pag-deploy ng mga automation tool.
Kailangan ng mga team ng matibay na pundasyon sa operasyon, maaasahang data practices, at makatotohanang inaasahan kung ano ang kayang gawin at hindi kayang gawin ng AI-driven operations.
1. I-centralize ang monitoring at observability data ng sistema
Kailangan ng AIOps ng kumpleto at real-time na tanaw sa iyong mga sistema. Pagsamahin ang mga log, metrics, trace, at events sa iisang observability layer.
Ang mga puwang sa monitoring o magkakahiwalay na tools ay nagpapahina sa kakayahang makakilala ng pattern at makadetect ng insidente. Ang pagpapalakas ng observability ay nagbibigay ng tamang daloy ng signal na kailangan ng AIOps platform para makapaghatid ng tumpak na insight.
2. I-standardize ang proseso ng incident management
Kung walang malinaw na landas ng pag-akyat ng insidente, hindi epektibong maa-automate ng AIOps ang mga hakbang sa paglutas, na nagdudulot ng kalituhan at maling interpretasyon.
Nakakabit ang AIOps sa kasalukuyang incident management, kaya mahalaga ang katatagan at pagkakapare-pareho bago idagdag ang automation.
3. Bumuo ng mataas na kalidad na operational data stream
Nakasalalay ang mga modelo ng AIOps sa real-time at normalisadong input para maaasahang makilala ang mga anomalya.
Dapat tiyakin ng mga team ang kalidad ng data ingestion, i-standardize ang format ng mga event, at linisin ang mga paulit-ulit o mababang-halaga na metrics para makabuo ng mapagkakatiwalaang operational data foundation.
4. Pumili ng paunang domain para sa deployment
Ang paglulunsad ng AIOps sa buong environment agad ay nagdadala ng hindi kailangang komplikasyon at kawalan ng kontrol.
Magsimula sa isang tiyak na operational domain tulad ng network monitoring, cloud infrastructure, o kalusugan ng aplikasyon.
Ang pagtutok sa isang limitadong bahagi ay nagpapabilis sa pag-tune ng mga modelo, mas madaling pagsukat ng unang resulta, at mas maayos na pag-scale sa hinaharap.
5. I-align ang mga team sa makatotohanang inaasahan sa AIOps
Pinapabilis ng AIOps ang pagtukoy at pag-triage, ngunit ang malinaw na inaasahan kung ano ang dapat i-automate ay tinitiyak na ito ay sumusuporta at nagpapalakas, hindi basta-basta pumapalit sa paghusga ng tao.
Tulad ng paliwanag ni Jay Rudrachar, Senior Director sa TIAA, sa Gartner,
“Sa huli, ano ang pinakamalaking benepisyo natin? Ang mabawasan ang mga outage at downtime na nararanasan ng customer hangga't maaari at maging maagap.”
Sa ganitong pananaw, maiiwasan ng mga team ang paghabol sa automation para sa mga bagay na hindi naman kailangang i-automate, at sa halip ay magpokus sa tunay na mga problema na nagpapababa ng epekto sa user.
6. Suriing mabuti ang mga solusyon sa AIOps
Hindi lahat ng AIOps solution ay akma sa bawat environment. Dapat ituon ang pagsusuri sa integration ng observability, flexibility ng automation, at kakayahang umangkop sa totoong operasyon.
Bagamat may ilang AIOps certification, mas mahalaga ang kaalaman sa platform at akmang arkitektura kaysa pormal na kredensyal. Pumili ng solusyon na tugma sa iyong data architecture at pangangailangan ng sistema.
Nangungunang 5 AIOps Platform
Ang tamang pagpili ng AIOps platform ang magtatakda kung gaano kabilis makakaresponde ang mga team sa mga isyu ng sistema at kung gaano sila kakumpiyansa sa pagpaplano ng paglago ng imprastraktura.
