I 3 punti chiave dell’articolo:
- Cos’è l’AIOps perché cambia il modo di usare l’intelligenza artificiale
- Cosa ricade sotto il termine AIOps
- Come funziona l’AIOps e i benefici per l’impresa
AIOps, le basi
L'AIOps, acronimo di Artificial Intelligence for IT Operations, è uno strumento avanzato progettato per assistere le aziende nella gestione efficiente dei propri sistemi IT, sfruttando le più moderne tecnologie di intelligenza artificiale. Questa soluzione si basa infatti sia su AI che machine learning per monitorare continuamente i sistemi IT aziendali, individuare eventuali anomalie di funzionamento e prevedere potenziali errori.
L'obiettivo principale dell'AIOps è mettere l'AI al servizio delle operazioni IT, con l'intento di ottimizzare e automatizzare la gestione degli incidenti. Questo approccio non solo riduce i rischi associati al funzionamento dei sistemi, ma contribuisce anche a migliorare la soddisfazione dei clienti attraverso una maggiore affidabilità e tempestività nelle risposte.
Le piattaforme di AIOps non si limitano, poi, solo al monitoraggio delle performance, ma svolgono un ruolo cruciale anche nella creazione di programmi di manutenzione predittiva. Questa funzionalità è di fondamentale importanza per supportare le imprese nel mantenere l'efficacia dei propri sistemi IT nel tempo, ottimizzandoli quando richiesto.
Perché serve l’AIOps in azienda
Un recente report di MarketsandMarkets prevede una crescita notevole del mercato delle piattaforme di AIOps, proiettandolo da 11,7 miliardi di dollari nel 2023 a 32,4 miliardi di dollari entro il 2028. Il governo di dati sempre più corposi ed eterogenei, unito all'adozione di architetture IT ibride, richiede però uno sforzo significativo nella distribuzione delle risorse per le operazioni IT: l'AIOps si rivela in questo cruciale, perché è uno strumento che non solo contribuisce a gestire le complessità operative, ma aiuta anche a ridurre i rischi e i costi associati.
Guardando al futuro, le proiezioni di MarketsandMarkets suggeriscono poi che le piattaforme di AIOps si evolveranno ulteriormente entro il 2028, integrando nuove fonti di dati come dispositivi IoT e sistemi di edge computing. Questa trasformazione consentirà alle piattaforme di gestire dati in tempo reale con più velocità ed efficienza, incorporando moderne tecniche di AI come l’intelligenza artificiale causale.
Il cuore dell’AIOps
Dal punto di vista tecnico, l'AIOps è composto da tre componenti fondamentali, ognuna delle quali svolge un ruolo cruciale nell'efficacia complessiva del sistema: Big Data, Machine Learning e automazione.
- Big Data. Le piattaforme di AIOps si distinguono per la loro abilità di raccogliere e gestire un vasto quantitativo di dati provenienti dai sistemi IT che costituiscono l'infrastruttura aziendale. Questi dati possono essere diversi, inclusi file di log, messaggi di rete, dati operazionali in tempo reale e informazioni sulla performance dei sistemi. L'importanza di questa componente risiede nella capacità di fornire una panoramica completa e dettagliata delle attività e delle condizioni dei sistemi, fornendo il materiale grezzo necessario per l'analisi avanzata.
- Machine Learning. Gli algoritmi basati su tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato sono fondamentali per estrarre informazioni significative e identificare pattern ricorrenti.
- Automazione. Una volta che i modelli di machine learning sono stati adeguatamente addestrati, entrano in gioco gli algoritmi di automazione, in grado di identificare rapidamente errori e anomalie di funzionamento, innescando automaticamente i processi di risposta. Ad esempio, l'AIOps può automatizzare l'invio di avvisi in caso di errori critici e generare indicazioni dettagliate sulle azioni correttive da intraprendere.
Tutti i benefici dell’AIOps per l’infrastruttura IT
Dopo aver completato l'implementazione, quali vantaggi le organizzazioni ottengono dalle nuove soluzioni AIOps? Per la maggior parte dei soggetti intervistati da OpsRamp sul tema, il beneficio principale è una riduzione dei ticket aperti, segnalata dal 63% delle aziende e dal 66,9% degli MSP (Managed Service Provider). Questo risultato non sorprende, considerando che l'alerting intelligente è il caso d'uso principale per entrambi i gruppi. L'AIOps sta poi supportando il reparto IT ad alleviare la pressione sull'help desk, consolidando gli avvisi attraverso l'alerting intelligente e riducendo il numero di ticket archiviati, molti dei quali deriverebbero dagli stessi incidenti.
Un vantaggio secondario derivante dalla riduzione dei ticket è la diminuzione del tempo medio di rilevamento e di risoluzione, indicato rispettivamente dal 55,8% delle aziende e dal 56,7% degli MSP. Riducendo le segnalazioni di problemi, il team IT può dedicare più tempo a questioni che coinvolgono gli utenti finali, risolvendole in modo tempestivo. L'automazione svolge poi un ruolo chiave in questo contesto, con oltre la metà dei partecipanti che riconosce l’eliminazione di attività a basso valore aggiunto come uno dei principali vantaggi operativi derivanti dall'implementazione di queste tecnologie.
Inoltre, lo studio riporta che quasi il 90% delle aziende coinvolte ha registrato un incremento nella velocità di risoluzione dei problemi superiore al 25% grazie all’AIOps: questo dato sottolinea in modo tangibile l'impatto positivo che questo approccio può avere sulle operazioni aziendali, accelerando la diagnosi e la risoluzione delle problematiche.
L'AIOps emerge dunque come un pilastro fondamentale nella gestione dell'infrastruttura IT aziendale, trasformando la complessità operativa in un terreno fertile per l'innovazione e l'efficienza. La capacità di rilevare in modo proattivo le anomalie, automatizzare le operazioni ripetitive, ottimizzare le risorse e migliorare la sicurezza fornisce un valore tangibile che va oltre l’implementazione di tecnologie avanzate. L'analisi avanzata dei dati apre infatti la strada a decisioni informate e consapevoli, permettendo alle aziende di adattarsi rapidamente alle dinamiche mutevoli del panorama IT.
Fonti consultate: