Tamaño del mercado de AIOps, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (local y en la nube/SaaS), por aplicación (medios y entretenimiento, TI y telecomunicaciones, comercio minorista, BFSI, atención médica y otras industrias de usuarios finales), e información regional y pronóstico hasta 2035

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VISIÓN GENERAL DEL MERCADO AIOps

El tamaño del mercado global de AIOps está valorado en 25,12 mil millones de dólares en 2025 y se espera que crezca a 28,69 mil millones de dólares en 2026, alcanzando los 221,68 mil millones de dólares en 2035, con una tasa compuesta anual proyectada del 14,2% durante el período previsto 2025-2035.

El mercado de AIOps se está expandiendo inesperadamente a medida que las organizaciones buscan soluciones impulsadas por IA para decorar las operaciones de TI, automatizar los flujos de trabajo y mejorar la toma de decisiones en tiempo real. AIOps aprovecha el aprendizaje de dispositivos, el análisis de datos masivos y la automatización para descubrir anomalías, predecir interrupciones y optimizar el rendimiento del dispositivo. Los factores clave incluyen la creciente complejidad de los entornos de TI, la demanda de una resolución más rápida de las dificultades y la necesidad de una mejor ciberseguridad. Las empresas están adoptando AIOps para reducir el tiempo de inactividad, mejorar el rendimiento operativo y ayudar a la transformación digital.  Los principales actores del mercado, incluidos IBM, Splunk, BMC, Moogsoft y Dynatrace, siguen innovando, integrando observabilidad, análisis predictivo y automatización en los ecosistemas de TI. A medida que avanza la era de la IA, se prevé que el mercado de AIOps crezca considerablemente, impulsando infraestructuras de TI inteligentes y autorrecuperables.

HALLAZGOS CLAVE

IMPACTO DEL COVID-19

La pandemia impulsó el crecimiento del mercado debido a una transformación digital cada vez más confiable para mantener la continuidad del negocio.

La pandemia de COVID-19 aumentó drásticamente el crecimiento del mercado AIOps, a medida que la transformación digital de la empresa es cada vez más confiable para mantener la continuidad del negocio. Con el aumento del trabajo remoto, la adopción de la nube y las amenazas a la ciberseguridad, las organizaciones necesitaban operaciones de TI impulsadas por la IA para embellecer el seguimiento en tiempo real, la automatización y el análisis predictivo.  Las soluciones AIOps ayudaron a los grupos a gestionar cargas de trabajo de TI elevadas, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la resiliencia del sistema en medio de interrupciones. La pandemia también destacó la necesidad de una respuesta automática a incidentes y una resolución proactiva de problemas, impulsando de manera similar inversiones en control de operaciones de TI impulsadas por IA. A medida que las empresas siguen adoptando entornos híbridos y de múltiples nubes, AIOps sigue siendo una herramienta vital para optimizar la infraestructura de TI, reducir los gastos operativos y mejorar la agilidad empresarial promedio en el mundo pospandémico.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

El cambio hacia el análisis predictivo y la resolución de problemas de forma proactiva para ser untendencia destacada

El mercado de AIOps está evolucionando rápidamente gracias a los avances en inteligencia artificial, aprendizaje de dispositivos y automatización. Una tendencia importante es el cambio hacia el análisis predictivo, que permite a los grupos de TI asumir y resolver problemas de manera proactiva. La observabilidad en tiempo real también está ganando terreno, lo que permite a las empresas revelar entornos de TI complicados de manera efectiva.  Otra tendencia clave es la integración de AIOps con DevOps e infraestructuras locales en la nube, mejorando la agilidad y el rendimiento operativo. La automatización impulsada por la IA está agilizando los flujos de trabajo de TI, reduciendo los esfuerzos manuales y mejorando los tiempos de respuesta. El impulso ascendente de las estructuras de autorrecuperación también está optimizando las operaciones de TI mediante la detección y solución rutinaria de problemas.  Además, la adopción de AIOps híbridas y de múltiples nubes está aumentando a medida que las instituciones buscan respuestas unificadas para manipular diversos entornos de TI. Las AIOps centradas en la seguridad también están creciendo, aprovechando la IA para descubrir y proteger las ciberamenazas en tiempo real.

• Según el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU. (NIST, 2023), alrededor del 64 % de las empresas de TI han integrado análisis operativos impulsados ​​por IA para automatizar el monitoreo del sistema en tiempo real.

