¿Qué es AIOps? Guía para aplicar la IA a las operaciones IT

La inteligencia artificial para operaciones de IT, o AIOps, es la aplicación de inteligencia artificial (IA) para automatizar, simplificar y optimizar las operaciones tecnológicas.

AIOps utiliza aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP), analítica de datos y diversas técnicas de IA para procesar grandes volúmenes de datos provenientes del entorno de IT. Al analizar continuamente esta información, puede detectar anomalías, identificar patrones y ofrecer información útil para tomar decisiones.

Esto permite que los equipos de IT reduzcan el ruido generado por las alertas, aceleren la respuesta ante incidentes, automaticen tareas rutinarias e incluso prevengan problemas antes de que impacten en los usuarios finales.

¿Por qué es importante la inteligencia artificial para las operaciones de IT?

AIOps es importante porque ayuda a los equipos de IT a convertir grandes cantidades de datos fragmentados en información clara y útil. Las herramientas tradicionales siempre tuvieron dificultades para poder manejar esta tarea de manera eficaz.

Durante años, las operaciones de IT dependieron de monitoreo manual, umbrales estáticos y herramientas aisladas. Conforme los entornos crecieron en escala, este enfoque se volvió demasiado lento y reactivo.

AIOps aplica inteligencia artificial para automatizar el análisis, priorizar lo relevante y ayudar a los equipos a responder de forma más rápida y estratégica. Se trata de adelantarse a los problemas y escalar las operaciones sin que esto genere caos adicional.

Las organizaciones están reconociendo claramente su valor. Según Fortune Business Insights, se proyecta que el mercado global de AIOps crezca de 2.230 millones de dólares en 2025 a 8.640 millones en 2032, reflejando una tasa compuesta anual (CAGR) del 21,4%.

5 beneficios de AIOps

• Detección y respuesta más rápida a incidentes: Identifica problemas en tiempo real y permite actuar con rapidez.
• Reducción de la fatiga por alertas: Filtra señales irrelevantes y resalta eventos críticos.
• Prevención proactiva de problemas: Detecta tendencias que indican posibles fallos antes de que ocurran.
• Mejora del análisis de causa raíz: Correlaciona datos entre sistemas para encontrar rápidamente la fuente de los problemas.
• Mayor eficiencia operativa: Automatiza tareas repetitivas y optimiza los flujos de trabajo.

¿Cómo funciona el framework de AIOps?

Un marco de trabajo típico de AIOps sigue una estructura diseñada para recolectar, analizar y actuar en base a datos del entorno de IT.

Aunque no existe un estándar único, la mayoría de las implementaciones comparten componentes centrales similares. El marco debería ser flexible y adaptarse a la infraestructura, objetivos y madurez operativa de cada organización.

Estos son los componentes típicos del marco de trabajo de AIOps y sus funciones.

1. Recolección de datos 

Esta capa reúne información de registros, métricas, eventos y tickets de sistemas de IT, asegurando visibilidad sobre infraestructuras, aplicaciones, servicios en la nube y herramientas de soporte.

2. Agregación y almacenamiento de datos 

Los datos en bruto se normalizan, enriquecen y almacenan en sistemas centralizados como lagos de datos o buses de mensajes. Este paso prepara los datos para una efectiva correlación y su correspondiente análisis.

3. Analítica y correlación 

Modelos de IA y aprendizaje automático procesan los datos para detectar anomalías, descubrir patrones y correlacionar eventos relacionados. Esto reduce el ruido en las alertas y facilita la identificación rápida de incidentes reales.

4. Información y toma de decisiones 

La plataforma ofrece información útil, resalta causas raíz y facilita la toma rápida de decisiones. Los resultados suelen mostrarse en paneles o integrarse como tickets o alertas en herramientas ITSM.

5. Automatización y orquestación 

Esta capa desencadena acciones automáticas como asignación de tickets, reinicio de servicios o escalaciones. Optimiza los flujos de trabajo de resolución y permite pasar de operaciones reactivas a proactivas.

6. Visualización y colaboración 

Paneles, reportes y visualizaciones presentan los datos de manera clara y contextualizada para facilitar su comprensión rápida. Estas herramientas también ayudan a alinear a los equipos proporcionando una visión compartida del estado y desempeño del sistema en distintas áreas.

