AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) è l’applicazione di intelligenza artificiale – come machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e analytics avanzati – per automatizzare, semplificare e ottimizzare la gestione dei servizi IT.

Nato per rispondere alla crescente complessità degli ambienti IT moderni, AIOps permette ai team di identificare, diagnosticare e persino risolvere automaticamente i problemi, migliorando così performance, disponibilità e continuità dei servizi.

Con la digital transformation che moltiplica volumi e velocità dei dati generati, le aziende stanno adottando AIOps per distinguere i segnali rilevanti dal “rumore”, correlare eventi, individuare anomalie e reagire in modo proattivo alle criticità, garantendo un’operatività IT più predittiva e meno reattiva. Scopriamo di cosa si tratta.

Come funziona AIOps: dai dati alle azioni automatiche

AIOps, in pratica, è come dare un “cervello digitale” alle operazioni IT. Tutto parte da una grande quantità di dati: log dei sistemi, metriche sulle performance, avvisi, eventi e anche dati esterni che possono influenzare l’infrastruttura, come picchi di traffico o aggiornamenti software.

Questa mole di informazioni viene raccolta in tempo reale e analizzata da algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning. L’AI cerca correlazioni e schemi nascosti che, a occhio umano, sarebbero quasi impossibili da individuare. Per esempio, può accorgersi che un calo di performance non è un caso isolato, ma è legato a un aggiornamento avvenuto poche ore prima o a un improvviso aumento degli utenti.

Il passo successivo è il cuore dell’AIOps: trasformare queste analisi in azioni concrete. Se il sistema individua una potenziale anomalia, può generare un avviso mirato, suggerire un intervento oppure – nei casi più evoluti – attivare da solo una correzione: spostare carichi su server meno congestionati, riavviare un servizio, applicare una patch o avviare un rollback.

Il risultato? Meno incidenti, tempi di risoluzione più rapidi e un IT che non si limita a reagire ai problemi, ma li anticipa. In questo modo, i team possono concentrarsi su attività più strategiche e innovative, lasciando all’AI la gestione automatica dei guasti e delle anomalie quotidiane.

Grazie agli algoritmi di machine learning e tecniche di analisi predittiva, questi dati vengono filtrati per distinguere gli eventi realmente critici dalle semplici variazioni di routine.

Le piattaforme AIOps sono quindi in grado di:

• Correlare eventi distribuiti e identificare le cause principali;
• Fornire raccomandazioni o risposte automatiche in tempo reale;
• Imparare in modo continuo dai dati per anticipare problemi simili in futuro.

In pratica, si passa da un modello reattivo (identifico → diagnostico → risolvo) a uno predittivo e proattivo, dove il sistema può prevenire autonomamente molti malfunzionamenti.

Componenti chiave di una piattaforma AIOps

Una soluzione AIOps moderna integra più tecnologie e funzionalità, tra cui:

• Algoritmi e machine learning: definiscono regole, apprendono dai pattern passati, classificano eventi e prevedono anomalie.
• Analytics: trasformano i dati grezzi in insight utilizzabili, per esempio prevedendo picchi di traffico o individuando colli di bottiglia.
• Automazione: consente di applicare azioni correttive o preventive senza intervento umano.
• Osservabilità: offre visibilità completa e in tempo reale sugli stati interni dei sistemi, partendo dagli output esterni.
• Visualizzazione dei dati: dashboard, report e alert che aiutano i team IT a comprendere e gestire meglio le informazioni complesse.

Questi elementi, combinati, trasformano i big data dell’IT in decisioni operative rapide, contestualizzate e, in molti casi, automatiche.

Implementazione: dall’osservabilità alla risposta proattiva

Il percorso verso AIOps inizia tipicamente dall’osservabilità: dotarsi di strumenti che garantiscano una visibilità capillare e in tempo reale su infrastrutture, reti e applicazioni.

In seguito, grazie all’analytics predittiva, i team IT possono prevedere trend, identificare potenziali criticità e dimensionare correttamente le risorse. L’obiettivo finale è raggiungere una risposta proattiva: i sistemi AIOps non solo segnalano i problemi, ma avviano automaticamente procedure correttive (ad esempio, riallocazione dinamica di risorse o apertura di ticket con priorità).

Questo approccio migliora metriche chiave come il mean time to detect (MTTD) e il mean time to resolve (MTTR), riduce i downtime e libera tempo per attività a maggior valore.

AIOps indipendente dal dominio vs incentrato sul dominio

Nel panorama delle piattaforme AIOps, esistono due approcci principali che rispondono a esigenze diverse delle organizzazioni: AIOps indipendente dal dominio e AIOps incentrato sul dominio.

