Tiempo de lectura: 7 minutos y 5 segundos | Publicado: 16 de octubre de 2025
AIOps ¿Qué es AIOps?
AIOps, o inteligencia artificial para las operaciones de TI, se refiere al uso de la IA, como el aprendizaje automático (ML), la IA generativa (GenAI) y la IA agéntica, para automatizar la identificación y la solución de problemas de TI comunes o para mejorar la eficacia de las operaciones.
En el ámbito de las redes, AIOps automatiza tareas que requieren gran cantidad de intervención manual para simplificar y optimizar las operaciones en redes complejas cableadas, inalámbricas, de campus, de sucursales, WAN, de centros de datos y en la nube. Utiliza datos de alta calidad, análisis inteligente y comprensión contextual para optimizar las operaciones de la red y, cuando se autoriza, repararse a sí misma de forma autónoma. Esto permite a los equipos de operaciones redirigir su atención hacia iniciativas estratégicas que aporten mayor valor.
La IA agéntica está transformando las AIOps, al acelerar la transición hacia redes autónomas y autogestionadas. Mediante análisis predictivos e información práctica, admite operaciones de red más inteligentes y escalables para mejorar las experiencias de los usuarios. Por ejemplo, la información de AIOps puede detectar un punto de acceso o conmutador inalámbrico que no cumple las normas y, si está autorizado, iniciar una actualización de software sin intervención humana.
¿Por qué es importante AIOps?
AIOps detecta problemas que afectan al rendimiento, la seguridad o las experiencias de usuario, y responde con recomendaciones o correcciones autónomas. Automatiza flujos de trabajo complejos, acelerando la eficiencia y minimizando los retrasos causadas por el factor humano.
AIOps dota a los equipos de TI de herramientas como el análisis predictivo, la detección de anomalías y la correlación de eventos. Gracias a estas capacidades, los operadores pueden identificar y resolver de forma proactiva los problemas antes de que afecten a las experiencias de usuario, al rendimiento de las aplicaciones o a la disponibilidad del sistema, ofreciendo experiencias fluidas con inteligencia avanzada y automatización.
Más allá de automatizar flujos de trabajo complejos y reducir el esfuerzo manual, su verdadero punto fuerte reside en su capacidad para escalar en diversos entornos, desde redes de campus hasta infraestructuras de la nube, adaptándose a las necesidades empresariales en constante evolución. Esta capacidad de adaptación, combinada con la inteligencia en tiempo real, impulsa una mayor eficiencia en toda la organización.
¿Cómo funciona AIOps?
AIOps funciona ingiriendo y consolidando miles de millones de puntos de datos procedentes de diversos orígenes (aplicaciones, registros, eventos, alertas, patrones y más). A continuación, procesa esos datos mediante algoritmos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo (DL) con organización de IA agéntica para ofrecer información en tiempo real, como la calidad de la experiencia (QoE), el análisis de causas raíz y la detección de anomalías.
AIOps realiza un escaneo continuo en busca de patrones, correlaciones y anomalías que puedan indicar problemas emergentes o desviaciones en el rendimiento. Aplica técnicas como la agrupación en clústeres, la clasificación y los análisis predictivos para agrupar automáticamente eventos relacionados, filtrar el ruido e identificar las causas raíz.
Las plataformas AIOps suelen aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para interpretar datos desestructurados (como tickets de incidentes o mensajes de chat) y utilizan motores de automatización para activar flujos de trabajo de resolución o alertar a los equipos de TI.
Un buen sistema AIOps reducirá los falsos positivos y eliminará la fatiga por alarmas para que los operadores puedan detectar de forma proactiva los problemas y resolverlos antes de que afecten a las experiencias de usuario final.
¿Cómo entrega información la AIOps en un entorno de red empresarial?