Tipos de AIOps 

Las plataformas AIOps generalmente se categorizan en dos tipos: centradas en dominio y agnósticas al dominio. La diferencia radica en cómo procesan los datos y en el alcance de sus análisis.

Entender esta diferencia ayuda a las organizaciones a elegir la solución adecuada según sus herramientas existentes e integraciones deseadas. En concreto, dependerá de qué tan complejo sea el entorno IT de tu organización. 

AIOps centradas en dominio 

Estas plataformas están vinculadas a un proveedor, herramienta o función específica de IT. Funcionan mejor dentro de un dominio específico, como el monitoreo del rendimiento de aplicaciones (APM), monitoreo de infraestructura o Gestión de Servicios IT (ITSM), y están profundamente integradas en esas herramientas.

Son soluciones optimizadas para profundidad, ofreciendo análisis avanzados y automatización en un área específica. Sin embargo, pueden carecer de visibilidad sobre el panorama completo de IT. Un ejemplo podría ser un AIOps integrado en una herramienta de monitoreo de red o un panel de rendimiento nativo de un proveedor de nube.

AIOps agnósticas al dominio 

Estas plataformas toman y analizan datos de múltiples herramientas, proveedores y dominios de IT. Se construyen para correlacionar eventos y métricas entre silos, ofreciendo una visibilidad integral de todo el entorno de IT.

Son ideales para organizaciones con entornos híbridos o complejos, ya que conectan datos desde infraestructuras, aplicaciones, mesas de servicio y más. Un ejemplo podría ser una capa AIOps que integra datos de diversas herramientas de monitoreo, registros, Base de Datos de Gestión de la Configuración (CMDB) y sistemas ITSM.

Casos de uso de AIOps

AIOps ya está ayudando a los equipos de IT a enfrentar desafíos reales, analizando datos en tiempo real y automatizando tareas clave. 

A continuación, se presentan tres casos de uso comunes que demuestran cómo AIOps aporta valor.

1. Detección de incidentes y respuesta automatizada

AIOps monitorea continuamente el rendimiento del sistema para detectar anomalías, como latencia inesperada, fallas de servicio o picos de tráfico.

Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede confiar en AIOps para detectar una ralentización en su proceso de pago y escalar automáticamente la capacidad del servidor o reiniciar los servicios afectados, todo antes de que los clientes lo noten.

2. Análisis de causa raíz en sistemas complejos

Cuando múltiples herramientas generan alertas al mismo tiempo, rastrear manualmente el origen de un incidente puede llevar mucho tiempo. AIOps correlaciona datos de aplicaciones, redes e infraestructura para identificar rápidamente la causa más probable.

Una empresa de servicios financieros, por ejemplo, podría usar AIOps para determinar que una interrupción generalizada en realidad se origina en un balanceador de carga mal configurado, y no en la base de datos o la aplicación como se sospechó inicialmente.

3. Planificación de capacidad y optimización de recursos

Al analizar los patrones de uso históricos junto con las métricas en tiempo real, AIOps ayuda a los equipos a anticipar la demanda futura y ajustar los recursos de forma proactiva.

Durante el lanzamiento de un producto importante, un equipo de IT podría usar los conocimientos de AIOps para pronosticar un aumento en el tráfico y asignar recursos adicionales en la nube con anticipación para asegurar un rendimiento constante.

¿Cómo empezar con AIOps?

Iniciar un proceso de AIOps es diferente para cada organización, ya que depende de sus herramientas, datos, objetivos y nivel de madurez en IT. Sin embargo, hay pasos comunes que pueden ayudarte a sentar las bases para una estrategia exitosa de AIOps.

1. Identifica tus principales puntos de dolor operacionales

Comienza por identificar los mayores desafíos que enfrenta tu equipo de IT. Esto podría incluir interrupciones frecuentes, fatiga por alertas, tiempos de resolución lentos o falta de visibilidad entre las herramientas. Esto te ayudará a priorizar los casos de uso adecuados y evitar adoptar AIOps solo por seguir una tendencia.

2. Evalúa tus fuentes de datos y conjunto de herramientas actuales

AIOps se basa en grandes volúmenes de datos de alta calidad. Evalúa si tus herramientas de monitoreo, observabilidad e ITSM pueden proporcionar datos limpios, oportunos y estructurados, y qué tan bien se integran entre sí.

