Automazione e AIOps: come migliorare efficienza e qualità dei servizi gestiti

L’automazione dei processi IT e le piattaforme AIOps rappresentano due delle principali direttrici di evoluzione del mercato dei servizi gestiti.

Se la prima consente di eliminare attività ripetitive e standardizzare le procedure operative, l’AIOps introduce la capacità di interpretare grandi quantità di dati attraverso algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning, migliorando il monitoraggio delle infrastrutture e supportando decisioni operative più rapide.

Ricorrere all’automazione e all’AIOps non comporta soltanto l’adozione di nuove tecnologie, ma impone ai partner ICT di ripensare il modello di erogazione dei servizi, puntando a un’offerta sempre più orientata a efficienza, scalabilità e consulenza.

Un mercato in rapida evoluzione

L’evoluzione dell’automazione IT si inserisce in un mercato che continua a crescere anche in Italia. Secondo il rapporto Il Digitale in Italia 2026 realizzato da Anitec-Assinform, il mercato digitale nazionale nel 2025 ha raggiunto un valore di 84,4 miliardi di euro, con una crescita del 3,4% sostenuta dei servizi ICT, alimentata dagli investimenti in cloud computing, cybersecurity, intelligenza artificiale e trasformazione digitale delle imprese.

La componente dei servizi continua a registrare gli incrementi più significativi, a conferma della crescente domanda di competenze specialistiche e di modelli gestiti.

Parallelamente, gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano evidenziano come il mercato dell’intelligenza artificiale abbia raggiunto nel 2025 il valore di 1,8 miliardi di euro, con un incremento del 50% rispetto all’anno precedente.

Sempre più organizzazioni stanno sperimentando applicazioni di AI generativa, analisi predittiva e automazione intelligente, aprendo nuove opportunità anche per gli MSP chiamati ad accompagnare i clienti nella gestione delle tecnologie emergenti.

Infatti, le richieste delle aziende vanno oltre l’assistenza tecnica o la manutenzione delle infrastrutture, oggi puntano su partner capaci di garantire continuità operativa, ottimizzazione dei costi e miglioramento costante delle prestazioni. In questo scenario, automazione e AIOps diventano elementi distintivi dell’offerta.

La gestione intelligente delle operations

Ridurre il concetto di automazione alla semplice esecuzione automatica di attività ripetitive sarebbe oggi limitante. Certamente l’automazione continua a eliminare molte operazioni manuali, come il provisioning delle risorse, il patch management, i backup o la distribuzione delle configurazioni, ma la sua evoluzione sta cambiando il modo stesso in cui vengono progettati ed erogati i servizi gestiti.

Le piattaforme moderne non eseguono soltanto istruzioni predefinite: raccolgono informazioni provenienti da sistemi di monitoraggio, ambienti cloud, log applicativi, strumenti di ticketing, piattaforme di sicurezza e database di configurazione, creando una visione unificata dell’intera infrastruttura. È proprio su questa enorme quantità di dati che interviene l’AIOps.

L’AI applicata alle operation analizza continuamente eventi, metriche e log, individuando correlazioni che difficilmente potrebbero emergere attraverso l’analisi manuale. Il valore aggiunto non consiste semplicemente nell’identificare un’anomalia, ma nel comprendere rapidamente quale sia la causa più probabile, quali servizi siano coinvolti e quale intervento possa ridurre più rapidamente l’impatto sull’operatività del cliente.

Per un provider questo significa trasformare il monitoraggio da attività prevalentemente reattiva a processo decisionale continuo, supportato da algoritmi capaci di apprendere dai dati storici e migliorare progressivamente la qualità delle raccomandazioni.

Velocità, scalabilità e nuovi margini

Uno degli effetti più evidenti dell’automazione riguarda la produttività delle strutture operative. Molte attività che fino a pochi anni fa richiedevano l’intervento manuale di tecnici specializzati possono oggi essere eseguite contemporaneamente su centinaia o migliaia di dispositivi attraverso workflow orchestrati.

Il beneficio non riguarda soltanto la riduzione del tempo necessario per completare una determinata operazione. Cambia soprattutto la capacità del provider di crescere senza aumentare in misura proporzionale il numero delle risorse tecniche. È questo uno degli aspetti che rende automazione e AIOps strumenti strategici anche dal punto di vista economico.