Hindi lang ito tungkol sa mas mabilis na alerto, kundi ang paglalagay ng automation sa araw-araw na operasyon nang hindi nagdadagdag ng panibagong bulag na bahagi.
1. PagerDuty
Pinag-uugnay nito ang mga monitoring tool, observability platform, at mga on-call team para mas mabilis matukoy, ma-diagnose, at marespondehan ang mga isyu.
Malawak itong ginagamit sa mga AI ticketing setup, kung saan awtomatikong nagge-generate at nag-e-escalate ng incident tickets ang mga alert sa pamamagitan ng integrated ITSM tools gaya ng Jira o ServiceNow.
Maaaring mag-set up ang mga team ng automated workflows para pagyamanin ang mga alerto, mag-trigger ng aksyon, at mag-escalate batay sa antas ng seryosidad.
Sinusuportahan ng PagerDuty ang mga integration sa tools gaya ng Slack, ServiceNow, Jira, Datadog, at AWS CloudWatch. Ang event orchestration, adaptive learning models, at response playbooks nito ay tumutulong sa mga team na maagap na pamahalaan ang mga insidente.
Pangunahing Katangian:
- Real-time na pag-uugnay ng mga event at pagbawas ng ingay
- Automation ng incident response gamit ang runbooks at dynamic routing
- AI-based na pagtukoy ng anomalya at pag-grupo ng alerto
- Integrasyon sa monitoring, ticketing, at collaboration tools
Pagpepresyo:
- Libreng Plano: Pangunahing incident management para sa maliliit na team
- Professional: $21/gumagamit/buwan — may dagdag na on-call scheduling at alert grouping
- Business: $41/gumagamit/buwan — may kasamang event orchestration at automation features
- Enterprise: Custom na presyo para sa malakihang operasyon at advanced na compliance
2. Botpress
Ang Botpress ay isang no-code AI agent platform na tumutulong sa mga team na mag-orchestrate ng operational workflows, mag-automate ng incident response, at pamahalaan ang mga infrastructure event sa iba't ibang environment.
Dinisenyo para pagsamahin ang real-time na system signals, maaaring mag-trigger ng alerts, magbukas ng tickets, mag-escalate ng isyu, at mag-automate ng mga hakbang sa paglutas ang mga Botpress agent sa mga tool gaya ng Slack, Jira, GitHub Actions, at Grafana Cloud — lahat ay naa-access sa pamamagitan ng Integration Hub.
Hindi tulad ng tradisyonal na monitoring stacks na nakadepende sa static na pipeline, pinapayagan ng platform na ito ang paggamit ng AI agents para baguhin ang operational flows batay sa aktwal na kondisyon ng sistema, na mahalaga sa makabagong AI workflow automation environments.
Gumaganap ito bilang orchestration layer para sa infrastructure operations, na nagbibigay-daan sa mga team na pamahalaan ang escalation, mag-automate ng desisyon, at kontrolin ang mga aksyon ng sistema direkta mula sa chat environments.
Pangunahing Katangian:
- No-code na tagabuo para sa mga ahente, API, at mga daloy ng kaganapan
- Webhook at suporta ng API para sa mga signal ng pipeline at mga trigger ng insidente
- Memorya at conditional routing para sa dynamic na escalation
- Deployment sa maraming channel para sa internal at pampublikong apps
Pagpepresyo:
- Libreng Plano: $0/buwan na may $5 na AI usage
- Plus: $89/buwan — may dagdag na live agent routing at flow testing
- Team: $495/buwan — para sa SSO, kolaborasyon, at access control
- Enterprise: Custom na presyo para sa scale at compliance
3. Splunk ITSI
Ang Splunk IT Service Intelligence (ITSI) ay isang observability at AIOps platform na nagmo-monitor ng kalusugan ng sistema, nag-uugnay ng mga event, at nagtataya ng mga outage sa kumplikadong IT environments.