• El Departamento de Energía de EE. UU. (DOE, 2023) informa que las herramientas predictivas de AIOps han reducido los tiempos de inactividad de TI no planificados en casi un 42 %, mejorando la confiabilidad del servicio en toda la infraestructura crítica.

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SEGMENTACIÓN DEL MERCADO AIOps

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en local y en la nube/SaaS.

• Local: las soluciones AIOps locales se implementan dentro de la infraestructura de una empresa, lo que proporciona un mayor control, seguridad y personalización. Son mejores para industrias con requisitos estrictos de cumplimiento de hechos, que incluyen finanzas y atención médica. Sin embargo, requieren mejores gastos prematuros, activos de TI dedicados y preservación continua para lograr escalabilidad y optimización general del rendimiento.

• Nube/SaaS: las soluciones totalmente AIOps basadas en la nube aprovechan los modelos de software como servicio (SaaS), proporcionando escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad. Estas respuestas utilizan inteligencia artificial y aprendizaje de dispositivos para automatizar las operaciones de TI sin requerir una gran inversión en infraestructura. Las organizaciones se benefician de análisis en tiempo real, actualizaciones computarizadas y accesibilidad remota, lo que hace que las AIOps en la nube/SaaS sean las mejores para entornos de TI dinámicos, distribuidos y en crecimiento.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en medios y entretenimiento, TI y telecomunicaciones, comercio minorista, BFSI, atención médica y otras industrias de usuarios finales.

• Medios y entretenimiento: AIOps complementa el transporte de contenido, agiliza las operaciones de TI y optimiza los flujos de trabajo digitales al automatizar la resolución de problemas, reducir el tiempo de inactividad y garantizar historias de usuario fluidas en sistemas de transmisión, juegos y transmisión.

• TI y telecomunicaciones: AIOps ayuda a las empresas de telecomunicaciones y TI a mejorar el rendimiento de la red, anticipar interrupciones y automatizar la resolución de problemas, garantizando una gestión de infraestructura ecológica, informes de clientes más adecuados y costos operativos reducidos.

• Comercio minorista: AIOps optimiza el control de la cadena de suministro, personaliza los informes de los clientes y previene las interrupciones de TI mediante la lectura de datos en tiempo real, lo que mejora las transacciones en línea, la gestión de existencias y la detección de fraude.

• BFSI: AIOps complementa la detección de fraude, la gestión de riesgos y el cumplimiento normativo, al tiempo que garantiza operaciones bancarias fluidas mediante la resolución automatizada de problemas, análisis predictivos y monitoreo en tiempo real.

• Atención médica: AIOps mejora la atención de los pacientes, agiliza la infraestructura de TI y complementa la seguridad de los datos al automatizar el seguimiento, predecir errores en los dispositivos y garantizar el buen funcionamiento de los programas de atención médica esenciales.

• Otras industrias de usuarios finales: AIOps beneficia a los sectores de fabricación, logística, educación y gobierno al permitir análisis, automatización y protección predictiva en tiempo real, lo que garantiza operaciones de TI limpias y técnicas empresariales comerciales optimizadas.

DINÁMICA DEL MERCADO

La dinámica del mercado incluye factores impulsores y restrictivos, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado.

Factores impulsores

Rápida ampliación de las infraestructuras de TI para mejorar el crecimiento del mercado.

La rápida expansión de las infraestructuras de TI, los entornos de nube y los proyectos de transformación digital ha provocado un enorme crecimiento en los datos de registro, las métricas de las máquinas y los registros de eventos generados con la ayuda de diversas aplicaciones, redes y dispositivos. Los equipos de control de TI tradicionales luchan por procesar y analizar esta gran cantidad de datos en tiempo real.  AIOps (Inteligencia artificial para operaciones de TI) aprovecha la inteligencia artificial y el estudio de sistemas para automatizar la recopilación de datos, identificar patrones y extraer información útil. Al correlacionar conjuntos de datos considerables, AIOps complementa la detección de incidentes, la predicción de anomalías y la evaluación de motivos raíz, lo que reduce el tiempo de inactividad y mejora el rendimiento del dispositivo. Las organizaciones se benefician del monitoreo en tiempo real, el análisis predictivo y las respuestas automatizadas, lo que garantiza un rendimiento general de TI fluido y al mismo tiempo minimiza los costos y riesgos operativos.

• Según el Departamento de Comercio de EE. UU. (2023), el tráfico de datos dentro de los sistemas de TI empresariales aumentó un 58 % anualmente, lo que impulsó la necesidad de análisis basados ​​en IA a través de plataformas AIOps.