AIOps utiliza la telemetría recopilada de cada red, dispositivo de cliente y aplicación para crear líneas de base que ayudan a identificar problemas, determinar causas raíz y entregar recomendaciones de optimización en tiempo real de manera automática.
AIOps puede incluir el uso de las técnicas de IA siguientes:
- IA de clasificación (incluido el aprendizaje automático): algoritmos con la capacidad para aprender sobre los cambios en el entorno y adaptarse a ellos. Estos tienen la capacidad para cambiar o crear algoritmos nuevos con el fin de identificar problemas con antelación y recomendar soluciones eficaces.
- IA generativa (GenAI): IA capaz de generar texto, imágenes, vídeo u otros datos utilizando modelos generativos, con frecuencia en respuesta a prompts. Los modelos de IA generativa, incluidos los grandes modelos de lenguaje (LLM), aprenden los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento entrantes y, a continuación, generan nuevos datos con características similares. Un ejemplo de GenAI que utiliza LLM es ChatGPT de OpenAI.
- IA agéntica: la IA agéntica aprovecha agentes inteligentes de autoaprendizaje que pueden razonar, colaborar y actuar en diferentes dominios. Estos agentes funcionan como expertos en la materia, que desglosan los problemas complejos en subtareas abordables, y que a su vez se delegan y se resuelven de forma autónoma.
¿Cuáles son algunos de los casos de uso de la AIOps de la conectividad de red?
AIOps ayuda a resolver muchos de los problemas actuales a los que tienen que enfrentarse los departamentos de TI en lo referente al funcionamiento de sus redes. Estos incluyen:
- Mantenimiento del cumplimiento de la configuración de red: la configuración de dispositivos estática no está a la altura de las necesidades cambiantes de la empresa. AIOps supervisa de manera constante las operaciones de red y recomienda o realiza cambios de optimización de manera automática.
- Abordar las necesidades cambiantes de la empresa: configurar manualmente las expectativas de nivel de servicio (SLE) resulta costoso y laborioso. Con AIOps, los umbrales de red importantes se definen, supervisan y ajustan de manera automática sobre la base de cambios medioambientales.
- Resolución rápida de problemas de red: en la mayoría de las organizaciones de TI, las llamadas al servicio de asistencia son la forma principal de identificar problemas, un método que resulta tan caro como ineficaz. La información preventiva proporcionada por AIOps ayuda a identificar los problemas antes de que afecten a los usuarios o los dispositivos del IoT para reducir las llamadas al servicio de asistencia.
- Replicación de problemas intermitentes: muchos equipos de TI dedican horas o días a rastrear problemas intermitentes porque son difíciles de replicar. La supervisión automatizada y siempre en funcionamiento a través de AIOps localiza los problemas persistentes respecto a los obvios, con una captura de datos integrada.
- Complejidad de red creciente: las tareas de solución de problemas y optimización consumen más del 50 % del tiempo del equipo de TI. AIOps resuelve este problema al ofrece conocimientos clave, como los motivos de fallo, análisis de las causas raíz y recomendaciones de reparación.
- Déficit de recursos y habilidades: el déficit de recursos y formación es un tema controvertido en muchas organizaciones de TI. La información impulsada por la AIOps, como las funciones de búsqueda habilitadas por la GenAI, se ha diseñado para contribuir a y mejorar la base de conocimientos del equipo.
Ventajas de AIOps para redes
- Solución de problemas más rápida: AIOps automatiza el análisis de causas raíz y la correlación de incidentes para reducir la solución de problemas manual y el tiempo medio de resolución.
- Detección proactiva de problemas: AIOps identifica anomalías y problemas potenciales antes de que afecten a los usuarios, lo que permite a los administradores abordar los problemas de forma proactiva y reducir los tickets de incidencias.
- Rendimiento de red optimizado: AIOps analiza los patrones de tráfico y los datos de configuración para proporcionar recomendaciones prácticas que pueden mejorar la utilización de la red, optimizar el ancho de banda y permitir que los equipos de TI se centren en iniciativas estratégicas de mayor valor.
