Tempo di lettura: 7 minuti e 5 secondi | Pubblicazione: 16 ottobre 2025
AIOps Cos’è l’AIOps?
AIOps, o intelligenza artificiale per le operazioni IT, si riferisce all’uso dell’intelligenza artificiale, ad esempio machine learning (ML), AI generativa (GenAI) e AI agentica, per automatizzare l’identificazione e la risoluzione dei problemi IT comuni o migliorare l’efficienza operativa.
Nell'ambito del networking, l’AIOps automatizza le attività manuali intensive per semplificare e ottimizzare le operazioni su reti complesse cablate, wireless, campus, filiali, WAN, data center e cloud. Utilizza dati di alta qualità, analisi intelligenti e comprensione contestuale per ottimizzare le operazioni di rete e, se autorizzata, ripristinarsi in modo automatico. Questo consente ai team delle operazioni di spostare la propria attenzione verso iniziative strategiche che generano maggior valore.
L'AI agentica sta rimodellando l’AIOps, accelerando il passaggio a reti autonome e a guida autonoma. Attraverso analisi predittive e informazioni fruibili, supporta operazioni di rete più smart e scalabili per migliorare l'esperienza degli utenti. Ad esempio, le informazioni dell’AIOps possono rilevare un access point o uno switch wireless non conforme e, se autorizzato, avviare un aggiornamento software senza intervento umano.
Perché l’AIOps è importante?
L’AIOps rileva problemi che incidono sulle prestazioni, sulla sicurezza o sull'esperienza utente e risponde con suggerimenti o correzioni autonome. Automatizza i flussi di lavoro complessi, accelerando l'efficienza e riducendo al minimo i ritardi indotti dall'uomo.
L’AIOps fornisce ai team IT strumenti di analisi predittiva, rilevamento delle anomalie e correlazione degli eventi. Queste funzionalità consentono agli operatori di identificare e risolvere i problemi in modo proattivo prima che incidano sull'esperienza utente, sulle prestazioni delle applicazioni o sulla disponibilità del sistema, garantendo esperienze fluide con intelligence e automazione avanzate.
Oltre ad automatizzare flussi di lavoro complessi e ridurre lo sforzo manuale, il suo vero punto di forza risiede nella capacità di scalare in diversi ambienti, dalle reti dei campus alle infrastrutture cloud, adattandosi alle mutevoli esigenze aziendali. Questa adattabilità, unita all'intelligence in tempo reale, favorisce una maggiore efficienza in tutta l'organizzazione.
Come funziona l’AIOps?
L’AIOps funziona attraverso l’acquisizione e il consolidamento di miliardi di punti dati da diverse fonti (applicazioni, registri, eventi, avvisi, modelli e altro ancora). Elabora quindi tali dati tramite algoritmi di machine learning o deep learning (DL) con orchestrazione dell'AI agentica per fornire informazioni in tempo reale, come la qualità dell'esperienza (QoE), l'analisi delle cause principali e il rilevamento delle anomalie.
L’AIOps analizza costantemente modelli, correlazioni e anomalie che potrebbero indicare problemi emergenti o deviazioni dalle prestazioni. Applica tecniche come il clustering, la classificazione e l'analisi predittiva per raggruppare automaticamente eventi correlati, filtrare il rumore e identificare le cause principali.
Le piattaforme AIOps sfruttano spesso l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per interpretare dati non strutturati (come ticket di incidenti o messaggi di chat) e utilizzano motori di automazione per attivare flussi di lavoro di correzione o avvisare i team IT.
Una buona AIOps ridurrà i falsi positivi, eliminando il numero eccessivo di avvisi, consentendo agli operatori di rilevare in modo proattivo i problemi e risolverli prima che influiscano sull'esperienza dell'utente finale.
In quale modo l’AIOps fornisce informazioni in un ambiente di rete aziendale?
L’AIOps utilizza i dati di telemetria raccolti da reti, dispositivi client e applicazioni per creare baseline che contribuiscono a identificare automaticamente i problemi, stabilirne le cause e fornire indicazioni per l’ottimizzazione in tempo reale.
