Publicado el 28 de octubre 2025
El mundo de las Operaciones IT está experimentando una transformación profunda. La convergencia entre inteligencia artificial, automatización y observabilidad está dando lugar a un nuevo paradigma: las operaciones inteligentes y autónomas.
En Ayesa, ese enfoque tiene nombre propio: AITOM. Se trata de la adaptación práctica del AIOps —Artificial Intelligence for IT Operations— aplicada a contextos reales de gestión tecnológica desde la Arquitectura hasta el Soporte.
AITOM combina machine learning, analítica avanzada y automatización inteligente para dotar de autonomía, resiliencia y proactividad a los entornos IT. Su objetivo no es solo resolver incidencias más rápido, sino anticiparse a ellas, transformar la operación en un proceso de mejora continua y potenciar el talento humano, liberándolo de tareas repetitivas para enfocarlo en la innovación y en la toma de decisiones.
En un contexto cada vez más complejo —infraestructuras híbridas, modelos multicloud, IoT, edge computing y ecosistemas distribuidos—, las plataformas tradicionales de monitorización y soporte se ven superadas por el volumen, la velocidad y la variedad de los datos.
AITOM responde a ese reto con un enfoque integral, basado en datos y apoyado por inteligencia artificial.
Según el informe Forecast Analysis: IT Operations Management Software, Worldwide (Gartner, noviembre de 2024), el submercado de AIOps —donde convergen las soluciones de analítica avanzada, automatización y observabilidad— se consolida como el motor de crecimiento dentro del ecosistema ITOM.
Gartner proyecta que este segmento pasará de 1.629 millones de dólares en 2022 a 4.739 millones en 2028, impulsado por una tasa de crecimiento anual del 20,1 %, reflejo del papel cada vez más central de la inteligencia artificial en la gestión y evolución de las operaciones tecnológicas.
AITOM Control Tower: inteligencia y gobierno operativo
En el corazón del modelo se encuentra la AITOM Control Tower, la solución de Ayesa que transforma la complejidad operativa en una visión clara y accionable, ofreciendo una única vista integrada donde convergen la observabilidad, el análisis causal y la capacidad de actuación.
En esta plataforma los distintos agentes inteligentes no solo facilitan la supervisión avanzada de las operaciones, sino que también habilitan un marco robusto de gobierno y toma de decisiones, proporcionando información estratégica en tiempo real para la gestión de incidencias, el cumplimiento normativo, la optimización de costes y el seguimiento de KPIs clave.
La Control Tower convierte la complejidad en claridad: agiliza las operaciones, multiplica la capacidad de los equipos y permite a los responsables tomar decisiones informadas, ágiles y alineadas con los objetivos del negocio.
El valor del Data Lakehouse como núcleo de AITOM
Toda inteligencia necesita una base de conocimiento sólida. En AITOM, esa base es el Cloud Information Data Lakehouse, diseñado por Ayesa como el punto de convergencia de todos los datos operativos de la organización.
El Data Lakehouse actúa como fuente única de verdad, integrando información de múltiples orígenes —monitorización, costes, seguridad, despliegues, incidencias o configuraciones— para convertirla en conocimiento accionable.
Entre sus capacidades destacan:
- Arquitectura multicloud, integrando servicios como Azure Blob y Amazon S3, con zonas raw, curated y service data que optimizan la gobernanza y la eficiencia.
- Ingesta unificada en tiempo real y por lotes desde fuentes como Azure Monitor, AWS CUR, Kubernetes, Jira o CMDBs corporativos.
- Capa semántica inteligente, apoyada en PostgreSQL y pgvector, que permite búsquedas contextuales y relaciones entre datos técnicos, financieros y de negocio.
- Gobernanza avanzada, con cifrado de extremo a extremo, control de acceso granular y auditoría por vista o agente.
- Conocimiento vectorizado, donde runbooks, postmortems o change notes se indexan y relacionan para que los agentes AITOM aprendan y evolucionen con cada caso.
El resultado es una plataforma que no solo almacena información, sino que orquesta conocimiento, alimentando a los módulos inteligentes de AITOM —entre ellos, el sistema de Root Cause Analysis (RCA)— para habilitar decisiones proactivas, coherentes y basadas en datos.
Root Cause Analysis (RCA): inteligencia causal aplicada a las operaciones
El Root Cause Analysis (RCA) es solo una de las múltiples capacidades que integran AITOM. En este Insight profundizamos en ella —la inteligencia causal aplicada a las operaciones—, mientras que en próximas ediciones abordaremos el resto de casos de uso que completan el ecosistema inteligente de Ayesa.
El RCA Engine combina detección de anomalías, correlación de eventos y modelos probabilísticos para identificar la causa raíz de un fallo en segundos.
Se apoya en una Signature Library con patrones conocidos y en un Blast Radius Estimator que mide el alcance del impacto.
Además, utiliza una base de conocimiento vectorizada con runbooks, postmortems y estándares que permiten a los agentes explicar y remediar incidentes de forma automatizada, siempre bajo un modelo human-in-the-loop.
Beneficios y consideraciones clave:
- Velocidad operativa: reducción significativa del MTTD y MTTR gracias a la correlación automática de síntomas, cambios y dependencias.
- Transparencia: cada análisis incluye una traza auditada con las señales consultadas y las decisiones del modelo.
- Aprendizaje continuo: el feedback de los equipos refuerza los algoritmos, incrementando su precisión con cada nuevo caso.
Desafíos:
- Integración de contexto: unir métricas, logs y topologías multicloud sin perder coherencia.
- Razonamiento causal a escala: separar correlación de causalidad en arquitecturas distribuidas.
- Confianza operativa: mantener el equilibrio entre automatización y validación humana.
Riesgos y limitaciones globales
Aunque el potencial del AIOps es enorme, su éxito depende de tres factores clave:
- Calidad de los datos: sin información coherente, los modelos pierden precisión.
- Gobernanza y seguridad: la automatización debe operar con control y trazabilidad.
- Gestión del cambio: el componente cultural es tan relevante como el tecnológico; AITOM promueve una transición progresiva hacia operaciones inteligentes, siempre con el humano en el centro.
Datos y cifras del mercado
Según el informe Forecast Analysis: IT Operations Management Software, Worldwide (Gartner, noviembre de 2024), el submercado de Health and Performance Analysis, que agrupa las soluciones de AIOps, es el que más crece dentro del ecosistema ITOM.
Su tamaño pasará de 1.629 millones de dólares en 2022 a 4.739 millones en 2028, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 20,1 %.
Esta aceleración confirma que el AIOps se consolida como el motor de transformación del modelo operativo IT, situando la inteligencia artificial como pieza central de la eficiencia, la resiliencia y la automatización de las operaciones.
Conclusión
AITOM representa la visión de Ayesa para llevar el AIOps más allá del concepto y convertirlo en una realidad tangible: una operación IT más inteligente, autónoma y resiliente.
Su arquitectura basada en Data Lakehouse, su Control Tower unificada y sus agentes inteligentes —desde el RCA Engine hasta la automatización IaC o la gestión del conocimiento— conforman un modelo sólido, escalable y centrado en el valor.
En un mundo donde los datos y la velocidad marcan la diferencia, Ayesa impulsa el futuro de las operaciones con una propuesta que une conocimiento, inteligencia y acción: AITOM, la inteligencia que opera.