- Reducción del ruido de las alertas: el aprendizaje automático filtra las alertas irrelevantes y los falsos positivos, lo que permite a los administradores centrarse en los problemas reales y mejorar la eficiencia de las operaciones.
- Resolución automatizada y experiencia de usuario mejorada: AIOps automatiza las tareas y los flujos de trabajo rutinarios, lo que minimiza el tiempo de inactividad y las interrupciones. Esto permite a los equipos de TI mantener una mayor disponibilidad del servicio y cumplir los requisitos de tiempo de actividad de la red sin aumentar los gastos operativos.
AIOps para redes
AIOps para redes, o IA para la conectividad de red, es un enfoque de redes que integra seguridad, supervisión de la experiencia digital y compatibilidad con arquitecturas de confianza cero para garantizar que las redes sean eficientes y resilientes frente a las amenazas en constante evolución.
Las redes deben tener conectividad universal, tiempo de actividad constante, alta velocidad y baja latencia, todo ello sin dejar de ser seguras y fiables. Con innovaciones como la búsqueda GenAI, la malla agéntica y la resolución autónoma, las organizaciones pueden establecer un nuevo estándar para las redes inteligentes.
Utilizar el poder de la IA en una plataforma de red para ayudarte a optimizar y gestionar tu red es como tener un equipo de expertos contigo en la mesa de póker. Aprovechar el poder de AIOps te ayuda a gestionar la red con fluidez.
Disipar las preocupaciones sobre la adopción de la IA
Las organizaciones cuentan con una oportunidad emocionante para mejorar sus operaciones de red mediante la adopción de AIOps. La adopción de una nueva tecnología abre la puerta a una mayor eficiencia, una toma de decisiones más inteligente y una mejora de la calidad del servicio. Estos son algunos aspectos importantes que debes tener en cuenta a la hora de explorar la adopción de la IA para tu organización:
- Seguridad y ética: determina qué datos utiliza el motor de IA y cómo se protegen. Asegúrate de que el proveedor siga los principios y directrices éticas de la IA.
- Integración: una solución AIOps eficaz debería simplificar las operaciones en lugar de añadir complejidad. Busca una solución que pueda integrarse con la infraestructura existente o que esté incorporada en la solución de TI.
- Eficacia: evalúa cómo ha evolucionado AIOps desde su integración inicial. Un sistema AIOps eficaz debe proporcionar información precisa en tiempo real y alertar de forma proactiva a los operadores sobre problemas de alta prioridad, sin contribuir a la fatiga por alertas. Su rendimiento debería mejorar continuamente a través de un ciclo cerrado de comentarios y desarrollo.
- Ejemplos reales: busca situaciones en las que la solución AIOps haya proporcionado resultados reales para los clientes.
HPE y AIOps
En la actualidad, mantener una red exige visibilidad constante y automatización inteligente. HPE Networking ofrece una red segura, nativa de IA con AIOps para hacer realidad la visión de una red autónoma; una que ayuda a los equipos de TI a optimizar las operaciones de red y se repara a sí misma de forma autónoma.
HPE Networking con AIOps puede ayudar a:
- Identificar problemas de red, seguridad y rendimiento de las aplicaciones más rápido, con poca o ninguna interacción humana, antes de que afecten a los usuarios y empresas.
- Predecir malas experiencias de usuario utilizando datos de aplicaciones colaborativas (por ejemplo, Zoom, Teams) y datos de aplicaciones desestructurados para identificar las causas raíz y mitigar los problemas de forma autónoma, con el fin de reducir el tiempo de inactividad, mejorar la calidad del servicio y aumentar la satisfacción del usuario, desde el cliente hasta la nube.
- Eliminar la solución de problemas manual ayuda a reducir costes, resolver problemas más rápidamente e impulsar la productividad de TI, lo que mejora la productividad general al permitir que los equipos se centren en iniciativas estratégicas en lugar de en tareas rutinarias.