L’incremento della marginalità diventa infatti una conseguenza diretta della standardizzazione dei processi. Se un numero crescente di attività viene svolto automaticamente, i tecnici possono dedicare più tempo alla progettazione delle architetture, all’ottimizzazione delle infrastrutture, alla consulenza e allo sviluppo di nuovi servizi. In altre parole, il valore si sposta dalle attività operative alla progettazione, all’ottimizzazione delle infrastrutture e ai servizi ad alto valore aggiunto.

Anche gli indicatori di servizio beneficiano di questa trasformazione. La riduzione del Mean Time to Detect (MTTD) e del Mean Time to Resolve (MTTR) consente di migliorare il rispetto degli SLA, aumentare la disponibilità delle applicazioni e rafforzare il rapporto fiduciario con il cliente. Nei modelli più evoluti, molte attività di remediation possono essere avviate automaticamente appena viene rilevata una determinata anomalia, riducendo drasticamente i tempi di inattività.

Dalla manutenzione predittiva alla prevenzione degli incidenti

Tuttavia, la vera evoluzione dell’AIOps non consiste nell’automatizzare operazioni già esistenti, ma nel cambiare il paradigma della gestione IT.

L’analisi continua dei dati permette infatti di riconoscere segnali che anticipano un degrado delle prestazioni molto prima che diventi evidente agli utenti. Un incremento anomalo del consumo di memoria, variazioni nei tempi di risposta di un’applicazione, comportamenti inconsueti del traffico di rete o errori ricorrenti nei log possono rappresentare l’inizio di un problema che, senza un intervento tempestivo, rischia di trasformarsi in un fermo operativo.

Grazie agli algoritmi di machine learning, queste informazioni vengono correlate automaticamente, consentendo agli operatori di intervenire quando il servizio continua ancora a funzionare correttamente. Per gli MSP questa capacità rappresenta un elemento distintivo sempre più importante, perché sposta il valore percepito dal cliente dalla semplice assistenza tecnica alla prevenzione dei disservizi.

Qualità dei dati: il presupposto dell’AIOps

Se l’automazione rappresenta il motore operativo dei servizi gestiti, la qualità delle informazioni è ciò che permette all’AIOps di esprimere il proprio potenziale. Gli algoritmi di machine learning possono individuare correlazioni e suggerire azioni correttive soltanto se hanno accesso a dati completi, coerenti e aggiornati. Per questo motivo, uno dei principali investimenti che oggi gli MSP stanno affrontando riguarda l’integrazione delle diverse fonti informative che alimentano le operation IT.

Log applicativi, metriche di sistema, eventi di rete, strumenti di sicurezza, piattaforme cloud, sistemi di ticketing e Configuration Management Database devono dialogare tra loro, superando la tradizionale frammentazione degli strumenti di monitoraggio. Solo una rappresentazione completa dell’infrastruttura consente infatti di distinguere i falsi positivi dagli incidenti realmente critici e di individuare rapidamente le relazioni causa-effetto tra eventi apparentemente scollegati.

Assume un ruolo sempre più importante il concetto di osservabilità. A differenza del controllo tradizionale dell’infrastruttura, che fotografa lo stato di singoli componenti dell’infrastruttura, l’osservabilità punta a ricostruire il comportamento complessivo dei servizi digitali attraverso la correlazione di metriche, log e tracce distribuite. Il risultato è una maggiore capacità di comprendere come interagiscono applicazioni, database, microservizi e risorse cloud, individuando l’origine di un problema anche in ambienti altamente distribuiti.

Per un Managed Service Provider il vantaggio è evidente: ridurre il rumore prodotto dagli allarmi, evitare che più eventi riconducibili alla stessa causa vengano trattati come incidenti distinti e concentrare il lavoro dei tecnici sulle anomalie che hanno un reale impatto sul business del cliente. Migliora l’efficienza operativa, ma soprattutto aumenta la qualità delle decisioni, perché ogni intervento si basa su una visione completa dell’intero ecosistema IT.

ITSM e automazione: quando i processi diventano intelligenti

L’automazione genera il massimo valore quando viene integrata con le piattaforme di IT Service Management. Negli ultimi anni gli strumenti ITSM hanno superato il ruolo di semplici sistemi di gestione dei ticket per diventare il punto di raccordo tra monitoraggio, orchestrazione e gestione operativa dei servizi.

Quando una piattaforma AIOps rileva un’anomalia, può classificare automaticamente l’incidente, individuare il servizio coinvolto, assegnarne la priorità, aprire il ticket e attivare il workflow più appropriato. Nei casi più semplici, il sistema può addirittura eseguire in autonomia le procedure di remediation, mentre per gli incidenti più complessi il tecnico riceve tutte le informazioni necessarie per ridurre i tempi di intervento, senza dover ricostruire manualmente la sequenza degli eventi.