• El Consejo Federal de Directores de Información (2023) destaca que el 70% de las agencias federales de EE. UU. ahora están incorporando automatización operativa basada en IA en iniciativas federales de transformación digital.

Integración de IA y dominio de máquinas para impulsar el crecimiento del mercado

La integración de la IA y el dominio de máquinas (ML) en la gestión de TI está revolucionando la forma en que las empresas monitorean y optimizan sus operaciones. AIOps (Inteligencia artificial para operaciones de TI) utiliza análisis impulsados ​​por IA para predecir fallas en los dispositivos de capacidad, lo que permite la resolución proactiva de problemas antes de que surjan interrupciones. El análisis predictivo permite a los equipos de TI pronosticar cuellos de botella en el rendimiento general y amenazas a la seguridad, reduciendo el tiempo de inactividad y los peligros operativos. Las estructuras de autorrecuperación descubren y resuelven problemas mecánicamente, mejorando el rendimiento y minimizando la intervención del guía. La automatización impulsada por IA complementa el análisis de motivos fundamentales, la detección de anomalías y la reacción a incidentes, lo que permite a las empresas optimizar los recursos y reducir las tarifas.  Con la creciente complejidad de la TI, la automatización y los conocimientos impulsados ​​por la IA en tiempo real están impulsando la adopción de AIOps en todas las industrias, garantizando la escalabilidad, la resiliencia y el rendimiento general de la TI sin interrupciones en entornos virtuales modernos.

Factor de restricción

Los privados de datos y las preocupaciones por la seguridad obstaculizaron el crecimiento del mercado

La privacidad de los datos y las preocupaciones por la seguridad son enormes limitaciones para la adopción de AIOps en las operaciones de TI. Dado que AIOps se basa en la inteligencia artificial y la tecnología de los dispositivos para analizar grandes cantidades de información en tiempo real, como información confidencial de la infraestructura, redes y aplicaciones de TI, existe un mayor riesgo de amenazas a la ciberseguridad. Si no están bien protegidos, estos sistemas pueden volverse vulnerables a violaciones de datos, piratería informática o acceso no autorizado, poniendo en peligro tanto la confidencialidad como la integridad de los registros. Además, los marcos regulatorios como GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) y CCPA (Ley de Privacidad del Consumidor de California) imponen reglas estrictas sobre cómo se debe tratar, guardar y compartir la información. Las organizaciones que utilizan AIOps deben asegurarse del cumplimiento de esas leyes, lo que también puede requerir la aplicación de auditorías y funciones de seguridad adicionales. La complejidad y los costos asociados con la preservación del cumplimiento normativo y la protección de datos delicados también pueden disuadir a algunas empresas de adoptar por completo las soluciones AIOps.

• Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (2023), existe una brecha de talento del 28 % en los roles de operaciones de datos e inteligencia artificial, lo que ralentiza la implementación de AIOps en las medianas empresas.

• El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST, 2023) descubrió que el 36% de los marcos de TI existentes enfrentan problemas de compatibilidad al integrarse con sistemas de inteligencia operativa basados ​​en IA.

Adoptar cada vez más respuestas impulsadas por la IA para la gestión automatizada de TI y la oportunidad de resolución de problemas en tiempo real en el mercado.

Oportunidad

El mercado de AIOps ofrece enormes posibilidades de destino a medida que las organizaciones adoptan cada vez más respuestas impulsadas por la IA para la gestión automatizada de TI, el análisis predictivo y la resolución de problemas en tiempo real. La creciente complejidad de las infraestructuras de TI, impulsada por la computación en la nube, la IoT y los entornos híbridos, está impulsando la demanda de AIOps para mejorar la eficiencia, la protección y la escalabilidad. Los avances en el aprendizaje de dispositivos, la gran estadística y la automatización también optimizarán las operaciones de TI, reducirán el tiempo de inactividad y mejorarán la toma de decisiones. Con crecientes inversiones en ciberseguridad impulsada por IA, detección de anomalías y observabilidad, el mercado AIOps está preparado para un rápido crecimiento en industrias como las finanzas, la atención médica y las telecomunicaciones.

• La Administración de Servicios Generales de EE. UU. (GSA, 2023) afirmó que más del 62 % de las cargas de trabajo de TI públicas y privadas han migrado a ecosistemas de nube, lo que presenta grandes oportunidades para herramientas AIOps escalables.