- Optimiza la red proporcionando recomendaciones prácticas en respuesta a los cambios en la red, como la incorporación de dispositivos IoT, la escalación de la capacidad WAN o la corrección de VXLAN mal configuradas, para mantener el rendimiento, reducir los errores de configuración y permitir una escalación eficiente.
- Ofrecer respuestas instantáneas, orientación sobre la configuración y consejos para la solución de problemas a través de una interfaz de búsqueda con tecnología agéntica que actúa como un asistente de IA orientado al cliente, lo que permite una solución de problemas más rápida, tiempos de espera de soporte más cortos y mejores capacidades de autoservicio con asistencia de nivel experto.
- Aprovechar terabytes de datos procedentes de miles de instalaciones y dispositivos de red globales, combinados con una profunda experiencia en redes y seguridad y un sólido equipo de científicos de datos (que validan nuestro lago de datos), para permitir una detección de problemas más rápida, una toma de decisiones más inteligente y tiempos de resolución más cortos.
Preguntas frecuentes sobre AIOps
¿Qué problemas resuelve AIOps?
AIOps analiza y consolida datos de diversos orígenes. Observa y aprende detalles del entorno y proporciona evaluaciones basadas en la calidad general de la experiencia (QoE). De esta forma, AIOps puede correlacionar las actividades de la red para determinar y resolver problemas antes de que los usuarios finales o el personal de operaciones de TI los detecten.
AIOps proporciona análisis de las causas raíz de los problemas en el momento en que ocurren o antes, sobre la base de algoritmos de aprendizaje automático y datos contextualizados. Ante todo, AIOps democratiza la capacidad de solucionar problemas entre el personal de TI con distintos niveles de experiencia, de modo que aumenta la eficiencia operativa general de todo el equipo.
¿Cuáles son los componentes de AIOps?
Una plataforma AIOps utiliza algoritmos de aprendizaje automático (ML) y GenAI, así como datos contextualizados, para proporcionar análisis de causa raíz y resolver automáticamente problemas simples en la red. AIOps requiere un motor de IA capaz de correlacionar eventos y algoritmos de IA que extraigan conocimiento o patrones de un conjunto de observaciones. Un asistente de red virtual que utiliza procesamiento del lenguaje natural (PLN) mejorado con comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación de lenguaje (LG) ofrece una potente interfaz conversacional que puede contextualizar las solicitudes, acelerar la solución de problemas y tomar decisiones o recomendaciones inteligentes para optimizar las operaciones.
¿Cuáles son las capacidades clave de AIOps?
- Aislamiento de problemas/análisis de causas raíz: con el gran volumen de datos en las redes actuales, es difícil identificar los problemas planteados en los tickets de incidentes, y mucho menos aquellos que no se han puesto en conocimiento del departamento de TI. AIOps correlaciona eventos en tiempo real procesando datos contextualizados, lo que permite a los equipos de operaciones identificar y rectificar problemas de manera oportuna.
- Toma de decisiones basada en datos: los algoritmos de IA impulsan el análisis basado en datos, que ofrece recomendaciones o soluciones operativas en lugar de respuestas predeterminadas a fallos o anomalías de la red. Este enfoque centrado en los datos mejora la eficiencia del personal operativo en la solución de problemas.
- Elaboración de informes predictivos: AIOps predice el comportamiento de la red y ofrece recomendaciones o soluciones para corregir el rendimiento degradado y otras anomalías. Este cambio fundamental beneficia a los equipos de operaciones al permitirles ser proactivos en la gestión de las operaciones de red, en lugar de perseguir problemas que ya han tenido un impacto en los usuarios y en el negocio. Como resultado, el departamento de TI libera tiempo que antes se dedicaba a apagar incendios para abordar los objetivos empresariales futuros.