L’integrazione tra AIOps e ITSM produce un ulteriore beneficio spesso sottovalutato: la creazione automatica di una base di conoscenza sempre aggiornata. Ogni incidente risolto, ogni workflow eseguito e ogni intervento documentato diventano patrimonio condiviso dell’organizzazione, migliorando la qualità delle future attività di troubleshooting e alimentando gli algoritmi di apprendimento automatico con dati sempre più accurati.

Il canale ICT ha così l’opportunità di costruire servizi maggiormente standardizzati, ridurre la dipendenza dalle competenze dei singoli tecnici e garantire una qualità più uniforme anche quando cresce il numero dei clienti gestiti.

Infrastructure as Code e patch management accelerano i servizi

Tra gli ambiti nei quali l’automazione ha raggiunto una maggiore maturità figura il patch management. La distribuzione tempestiva degli aggiornamenti è ormai una componente essenziale delle strategie di cybersecurity, ma continua a rappresentare una delle attività più onerose per i provider di servizi gestiti. Automatizzare pianificazione, distribuzione e verifica delle patch consente di ridurre sensibilmente i tempi operativi, mantenere gli ambienti costantemente aggiornati e limitare l’esposizione alle vulnerabilità senza incrementare il carico di lavoro del personale tecnico.

Un’evoluzione altrettanto significativa riguarda l’adozione dell’Infrastructure as Code (IaC), ormai diventata uno standard negli ambienti cloud. Definire server, reti, storage e configurazioni attraverso codice significa poter replicare intere infrastrutture in modo rapido e coerente, eliminando gran parte degli errori manuali che caratterizzavano il provisioning tradizionale.

Un approccio che per gli MSP non si traduce soltanto in una maggiore velocità di implementazione, ma anche nella possibilità di garantire standard qualitativi elevati su tutti gli ambienti, semplificando attività di test, disaster recovery e scalabilità dei servizi.

L’AI generativa apre una nuova fase

Se negli ultimi due anni l’intelligenza artificiale generativa ha trasformato numerosi processi aziendali, il suo impatto sulle operation IT sta iniziando a manifestarsi in modo concreto solo ora. I principali vendor stanno progressivamente integrando funzionalità di AI generativa nelle piattaforme di monitoraggio, osservabilità e ITSM, con l’obiettivo di supportare gli operatori durante tutte le fasi della gestione dei servizi.

Gli assistenti intelligenti sono oggi in grado di sintetizzare grandi quantità di log, suggerire procedure di troubleshooting, generare automaticamente script di automazione, produrre documentazione tecnica e fornire indicazioni sulle azioni più efficaci per risolvere un incidente. Nei prossimi anni questa evoluzione sarà ulteriormente accelerata dalla diffusione degli agenti AI, sistemi capaci di orchestrare workflow complessi, interagire con più piattaforme e svolgere autonomamente attività sempre più sofisticate sotto la supervisione dei tecnici.

Secondo Gartner, l’intelligenza artificiale sarà progressivamente incorporata nelle principali piattaforme dedicate alla gestione delle operazioni IT, contribuendo a trasformare il lavoro quotidiano dei team operativi. L’obiettivo non è sostituire gli specialisti, ma aumentare la loro capacità decisionale, automatizzando le attività a minor valore aggiunto e riducendo il tempo necessario per individuare e risolvere gli incidenti.

Servizi sempre più complessi alla base del valore

L’espansione dei servizi ICT evidenziata da Anitec-Assinform e l’accelerazione degli investimenti in intelligenza artificiale rilevata dagli Osservatori del Politecnico di Milano dimostrano come il valore si stia progressivamente spostando dalla vendita dell’infrastruttura alla capacità di progettare, gestire e ottimizzare servizi sempre più complessi. Per system integrator, VAR e Managed Service Provider significa potere (ma forse sarebbe meglio dire dovere) ampliare il proprio ruolo, affiancando i clienti nella definizione delle strategie di automazione, nell’adozione di piattaforme di osservabilità, nella governance dei dati operativi e nell’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi IT.

L’automazione modifica anche le competenze richieste ai professionisti del settore. Se molte attività operative vengono progressivamente svolte in modo autonomo, cresce l’importanza di figure capaci di progettare workflow complessi, governare piattaforme eterogenee, interpretare i dati e tradurre le informazioni generate dagli algoritmi in decisioni di business. Cloud, cybersecurity, data analytics e AI diventano competenze complementari che consentono ai partner di distinguersi in un mercato sempre più competitivo.