L’AIOps può includere l’uso delle seguenti tecniche di AI.
- AI per la classificazione (tra cui il machine learning): algoritmi in grado di apprendere e adattarsi alle modifiche nell’ambiente. Sono in grado di apportare modifiche o creare nuovi algoritmi per identificare prima i problemi e consigliare soluzioni efficaci.
- AI generativa (GenAI): AI in grado di generare testo, immagini, video o altri dati tramite modelli generativi, spesso in risposta a richieste. I modelli di AI generativa, tra cui i Large Language Model (LLM), apprendono i modelli e la struttura dei dati di addestramento immessi per poi generare nuovi dati con caratteristiche simili. Un esempio di GenAI che utilizza gli LLM è ChatGPT di OpenAI.
- AI agentica: l'AI agentica sfrutta agenti intelligenti e con autoapprendimento in grado di ragionare, collaborare e agire in diversi domini. Questi agenti fungono da esperti di dominio, scomponendo problemi complessi in sottoattività gestibili che vengono delegate e risolte in modo autonomo.
Quali sono alcuni casi d’uso della rete in ambito AIOps?
L’AIOps contribuisce a risolvere molte delle problematiche più comuni che i team IT devono affrontare attualmente nella gestione delle loro reti. Tra queste figurano le seguenti.
- Mantenere la compliance della configurazione di rete: le impostazioni statiche dei dispositivi non tengono il passo con le esigenze aziendali in evoluzione. L’AIOps monitora costantemente le operazioni di rete e consiglia o apporta automaticamente le modifiche per l’ottimizzazione.
- Affrontare le esigenze aziendali in evoluzione: la configurazione manuale delle Service Level Expectation (SLE) è costosa e richiede molto tempo. Con l’AIOps, le soglie di rete importanti vengono definite, monitorate e adattate automaticamente in base alle modifiche dell’ambiente.
- Risolvere rapidamente i problemi di rete: nella maggior parte delle organizzazioni IT le chiamate all’help desk sono il modo principale per identificare i problemi, ma questo è un processo costoso e inefficiente. Le informazioni preventive fornite dall’AIOps contribuiscono all’identificazione dei problemi prima che si ripercuotano su utenti o dispositivi IoT per ridurre le chiamate all’help desk.
- Replicare problemi intermittenti: molti team IT passano ore o giorni a monitorare i problemi intermittenti, perché sono difficili da replicare. Il monitoraggio automatizzato e sempre disponibile con l’AIOps individua i problemi persistenti rispetto a quelli ovvi, con l'acquisizione dei dati integrata.
- Complessità della rete in aumento: le attività di risoluzione dei problemi e di ottimizzazione occupano più della metà del tempo dei team IT. L’AIOps risolve le problematiche fornendo informazioni chiave come i motivi dei guasti, l’analisi delle cause principali e i consigli sulle riparazioni.
- Mancanza di risorse e capacità: la mancanza di risorse e formazione è un motivo di contrasto costante in molte organizzazioni IT. Le informazioni basate su AIOps, come le funzionalità di ricerca basate su GenAI, sono progettate per supportare e arricchire la base di conoscenze del team.
Altri vantaggi dell’AIOps per il networking
- Risoluzione dei problemi più rapida: l’AIOps automatizza l'analisi delle cause principali e la correlazione degli incidenti, riducendo la risoluzione dei problemi manuale e il mean time to resolution.
- Rilevamento proattivo dei problemi: l’AIOps identifica anomalie e potenziali problemi prima che abbiano un impatto sugli utenti, consentendo agli amministratori di affrontare i problemi in modo proattivo e ridurre i ticket di assistenza.
- Prestazioni di rete ottimizzate: l’AIOps analizza i modelli di traffico e i dati di configurazione, fornendo consigli pratici che possono aumentare l'utilizzo della rete, ottimizzare la larghezza di banda e consentire ai team IT di concentrarsi su iniziative strategiche di valore più elevato.
