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-…

Neha Madhira grew up in North Texas with the TV constantly buzzing with world news. Madhira, now 24, recognized that journalism was key to keeping her family informed on the happenings back home in India. But with state-sanctioned violence limiting journalists on the ground from reporting, and few legacy media outlets with reporters that looked like her left to report on it, Madhira also knew there were gaps to be filled.

Nearly a decade later, Madhira is bridging the gaps in Western media’s health and education coverage of the Middle East-North Africa region, South Asia, and their diasporas. The contacts she’s built have allowed her to expand her reporting focus — she recently collaborated with Freedom of the Press Foundation (FPF) on an article for The Intercept featuring testimonials from journalists targeted by the Israeli military.

“In a time where press freedom is definitely in question in the U.S. right now, and censorship on social media and in newsroom settings is even becoming more and more common, it’s really important for me that I stay true to my values of why I started reporting,” Madhira said. “I use freelancing to try my best to cover that gap in reporting when it comes to Western media, and try to cover the communities that I know deserve a platform.”

Madhira first spent years covering breaking news, the COVID-19 pandemic, and the social movements of 2020 for local newsrooms in Austin, Texas, while studying journalism and women’s and gender issues. But with activism movements roaring overseas, coupled with the lack of coverage on the impacts of the pandemic in India, she saw freelancing as an opportunity to cover issues happening in countries that face extreme press censorship for audiences overseas and in the U.S.

“A big part of my job during the pandemic, and even now, is reaching out to health care officials, regardless of what’s happening, to actually see who it’s affecting, why it’s affecting them, and what resources people need,” Madhira said. “If there’s a possibility that that information is being withheld from the public, that becomes a problem. How are we supposed to continue to inform and educate the public on how to stay safe during a pandemic or epidemic if we don’t even have that information to begin with?”

She has built close relationships with journalists on the ground in Iran, Afghanistan, India, Gaza, and the West Bank, relying on their reporting to reach audiences in the U.S. and abroad. Recognizing the privilege she holds, Madhira does her best to ensure their perspectives are reflected in her writing.

“I covered the Woman, Life, Freedom movement in Iran very extensively,” she said. “Two journalists who I really looked up to were arrested around this time last year. I wrote a story on that, and I noticed that a lot of Iranian and Iranian American activists were reaching out to me, appreciating the fact that the story was written, because even writing about their release and the details of how they are doing and how journalism and activism is continuing within the country is a privilege.”

Over the past year and a half, Madhira has covered the medical and humanitarian infrastructure collapses in Gaza and the West Bank, as well as the campus encampments in protest of Israel’s actions, and the shadowy organizations collaborating with the government to identify and persecute students and others who are critical of Israel.

“As we see less and less news coming out of Gaza, I urge people to not look away.”

Neha Madhira

With more than 180 journalists killed by Israel to date, media blackouts, and censorship on social media, Madhira writes to amplify the voices of her colleagues remaining on the ground, including those whose stories she wrote about in The Intercept.

“I have advocated for Palestine since I was a child, and at the beginning of October 2023, I was horrified at the language being used to dehumanize Palestinians,” she said. “As a journalist, I was seeing the gaps in Western media coverage and its support of Israel, and I wanted to help change this narrative in any way I could. As we see less and less news coming out of Gaza, I urge people to not look away and to pay closer attention to passive voice being used to describe the atrocities Palestinians continue to face every day.”

While the stories that Madhira tells are urgent and deserving of immediate attention, communicating with people on the ground in Gaza is a slow, challenging process. “Most of the people I’ve interviewed, whether that be journalists, or medical workers, or humanitarian workers, there is a small gap every single day that they have access to the internet, and we have used that to communicate with each other every single day,” she said. “I continue to do that because their voices are the most important and the most pertinent.”

Reporting from the U.S. on Palestine has not come without its own battles against censorship. Having experienced “shadow banning” that has limited visibility of her social media posts, she said the public must pay attention to the ways social media platforms moderate content to censor certain news, and she calls for users to consume content carefully. By amplifying journalists’ content on social media, independent reporting can reach wider audiences and fight against algorithmic suppression, Madhira added.

“There are a lot more people who are in the dark about what is happening than you would think,” she said. “There are so many nonprofit, independent newsrooms, not only in the U.S., but around the world who do incredible reporting for very little money, and it’s important to pay attention, because these journalists are some of the most skilled and experienced within their field.”

freedom.press/issues/freelanci…