AIOps là phương pháp sử dụng AI và học máy để tự động hóa việc giám sát hoạt động CNTT, phát hiện bất thường, phân tích nguyên nhân gốc rễ và phản hồi phục hồi.
AIOps là một khái niệm do Gartner đề xuất nhằm đề cập đến những nỗ lực hợp lý hóa việc giám sát nhật ký, phát hiện sự bất thường, phân tích nguyên nhân và tự động khôi phục các hoạt động CNTT bằng cách sử dụng AI và học máy. Các mô hình học máy được cho là giúp giảm gánh nặng vận hành bằng cách phát hiện và ưu tiên các mẫu bất thường từ khối lượng lớn nhật ký và số liệu, trong khi phân tích tương quan cảnh báo và ứng phó sự cố trước đây được thực hiện thủ công. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, các chức năng AI sẽ được tích hợp rộng rãi vào các công cụ giám sát hiện có và số lượng giới thiệu mới về các sản phẩm dành riêng cho AIOps độc lập sẽ giảm. Những cạm bẫy tiềm ẩn trong lĩnh vực này bao gồm các kết quả dương tính giả do dữ liệu tìm hiểu sai lệch (tái phát cảnh báo mệt mỏi) và chi phí tích hợp cao hơn dự kiến với cơ sở hạ tầng giám sát hiện có. Về mặt chi phí, có rất nhiều loại chi phí, từ các sản phẩm dành cho doanh nghiệp có giá vài trăm nghìn yên Nhật mỗi tháng cho đến các chức năng bổ sung cho SaaS hiện có và người ta khuyến nghị rộng rãi nên ưu tiên tính dễ tích hợp với các công cụ hiện có hơn là độ chính xác của việc phát hiện khi thực hiện lựa chọn.