Ogni ora un’infrastruttura IT, una rete intricata di server, applicazioni, microservizi e frammenti di cloud pubblico, genera un’enorme quantità di dati operativi. I log si accumulano, le metriche mostrano fluttuazioni rapide, gli alert si moltiplicano in un volume di rumore che rende difficile ai team di IT Operations distinguere il segnale dalla pura ridondanza. La complessità cresce. Il rischio di downtime non è una possibilità remota, ma una costante minaccia alla reputazione e ai profitti aziendali.
Molte sono state le promesse riguardo al ruolo salvifico dell’Intelligenza Artificiale, ma spesso queste si sono rivelate più un’illusione che una soluzione tangibile. È il momento di un’analisi più pragmatica. Non si tratta di algoritmi magici o di intelligenze artificiali che sostituiranno l’intelletto umano – non ancora, e non per le funzioni strategiche. Si parla invece di AIOps, l’applicazione dell’intelligenza artificiale, inclusi i sistemi di machine learning, per amplificare le capacità delle IT Operations, sia che siano gestite internamente che attraverso partner di servizi gestiti.
AIOps: la centralità operativa, focalizzata sui risultati
L’AIOps rappresenta un’evoluzione strategica, offrendo la capacità di elaborare ampi volumi di dati – log, metriche, eventi – non solo per analizzarli, ma per prevedere i problemi in modo proattivo e automatizzare la loro risoluzione. L’obiettivo è chiaro: limitare gli errori umani, incrementare significativamente l’efficienza operativa e garantire un’affidabilità robusta. Questo si traduce direttamente in una migliore qualità dei risultati, una maggiore velocità dei processi e, di conseguenza, una superiore soddisfazione dei clienti.
Il processo AIOps si articola in un ciclo continuo:
- Inizia con un’osservazione intelligente: questo non significa solo registrare dati, ma estrarne significato. Una piattaforma AIOps acquisisce ogni tipo di dato operativo grezzo, stabilendo delle linee di base. È cruciale definire cosa sia “normale” e quale sia una soglia di errore accettabile. Si tratta di un IT monitoring intelligente, che va oltre la semplice registrazione per entrare nell’interpretazione contestuale.
- Una volta acquisita questa comprensione, il sistema procede a coinvolgere e contestualizzare: l’AIOps qui dimostra la sua efficacia. Dopo aver elaborato milioni di punti dati, distilla le informazioni critiche, rendendole immediatamente utilizzabili. Si evitano così inondazioni di allarmi generici. Strumenti integrati possono fornire un riepilogo conciso, il contesto specifico dell’incidente e le azioni raccomandate, con la motivazione basata su scenari pregressi. Il risultato è una maggiore chiarezza e meno rumore operazionale.
- Infine, si arriva all’azione e all’automazione: con un contesto così definito, i professionisti IT non devono più improvvisare. Un singolo comando può attivare uno script o un runbook pre-configurato. Una remediation automatica non solo accelera il recupero, ma trasforma l’incidente da crisi in un evento gestito e prevedibile. Il downtime si riduce drasticamente, la produttività aumenta, e la continuità del servizio, indispensabile per i processi core aziendali, è assicurata.
Sfatare i miti: l’AIOps come ingegneria determinista
È opportuno chiarire alcune percezioni comuni ma imprecise:
In primo luogo, gli LLM non fungono da orchestratori primari dell’AIOps per i processi critici. L’AI in questo contesto si basa su modelli di Machine Learning e algoritmi statistici robusti e prevedibili. I Large Language Models, sebbene potenti, sono ancora inclini ad “allucinazioni” e a un certo grado di indeterminismo, il che li rende inadatti per processi aziendali cruciali dove è imprescindibile comprendere il funzionamento esatto di una soluzione. Le previsioni di Gartner su un raddoppio delle rivendicazioni legali legate all’IA entro il 2029, a causa di insufficiente protezione contro i rischi nell’automazione delle decisioni, rappresentano un monito significativo per ogni CIO che gestisce processi core (fonte: The Gartner 100+ Data, Analytics & AI Predictions Through 2031).
In secondo luogo, AIOps e MLOps non sono la stessa cosa. MLOps è l’insieme di pratiche per la gestione del ciclo di vita dei modelli di ML in produzione. AIOps è l’applicazione di tali modelli per ottimizzare le operazioni IT. Sono concetti complementari, ma distinti.