- Riduzione del rumore degli avvisi: il machine learning filtra gli avvisi irrilevanti e i falsi positivi, consentendo agli amministratori di concentrarsi sui problemi reali e migliorare l'efficienza operativa.
- Correzione automatica ed esperienza utente migliorata: l’AIOps automatizza le attività e i flussi di lavoro di routine, riducendo al minimo il downtime e le interruzioni. Questo consente ai team IT di mantenere una maggiore disponibilità del servizio e di soddisfare i requisiti di uptime della rete senza aumentare i costi operativi.
L’AIOps per il networking
L’AIOps per il networking, o AI per il networking, è un approccio al networking che integra sicurezza, monitoraggio dell'esperienza digitale e supporto per architetture zero trust, garantendo che le reti siano efficienti e resilienti contro le minacce in continua evoluzione.
Le reti devono avere connettività universale, uptime costante, alta velocità e bassa latenza, tutto questo mantenendo sicurezza e affidabilità. Le innovazioni come la ricerca GenAI, la mesh agentica e la correzione autonoma, consentono alle organizzazioni di stabilire un nuovo standard per il networking intelligente.
Usare la potenza dell’AI in una piattaforma di rete come supporto all’ottimizzazione e alla gestione della rete è come avere un team di esperti al tavolo del poker. Sfruttando la potenza dell’AIOps, puoi gestire la rete senza problemi.
Ridurre i timori sull’adozione dell’AI
Le organizzazioni hanno la grande opportunità di migliorare le operazioni di rete adottando l’AIOps. L'adozione di nuove tecnologie apre le porte a una maggiore efficienza, a processi decisionali più intelligenti e a una migliore qualità del servizio. Alcuni aspetti importanti da prendere in considerazione quando si valuta l'adozione dell'intelligenza artificiale nella propria organizzazione.
- Sicurezza ed etica: determina quali dati utilizza il motore AI e come tali dati vengono protetti. Accertati che il fornitore segua i principi e le linee guida etiche in materia di intelligenza artificiale.
- Integrazione: una soluzione AIOps efficace deve semplificare le operazioni anziché aumentarne la complessità. Cerca una soluzione in grado di integrarsi con l’infrastruttura esistente o è integrata nella soluzione IT.
- Efficacia: valuta l'evoluzione dell’AIOps nel tempo, a partire dal momento della sua integrazione iniziale. Un sistema AIOps efficace dovrebbe garantire informazioni in tempo reale precise e avvisare in modo proattivo gli operatori di problemi con priorità elevata senza contribuire a un aumento eccessivo degli avvisi. Le sue prestazioni devono migliorare costantemente attraverso un ciclo chiuso di feedback e sviluppo.
- Esempi concreti: cerca situazioni in cui la soluzione AIOps ha prodotto risultati concreti per i clienti.
HPE e AIOps
Oggi, mantenere una rete richiede visibilità costante e automazione intelligente. HPE Networking offre una rete sicura, AI-native, con AIOps per realizzare la visione di una rete autonoma, che supporta i team IT nell’ottimizzazione delle operazioni di rete e nel ripristino autonomo.
HPE Networking con AIOps può contribuire a quanto segue.
- Identificare in modo più rapido i problemi di rete, sicurezza e prestazioni delle applicazioni con un intervento umano minimo o nullo, prima che possano ripercuotersi su utenti e aziende.
- Prevedere esperienze utente negative mediante dati di applicazioni collaborative (ad esempio, Zoom, Teams) e dati di applicazioni non strutturate per individuare le cause principali e attenuare i problemi con l'autonomia della guida autonoma, contribuendo a ridurre il downtime, migliorare la qualità del servizio e aumentare la soddisfazione degli utenti dal client al cloud.
- Eliminare la risoluzione dei problemi manuale contribuisce a ridurre i costi, risolvere i problemi in modo più rapido e aumentare la produttività IT, aumentando la produttività complessiva e consentendo ai team di concentrarsi su iniziative strategiche anziché su attività di routine.