Mahalaga ang mga kakayahang ito sa mga AI sa telecom na sitwasyon, kung saan kritikal ang real-time na pag-uugnay ng signal para mapanatili ang uptime sa malalaking network.
Gumagamit ito ng analytics na pinapagana ng machine learning para matukoy ang mga anomalya, subaybayan ang mga ugnayan ng serbisyo, at bigyang-priyoridad ang mga insidente batay sa epekto sa negosyo. Pinagsasama-sama ng ITSI ang mga metric, log, at trace sa isang pinag-isang tanaw para mabigyan ang mga team ng buong visibility sa pagganap ng sistema.
Tinutulungan ng predictive analytics ng ITSI na maunahan ang mga pagbagsak ng serbisyo, habang binabawasan ng event correlation engine nito ang ingay ng mga alerto at inilalantad ang mga insidenteng kailangang aksyunan.
Pangunahing Katangian:
- Pinag-isang pagmamanman sa metrics, logs, at traces
- Pagmamapa ng ugnayan ng serbisyo at pagbibigay ng health score
- Predictive analytics para sa maagap na pagtukoy ng aberya
- Pagbawas ng ingay gamit ang event correlation at clustering
Pagpepresyo:
- Pasadyang pagpepresyo batay sa dami ng data na pinoproseso at pangangailangan ng gumagamit
- Karaniwang ibinibenta bilang bahagi ng Splunk Cloud o Splunk Enterprise na mga deployment
4. IBM Cloud Pak
Ang IBM Cloud Pak for AIOps ay isang modular na AI-driven na plataporma para sa operasyon ng IT na binuo ng IBM. Dinisenyo ito upang tulungan ang mga operations team na matukoy, masuri, at maresolba ang mga insidente sa hybrid at multicloud na mga kapaligiran.
Batay sa open standards at bahagi ng Cloud Pak suite ng IBM, ginagamit nito ang explainable AI at policy-based automation upang mabawasan ang alert fatigue, matukoy ang ugat ng problema, at mapabuti ang uptime ng sistema.
Pinagsasama-sama ng plataporma ang magkakaugnay na mga alerto, natutukoy ang mga anomalya nang real time, at gumagabay sa pagresolba gamit ang mga runbook at mga patakaran sa integrasyon.
Kumokonekta ito sa mga kasangkapan tulad ng ServiceNow, IBM Db2, at Netcool/Impact, kaya mainam para sa mga team na nais gawing moderno ang kanilang operations stack nang hindi iniiwan ang mga kasalukuyang investment.
Pangunahing Katangian:
- Matalinong pag-uugnay ng alerto at pagtukoy ng ugat ng problema
- Real-time na pagtukoy ng anomalya at pagpigil ng ingay
- Mga workflow na pinapatakbo ng polisiya na may kondisyonal na pagpapatupad
- Integrasyon sa mga ITSM platform, observability tool, at mga sistema ng IBM
Pagpepresyo:
- Pasadyang pagpepresyo batay sa laki ng deployment
5. Ignio
Ang Ignio ng Digitate ay isang AIOps platform na pinagsasama ang AI, awtomasyon, at analytics upang matukoy, masuri, at maresolba ang mga isyu sa operasyon ng IT. Nakatuon ito sa awtonomong operasyon sa pamamagitan ng pagkatuto ng kilos ng sistema at maagap na pamamahala ng mga insidente.
Ang lakas ng Ignio ay nasa blueprint-driven na mga modelo na nagmamapa ng mga sistema, naghuhula ng mga pagkabigo, at nagpapagana ng self-healing na aksyon nang hindi naghihintay ng manwal na interbensyon.
Sumusuporta ito ng integrasyon sa mga enterprise IT system tulad ng ServiceNow, AWS, Azure, at mga SAP na kapaligiran.
Sa pagsasama ng predictive analytics at awtomasyon, tinutulungan ng Ignio ang mga team na mabawasan ang downtime, mapahusay ang paggamit ng mga yaman, at mapalawak ang operasyon nang hindi nadaragdagan ang trabaho.