In terzo luogo, l’AIOps non mira a eliminare i ruoli dei professionisti IT. Al contrario, il suo scopo è liberare gli specialisti dalle attività ripetitive e a basso valore, come la gestione degli alert di routine. Le macchine gestiranno queste incombenze, consentendo agli ingegneri di dedicarsi all’innovazione, alla strategia e alla creazione di valore per l’organizzazione. È un’automazione delle IT operations al servizio dell’intelletto umano, catalizzando un maggiore coinvolgimento in attività a più alto impatto.
Xautomata: il Determinismo che stabilizza le operazioni
In questo scenario, Xautomata si posiziona come una piattaforma distintiva. Non si limita a raccogliere dati o a suggerire azioni, ma automatizza processi complessi tramite modelli comportamentali. Ogni operazione è gestita da agenti collaborativi, intrinsecamente deterministici. Questo approccio è fondamentale per i processi core di un’azienda, dove la piena comprensione delle operazioni e’ irrinunciabile.
I punti di forza di Xautomata, sia per un CIO interno che per un fornitore di servizi gestiti che mira a elevare la qualità del proprio servizio, includono:
Un’integrazione pervasiva che permette a Xautomata di connettersi con moltissimi sistemi terzi, acquisendo dati da ogni punto dell’infrastruttura. Un modulo di pre-processing garantisce la qualità del dato, eliminando inefficienze a monte. Successivamente, utilizza una selezione mirata di modelli di ML per un’intelligenza adattiva che identifica anomalie e effettua predizioni ben oltre la semplice comparazione di soglie statiche.
Il cuore intelligente della piattaforma è l’Engine di Automazione. Questo componente legge le informazioni e gestisce autonomamente il processo, contestualizzando ogni evento, sfruttando gli algoritmi necessari e producendo le azioni indispensabili per la risoluzione dei problemi. Può essere paragonato alla digitalizzazione del miglior manuale operativo aziendale per i processi core, a cui viene infusa intelligenza dinamica.
In un contesto in cui l’AI può mostrare una certa imprevedibilità, Xautomata garantisce un determinismo intrinseco. Se, per esempio, si desidera utilizzare un LLM per un’interpretazione preliminare di grandi volumi di log, Xautomata lo consente, ma non gli delega il controllo diretto. Qualora un LLM segnalasse un potenziale problema, Xautomata non si fida ciecamente. Il suo modello comportamentale verifica quel segnale incrociandolo con lo stato reale del componente monitorato nell’infrastruttura. Questo “guardrail” intelligente distingue i veri problemi dai falsi positivi o dalle “allucinazioni” dell’AI, convertendo un input potenzialmente fallace in un percorso d’azione affidabile e prevedibile, assicurando che i processi core rimangano sotto controllo.
Grazie a questa conoscenza operativa pervasiva e alla gestione intelligente degli eventi, Xautomata diventa un facilitatore strategico per l’adozione sicura di nuove tecnologie, inclusa l’integrazione di strumenti AI emergenti. La sua architettura offre flessibilità, scalabilità e, soprattutto, un determinismo assoluto, rendendo l’implementazione e la manutenzione dell’AIOps non solo semplice ma anche profondamente prevedibile e affidabile per i sistemi critici.
Conclusioni: le IT operations da mistero a scienza applicata
Per i CIO e gli IT Operations Manager, la direzione è chiara. È fondamentale evitare le mode effimere e le promesse superficiali. La ricerca deve orientarsi verso soluzioni che forniscano remediation automatica, IT monitoring intelligente e automazione delle IT operations con solidità, prevedibilità e risultati misurabili che si traducano in una migliore qualità, maggiore velocità e, in ultima analisi, una superiore soddisfazione dei clienti.
Xautomata non propone una visione di robot che pensano in autonomia per l’azienda. Offre piuttosto un futuro in cui i sistemi operano in sinergia con i team, eseguendo il “lavoro sporco” con elevata precisione e un determinismo intransigente. Questo consente ai professionisti di concentrarsi dove l’intelletto umano svolge un ruolo cruciale: sulla strategia, sull’innovazione e sulla crescita del business. La control room si evolve da centro di reazione al caos a un hub di intelligenza proattiva e autonomia operativa, fondato su una comprensione profonda e prevedibile delle sue funzioni. Questo è il potere che definisce il successo nell’era digitale.
A cura di Andrea Jacassi – Product Manager Xautomata