3. Elige el tipo correcto de AIOps (centrado en dominio o agnóstico)

Decide si una herramienta específica y enfocada en un dominio abordará tus necesidades inmediatas, o si tu entorno requiere una plataforma agnóstica al dominio que pueda correlacionar datos en toda la pila tecnológica.

4. Empieza pequeño con un caso de uso enfocado

No intentes automatizar todo a la vez. Comienza con un único caso de uso bien definido (como la reducción de ruido de alertas o el enrutamiento automatizado de incidentes) y mide su impacto. Esto te permitirá generar confianza interna y refinar tu estrategia antes de escalar.

5. Prepara a tu equipo y procesos

AIOps requiere un cambio cultural. Capacita a tu equipo para interpretar los conocimientos impulsados por la IA, define flujos de trabajo de escalamiento para alertas automatizadas y asegura la responsabilidad en el refinamiento de los modelos a lo largo del tiempo.

6. Mide, itera y expande

Establece KPIs claros (como la reducción del MTTR o el volumen de alertas) y evalúa los resultados continuamente. Utiliza los conocimientos obtenidos de tu primer caso de uso para refinar tus modelos y expandirte a áreas más avanzadas, como la predicción de la causa raíz o la previsión de capacidad.

Capacidades de IA de InvGate para contribuir con las operaciones de IT

Los principios de AIOps, como la automatización, la predicción y el análisis inteligente, no se limitan únicamente al monitoreo de infraestructura. También se aplican a herramientas de Gestión de Servicios de IT (ITSM), como InvGate Service Management.

A través de InvGate AI Hub, la plataforma ofrece varias funcionalidades impulsadas por inteligencia artificial que respaldan operaciones de IT proactivas y eficientes. La más relevante es el Análisis Predictivo de Riesgos e Impacto, que utiliza datos históricos y aprendizaje automático para evaluar el riesgo y el impacto de las solicitudes de cambio. Esto ayuda a los equipos a evitar interrupciones y mantener la continuidad del servicio.

“Lo que hicimos en InvGate fue crear una capa de abstracción –lo que se denomina el Servicio de IA– que nos permite conectar cada funcionalidad al mejor modelo de lenguaje creado para ese propósito particular. Eso nos permite crear más valor a un costo óptimo para nuestros clientes”.

Ariel Gesto, CEO y cofundador de InvGate 

Episodio 91 de Ticket Volume - IT Podcast

Otras funcionalidades alineadas con los objetivos de AIOps incluyen:

• Detección de Incidentes Mayores: Identifica patrones en los incidentes reportados y marca aquellos que podrían escalar a interrupciones mayores.
• Detección de Problemas Comunes: Saca a la luz problemas recurrentes y sugiere crear un ticket de problema para abordar la causa raíz.
• Escalamiento Inteligente de Solicitudes: Monitorea los tickets en tiempo real y alerta a los equipos sobre las solicitudes en riesgo de incumplir los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs).

En conjunto, estas capacidades ayudan a las organizaciones a avanzar hacia operaciones de IT proactivas y basadas en datos (la promesa central de AIOps), utilizando herramientas que ya están integradas en sus flujos de trabajo de Gestión de Servicios.

Certificaciones AIOps

A medida que AIOps gana terreno, están surgiendo certificaciones para validar las habilidades necesarias para implementar y gestionar estas soluciones avanzadas. 

Estas credenciales benefician tanto a los individuos, impulsando sus perspectivas de carrera y validando su experiencia, como a las organizaciones, asegurando que sus equipos poseen el conocimiento necesario para aprovechar eficazmente AIOps. 

Las certificaciones clave incluyen:

• AIOps Foundation (AIOF) Certification de DevOps Institute (PeopleCert Group): Una opción neutral en cuanto al proveedor que cubre los principios básicos y la implementación de AIOps.
• AIOps Certified Professional (AIOCP) de DevOps School: Otra certificación neutral en cuanto al proveedor centrada en la aplicación práctica de IA/ML en las operaciones de IT.
• Splunk IT Service Intelligence Certified Admin: Valida la experiencia en la implementación y el uso de Splunk ITSI, que incorpora capacidades de AIOps para la monitorización de servicios.
• Broadcom AIOps Technical Specialist Certifications: Un conjunto de certificaciones basadas en roles que se centran en las habilidades con los productos habilitados para AIOps de Broadcom.