• Según el Departamento de Seguridad Nacional de EE. UU. (2023), se han implementado tecnologías de monitoreo basadas en IA en el 48 % de las redes de infraestructura nacionales, lo que ha impulsado la utilización de AIOps.

 

El obstáculo es que la complejidad de la integración podría ser un desafío potencial

Desafío

El mercado AIOps (Inteligencia artificial para operaciones de TI) enfrenta varios desafíos en el futuro. Un obstáculo clave es la complejidad de la integración, ya que las empresas también podrían luchar para incluir sin problemas respuestas AIOps en las infraestructuras de TI actuales. Además, las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos seguirán aumentando, ya que las estructuras AIOps requieren acceso a datos operativos delicados. Asimismo, existe una escasez de profesionales capaces de manejar y optimizar las tecnologías AIOps. Finalmente, garantizar la precisión y la eficiencia en la toma de decisiones impulsada por la IA y al mismo tiempo minimizar los falsos positivos sigue siendo un proyecto para las corporaciones que adoptan soluciones AIOps para embellecer el rendimiento y las operaciones de TI.

• La Oficina Federal de Investigaciones (FBI, 2023) informó de un aumento del 39 % en los ciberataques dirigidos a sistemas de TI gestionados por IA, destacando las vulnerabilidades en entornos AIOps automatizados.

• Según la Administración de Pequeñas Empresas de EE. UU. (SBA, 2023), alrededor del 47 % de las pequeñas empresas evitan la adopción de AIOps debido a los altos costos de instalación e integración.

 

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Perspectivas regionales del mercado AIOps

• América del norte

América del Norte domina la cuota de mercado de AIOps, impulsada por sólidos avances tecnológicos, la adopción de la nube y proyectos de transformación virtual. La región se beneficia de un alto conocimiento de los principales proveedores de servicios de TI e inteligencia artificial, que incluyen IBM, BMC, Splunk, Dynatrace y Moogsoft, que continúan innovando en soluciones AIOps.  El mercado estadounidense de AIOps desempeña un papel importante en este dominio, ya que importantes empresas implementan rápidamente la automatización de TI impulsada por IA para mejorar el rendimiento del dispositivo, la ciberseguridad y el análisis predictivo. Una mayor inversión en inteligencia artificial, estudio automático y análisis de gran información, junto con la creciente demanda de seguimiento y automatización de TI en tiempo real, fortalecen de manera similar el mercado estadounidense. El impulso ascendente de la computación en la nube, la IoT y los entornos de TI híbridos ha ampliado la adopción de AIOps, convirtiendo a América del Norte en un líder internacional en este sector.

• Europa

El mercado europeo de AIOps (Inteligencia artificial para operaciones de TI) está experimentando un crecimiento considerable, impulsado por la creciente adopción de la IA y el conocimiento de las máquinas en el control de TI. Empresas de todos los sectores, incluidos la banca, la atención médica, el comercio minorista y la fabricación, están aprovechando AIOps para embellecer la automatización de TI, la detección de incidentes y el análisis predictivo. Las organizaciones líderes, incluidas BMC, IBM, Splunk, Moogsoft y Dynatrace, están ampliando su presencia en la zona para satisfacer la creciente demanda de monitoreo de TI en tiempo real y detección de anomalías. La adopción de la computación en la nube, el análisis de datos masivos y el IoT impulsan aún más el mercado. Además, las estrictas normas de información (GDPR) y la necesidad de ciberseguridad están utilizando a las agencias para invertir en respuestas AIOps. A medida que las organizaciones priorizan el rendimiento de TI y la resiliencia operativa, se espera que el mercado europeo de AIOps continúe su sólido crecimiento.

• Asia

El mercado de AIOps (Inteligencia artificial para operaciones de TI) de Asia Pacífico está experimentando un rápido auge, impulsado por la creciente transformación digital, la adopción de la nube y la necesidad de una gestión automática de TI. Empresas de todos los sectores, incluida la banca, la atención sanitaria, el comercio minorista y la fabricación, están aprovechando las AIOps para mejorar el rendimiento de TI, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la toma de decisiones.  Actores clave como IBM, BMC, Splunk, Moogsoft y Broadcom están aumentando su presencia dentro del lugar, presentando análisis y automatización impulsados ​​por IA para gestionar entornos de TI complicados. Países como China, India, Japón y Corea del Sur están liderando la adopción gracias a sólidas inversiones en inteligencia artificial y tecnologías de nube. La creciente demanda de seguimiento de datos en tiempo real, ciberseguridad y análisis predictivo también está impulsando el crecimiento del mercado.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

Jugadores claveOfrecer plataformas que utilicen el conocimiento automático (ML) y resuelvan problemas de TI de manera eficaz.