Pangunahing Katangian:
- Self-healing na pagtugon sa insidente gamit ang natutunang mga pattern ng sistema
- Dynamic na pagmamapa ng ugnayan at predictive analytics
- Awtomasyon ng mga karaniwang gawain sa operasyon
- Integrasyon sa cloud, ERP, at mga platform ng pamamahala ng serbisyo
Pagpepresyo: Hindi pampubliko ang impormasyon
Mag-deploy ng AIOps Workflow Ngayon
Pinapayagan ng Botpress ang mga team na magproseso ng mga operational signal nang malawakan, magtakda ng mga dynamic na patakaran sa mga kaganapan ng sistema, at baguhin ang mga tugon nang hindi kailangang muling buuin ang mga static na workflow.
Nagre-record ang mga agent ng mga pag-uusap, resolusyon, at pag-eskala ng insidente nang real time, na tumutulong sa mga team na pinuhin ang mga operational pipeline habang may mga bagong insidente.
Sa integrasyon ng Jira, GitHub Actions, AWS, at Grafana Cloud, kayang mag-trigger ng update, mag-akyat ng gawain, at kumuha ng metrics ang Botpress nang direkta sa mga workflow ng insidente.
Simulan ang paggawa ngayon – libre ito.
Mga Madalas Itanong
1. Paano ko malalaman kung handa na ang aking organisasyon para sa AIOps?
Upang matukoy kung handa na ang iyong organisasyon para sa AIOps, suriin kung ang iyong mga team ay labis na nabibigatan sa dami ng alerto o kadalasang reaktibo sa pagtugon sa insidente. Handa ka na kung nangongolekta ka na ng organisadong observability data (logs, metrics, traces) at nais mong mapababa ang MTTR (Mean Time to Resolution) sa pamamagitan ng matalinong awtomasyon.
2. Ano ang mga karaniwang maling akala tungkol sa AIOps?
Karaniwang maling akala sa AIOps na pinapalitan nito ang mga tao sa operasyon, pero sa totoo ay tinutulungan lang nito sila sa pamamagitan ng pagsala ng ingay ng alerto at mas mabilis na pagtukoy ng ugat ng problema. Isa pang maling akala ay para lang ito sa malalaking kumpanya, pero maraming makabagong AIOps tool ang akma rin para sa mid-size na organisasyon.
3. Kaya bang gumana ng AIOps sa mga air-gapped o offline na kapaligiran?
Oo, maaaring gumana ang AIOps sa air-gapped na mga kapaligiran kung ide-deploy gamit ang on-premise na solusyon, ngunit walang real-time na update mula sa cloud intelligence feeds o panlabas na data enrichment ang ganitong setup. Kakailanganin mong umasa lang sa lokal na telemetry at kasaysayan ng data para sa mga insight.
4. Sino ang may pananagutan sa mga desisyong ginagawa ng AI agents sa mga AIOps platform?
Ang operations team ang may pananagutan sa mga desisyong ginagawa ng AI agents sa AIOps platform. Bagama’t maaaring magmungkahi ng aksyon o mag-automate ng mga nakatakdang tugon ang AI agents, ang mga tao pa rin ang nagtatakda ng mga polisiya at tinitiyak ang pananagutan sa resulta.
5. Paano natitiyak ang pagiging malinaw o maipapaliwanag ng mga desisyong pinapatakbo ng AI sa operasyon?
Natitiyak ang explainability sa mga desisyong pinapatakbo ng AI sa operasyon sa pamamagitan ng detalyadong logs, puno ng root cause analysis, correlation graph, at natural na buod na nagpapaliwanag kung bakit na-trigger ang alerto o isinagawa ang isang aksyon. Maraming AIOps platform din ang nagtatampok ng mga salik na nakaambag at antas ng kumpiyansa para sa mas malinaw na pagsubaybay.