• AIOps indipendente dal dominio: Questo approccio raccoglie, normalizza e correla dati provenienti da una vasta gamma di fonti IT eterogenee – come rete, storage, infrastruttura cloud, applicazioni e sicurezza – senza limitarsi a uno specifico dominio. L’obiettivo è creare una vista olistica e trasversale dell’intero ecosistema IT, individuando correlazioni tra eventi e anomalie anche in ambiti diversi. Ciò permette di diagnosticare e risolvere problemi complessi che possono avere cause distribuite su più livelli dello stack tecnologico. È la scelta ideale per aziende con ambienti IT complessi, distribuiti o multi-cloud, dove le relazioni tra i componenti sono intricate e spesso non immediatamente visibili.
• AIOps incentrato sul dominio: Al contrario, le soluzioni AIOps incentrate sul dominio sono progettate per analizzare in profondità un’area specifica – ad esempio solo la rete, solo le applicazioni o solo l’infrastruttura. Queste piattaforme utilizzano algoritmi e modelli di machine learning ottimizzati per le metriche, i log e i dati caratteristici di quello specifico dominio. Il vantaggio principale è una maggiore precisione e specializzazione nell’individuazione delle anomalie, nella predizione dei guasti e nell’automazione delle risposte, grazie alla conoscenza approfondita del contesto tecnico.

Le piattaforme AIOps indipendenti dal dominio sono più indicate per le organizzazioni che puntano a una gestione end-to-end, proattiva e integrata dei servizi IT, dove le interdipendenze tra diversi domini possono generare incidenti complessi. Quelle incentrate sul dominio, invece, sono più adatte a team specializzati (come i team di networking o di sicurezza) che vogliono migliorare rapidamente l’osservabilità e le performance in un’area specifica.

In molti casi, le organizzazioni mature combinano entrambi gli approcci: utilizzano piattaforme AIOps trasversali per avere una visione complessiva, affiancate da strumenti verticali per analizzare in dettaglio i singoli domini.

Il futuro delle operazioni IT: verso l’autonomia intelligente

L’evoluzione delle operazioni IT sta andando oltre la semplice automazione per abbracciare il concetto di autonomia intelligente. Questo nuovo paradigma, alimentato da piattaforme AIOps avanzate, non si limita a ridurre il carico di lavoro manuale, ma punta a trasformare radicalmente il modo in cui i team IT prevengono, identificano e risolvono i problemi.

Grazie a modelli predittivi e capacità di apprendimento continuo, le piattaforme AIOps saranno sempre più in grado di anticipare le anomalie prima che si traducano in interruzioni o degrado del servizio. La raccolta e correlazione automatica di enormi quantità di dati – metriche, log, tracce, eventi e segnali esterni – permetterà di contestualizzare in tempo reale ciò che accade nell’infrastruttura IT. Questo porterà a una gestione non più reattiva, ma proattiva e, in alcuni scenari, completamente self-healing.

Un esempio concreto? Immagina una piattaforma che rileva un pattern di degrado delle performance, lo associa a un aggiornamento software rilasciato poche ore prima, identifica automaticamente la causa e attiva una serie di azioni correttive – come rollback selettivo o bilanciamento del traffico – senza l’intervento umano. Oppure, che blocca in tempo reale un’azione potenzialmente dannosa identificata come outlier rispetto al comportamento storico.

In questo percorso verso l’autonomia, le operazioni IT stanno anche diventando più integrate con il business: non si tratta più solo di garantire la disponibilità dei servizi, ma di ottimizzare le risorse IT per allinearsi dinamicamente agli obiettivi aziendali, come il miglioramento dell’esperienza utente o la riduzione dei costi operativi.

Il futuro dell’IT Operations, quindi, non è solo una questione di tecnologie più intelligenti, ma di una trasformazione culturale: passare da un modello basato su ticket, escalation e interventi manuali, a un modello autonomo in cui l’AI diventa un co-pilota sempre più affidabile. Questo cambiamento consentirà ai team IT di concentrarsi su attività a maggior valore strategico, come l’innovazione dei servizi digitali e il supporto alla trasformazione del business.

In definitiva, stiamo andando verso un mondo dove l’IT non solo supporta il business, ma anticipa le esigenze grazie a decisioni guidate dai dati e a processi sempre più intelligenti e autonomi.

L'articolo Cos’è AIOps. Come funziona l’intelligenza artificiale per le operazioni IT proviene da il blog della sicurezza informatica.

Recently the [Global Science Network] released a video of using an artificial brain to control an RC truck.

The video shows a neural network comprised of eight artificial neurons assembled on breadboards used to control a fully autonomous toy truck. The truck is equipped with four proximity sensors, one front, one front left, one front right, and one rear. The sensor readings from the truck are transmitted to the artificial brain which determines which way to turn and whether to go forward or backward. The inputs to each neuron, the “synapses”, can be excitatory to increase the firing rate or inhibitory to decrease the firing rate. The output commands are then returned wirelessly to the truck via a hacked remote control.

This particular type of neural network is called a Spiking Neural Network (SNN) which uses discrete events, called “spikes”, instead of continuous real-valued activations. In these types of networks when a neuron fires matters as well as the strength of the signal. There are other videos on this channel which go into more depth on these topics.

The name of this experimental vehicle is the GSN SNN 4-8-24-2 Autonomous Vehicle, which is short for: Global Science Network Spiking Neural Network 4 Inputs 8 Neurons 24 Synapses 2 Degrees of Freedom Output. The circuitry on both the vehicle and the breadboards is littered with LEDs which give some insight into how it all functions.

If you’re interested in how neural networks can control behavior you might like to see a digital squid’s behavior shaped by a neural network.

youtube.com/embed/nL_UZBd93sw?…

hackaday.com/2025/07/24/eight-…