El mercado AIOps se impulsa con la ayuda de actores clave que brindan respuestas impulsadas por IA para mejorar las operaciones de TI, la automatización y el análisis en tiempo real. Las organizaciones líderes en este mercado incluyen IBM, Splunk, Dynatrace, Moogsoft, BMC Software, Broadcom, HCL Technologies, New Relic, Elastic, BigPanda y ScienceLogic. Estas empresas ofrecen plataformas que utilizan el aprendizaje automático (ML), el análisis predictivo y la automatización para descubrir, diagnosticar y resolver problemas de TI de manera eficaz.  Con la creciente complejidad de los entornos de TI, las organizaciones confían en las soluciones AIOps para mejorar el rendimiento general del sistema, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la protección. Estas estructuras ayudan a los grupos a gestionar entornos de múltiples nubes, infraestructuras híbridas y procesamiento de registros en tiempo real. La demanda de una gestión de TI proactiva, una ciberseguridad más ventajosa y una reducción de precios está impulsando el auge dentro del mercado AIOps. Los proveedores líderes siguen innovando mediante la integración de automatización impulsada por IA, equipos de observabilidad y análisis inteligentes para optimizar las operaciones de TI en las empresas modernas.

• BigPanda Inc.: Según el Departamento de Energía de EE. UU. (2023), los sistemas de monitoreo de inteligencia artificial de BigPanda se utilizan en más del 54 % de los centros de datos a gran escala para la correlación de eventos y la gestión de respuestas automatizadas.

• VuNet: Según el Departamento de Comercio de EE. UU. (2023), las plataformas de análisis basadas en inteligencia artificial de VuNet han mejorado la visibilidad operativa para casi el 38 % de las empresas de servicios de TI con sede en EE. UU. que utilizan procesamiento de datos en tiempo real.

Lista de las principales empresas de AIOps

• BigPanda Inc. (U.S.)
• BMC Software Inc. (U.S.)
• IBM Corporation (U.S.)
• Moogsoft Inc. (U.S.)
• Broadcom Inc. (CA Technologies) (U.S.)
• Splunk Inc. (U.S.)
• New Relic Inc. (U.S.)
• Elasticsearch B.V. (Netherlands)
• ScienceLogic (U.S.)
• Dynatrace LLC (U.S.)

DESARROLLO CLAVE DE LA INDUSTRIA

abril 2024: BMC, una importante empresa de soluciones de software, adquirió Netreo, una red de TI inteligente y sólida y una organización de seguimiento del estado de alerta. Esta adquisición fortalece el papel de BMC en la observabilidad y las operaciones de TI impulsadas por IA, mejorando su capacidad para mostrar infraestructura, redes y paquetes. Al integrar las capacidades de Netreo, BMC pretende ofrecer una visibilidad operativa más profunda a través de una plataforma de observabilidad abierta, permitiendo a las organizaciones optimizar el rendimiento, mejorar la toma de decisiones y garantizar una gestión de TI fluida en entornos virtuales complejos.

COBERTURA DEL INFORME

Este informe proporciona un análisis completo del mercado mundial de AIOps de 2018 a 2028, brindando información sobre la evolución empresarial, la dinámica competitiva y la segmentación del mercado. Examina la reputación actual del mercado, los impulsores del crecimiento y las tendencias crecientes, destacando la creciente adopción de la automatización impulsada por la IA en las operaciones de TI.  El disco explora el panorama agresivo, perfilando actores importantes como IBM, Splunk, Dynatrace, Moogsoft, BMC Software, Broadcom, HCL Technologies, New Relic, Elastic, BigPanda y ScienceLogic. Profundiza en sus estrategias de mercado, innovaciones y servicios de productos que mejoran el control de las operaciones de TI a través del conocimiento del sistema (ML), análisis predictivo y seguimiento en tiempo real.  Además, el estudio ofrece segmentación por tipo, aplicación y ubicación, y lee cómo diferentes industrias utilizan AIOps para el seguimiento de redes, la detección de anomalías y la gestión de servicios de TI. Con el impulso ascendente de la computación en la nube, las infraestructuras híbridas y las situaciones exigentes de ciberseguridad, este documento ofrece información valiosa para las agencias, comerciantes y partes interesadas que navegan por el panorama en evolución de AIOps.