- Ottimizzare la rete fornendo consigli pratici in risposta a eventuali modifiche, ad esempio l'onboarding di dispositivi IoT, la scalabilità della capacità WAN o la correzione di VXLAN configurate in modo errato, per mantenere le prestazioni, ridurre gli errori di configurazione e supportare un scalabilità efficiente.
- Fornire risposte immediate, guida alla configurazione e suggerimenti per la risoluzione dei problemi tramite un'interfaccia di ricerca basata su agenti che funge da assistente AI rivolto al cliente, consentendo una risoluzione più rapida dei problemi, tempi di attesa per il supporto più brevi e funzionalità self-service migliorate con assistenza di livello professionale.
- Sfruttare terabyte di dati provenienti da migliaia di installazioni globali e dispositivi di rete, uniti a una profonda competenza in materia di networking e sicurezza e a un solido team di data scientist (che convalidano il nostro data lake), per consentire un rilevamento più rapido dei problemi, un processo decisionale più intelligente e tempi di risoluzione più brevi.
Domande frequenti sull’AIOps
Quali problemi risolve l’AIOps?
AIOps analizza e consolida i dati provenienti da più fonti. Osserva e apprende i dettagli dall'ambiente e fornisce valutazioni basate sulla qualità complessiva dell'esperienza (QoE). In questo modo, l’AIOps è in grado di correlare le attività di rete per individuare e risolvere i problemi prima che vengano notati dagli utenti finali o dal personale addetto alle operazioni IT.
L’AIOps fornisce l’analisi delle cause principali dei problemi prima o quando si verificano, basandosi su algoritmi ML e dati contestualizzati. Soprattutto, l’AIOps rende democratica la capacità di risoluzione dei problemi tra il personale IT con diversi livelli di competenza, aumentando l'efficienza operativa complessiva dell'intero team.
Quali sono i componenti dell’AIOps?
Una piattaforma AIOps utilizza algoritmi ML, GenAI e dati contestualizzati per fornire l’analisi delle cause principali e risolvere automaticamente semplici problemi nella rete. L’AIOps richiede un motore AI in grado di correlare eventi e algoritmi AI che estraggano conoscenze o modelli da un insieme di osservazioni. Un assistente di rete virtuale che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) potenziata dalla comprensione del linguaggio naturale (NLU) e dalla generazione del linguaggio (LG) offre una potente interfaccia conversazionale in grado di contestualizzare le richieste, accelerare la risoluzione dei problemi e prendere decisioni o suggerimenti intelligenti per semplificare le operazioni.
Quali sono le principali funzionalità dell’AIOps?
- Isolamento del problema/analisi delle cause principali: l'elevato volume di dati nelle reti attuali rende difficile individuare i problemi sollevati nei ticket di assistenza e ancora meno quelli che non sono stati portati all'attenzione dell'IT. L’AIOps correla gli eventi in tempo reale elaborando dati contestualizzati, consentendo ai team operativi di identificare e correggere tempestivamente i problemi.
- Processo decisionale data-driven: gli algoritmi AI guidano l'analisi basata sui dati, che propone suggerimenti operativi o correzioni anziché risposte predeterminate a guasti o anomalie di rete. Questo approccio incentrato sui dati migliora l'efficienza nella risoluzione dei problemi da parte del personale operativo.
- Generazione di report predittivi: l’AIOps prevede il comportamento della rete e propone suggerimenti o soluzioni per correggere prestazioni deteriorate e altre anomalie all'interno della rete. Questo cambiamento fondamentale è un vantaggio per i team operativi in quanto consente loro di essere proattivi nella gestione delle operazioni di rete, anziché inseguire i problemi che hanno già avuto un impatto sugli utenti e sull’azienda. Di conseguenza, l'IT libera il tempo in precedenza dedicato alla gestione delle emergenze per concentrarsi sugli obiettivi di business futuri