Inteligencia artificial en la gestión predictiva de incidentes de TI

Palabras clave: incidentes de TI, inteligencia artificial, gestión predictiva

Resumen

Esta revisión sistemática sintetiza la literatura sobre la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la gestión predictiva de incidentes de Tecnologías de la Información (TI). El estudio se enfoca en evaluar la capacidad predictiva de las soluciones basadas en IA y en identificar áreas de oportunidad para investigaciones futuras. Utilizando la metodología PRISMA, se realizaron búsquedas exhaustivas en bases de datos académicas utilizando ecuaciones de búsqueda específicas. Se seleccionaron 15 artículos que abordan el tema desde diferentes perspectivas, destacando el uso de técnicas avanzadas como machine learning, deep learning y transformadores para mejorar la precisión en la predicción de incidentes de TI. Además, se exploró cómo la IA para Operaciones de TI (AIOps) facilita la automatización y gestión proactiva de incidentes, optimizando así la eficiencia operativa y la disponibilidad del sistema. Los hallazgos resaltan la efectividad de estas tecnologías en la reducción del tiempo de resolución de incidentes y en la mejora de la resiliencia organizacional frente a desafíos tecnológicos emergentes. En conjunto, esta revisión subraya la importancia de la innovación continua y la integración estratégica de IA en la gestión de servicios de TI para mejorar la eficiencia operativa y fortalecer la capacidad de adaptación de las organizaciones.

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Citas

Y. Remil. “How Can Subgroup Discovery Help AIOps?” INSA Lyon, CNRS, LIRIS UMR5205, France. Infologic R&D, Bourg-l`es-Valence, France, 10 Sep 2021, doi: 10.1109/ASE51524.2021.9678697

Y. Remil, A. Bendimerad, M. Chambard, R. Mathonat, M. Plantevit, et al.. “Mining Java Memory Errors using Subjective Interesting Subgroups with Hierarchical Targets”. IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDM Workshops), IEEE, Dec 2023, Shanghai (Chine), China, doi: 10.1109/ICDMW60847.2023.00159

E. Kapel, L. Cruz, D. Spinellis, and A. van Deursen. 2024. ”On the Difficulty of Identifying Incident-Inducing Changes”. In 46th International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSESEIP’24), April 14–20, Lisbon, Portugal. ACM, New York, NY, USA, 11 pages, 2024, doi: 10.1145/3639477.3639755

M. G. Locher, “Optimizing IT operations with AIOps : an investigation into the opportunities and challenges for enterprise adoption,” Master’s thesis, ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, Winterthur, 2023, doi: 10.21256/zhaw-29334.

Z. Chen, Y. Kang, L. Li, X. Zhang, et al. “Towards Intelligent Incident Management: Why We Need It and How We Make It”. In Proceedings of the 28th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering (ESEC/FSE ’20), November 8–13, Virtual Event, USA. ACM, New York, NY, USA, 11 pages, 2020, doi: 10.1145/3368089.3417055

D. V. Moreno Avila, “Innovaciones tecnológicas en la seguridad y salud en el trabajo en Colombia: una revisión documental,” Trabajo de grado para optar el título de especialista en seguridad y salud en el trabajo, Universidad Santo Tomás, Bucaramanga, 2024.

W. J. Agamez Julio, “Predicción de riesgos en salud, para personas con obesidad, empleando técnicas de aprendizaje de máquinas,” M.S. thesis, Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia, 2022.

H. Ccalla Laguna, “Implantación de un sistema de información basado en la web de registro y gestión de accidentes e incidentes para la mejora de indicadores de seguridad en el trabajo en una compañía minera en la ciudad de Cusco - 2022,” Tesis de grado, Facultad de Ingeniería, Ingeniería de Sistemas e Informática, Universidad Nacional, Lima, Perú, 2023.

J. Kamlofsky, G. Gonzalez, y S. Trigo, “Desarrollo de una guía para el abordaje de incidentes de ciberseguridad en infraestructuras críticas industriales,” en XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación, RedUNCI - UNdeC, Buenos Aires, Argentina, 15-16 abr. 2021, ISBN: 978-987-24611-3-3.

D. E. Viñas Reyes, "La prevención en la pérdida de datos e información, vital en la vigilancia privada," Ensayo Académico, Facultad de Relaciones Internacionales, Estrategia y Seguridad, Programa Administración de la Seguridad, Bogotá D.C., 2021.

C. A. Pabón Álvarez y M. Flórez Lasprilla, "Mejorar un modelo de gestión de incidentes de seguridad estándar, mediante el uso de una base de conocimiento de ataques a servicios web en ambientes IoT, construida con tecnologías Honeypot, Big data y bases de datos distribuidas sobre Blockchain, que facilite el manejo de eventos de seguridad informática," Tesis de Magister, Instituto Tecnológico Metropolitano, Facultad de Ingenierías, Medellín, Colombia, 2022.

R. O. Castro Dávila, "Implementación de una mesa de ayuda basada en ITIL V4 para agilizar los procesos internos de TI," Tesis, Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo, Pimentel, Perú, 2022.

Y. S. Martínez, "La Inteligencia Artificial en la transformación de procesos universitarios," Tecnología e Innovación en Educación Superior, vol. 1, no. 2, pp. 1-10, Oct. 2019.

S. Russell y P. Norvig, "Artificial Intelligence: A Modern Approach," 4th ed., Pearson, 2020.

G. Kaur y M. Kaur, "AIOps: Predictive Analytics for IT Operations," International Journal of Computer Applications, vol. 177, no. 15, pp. 25-30, 2019. doi: 10.5120/ijca2019918581.

D. R. Gagne, "Leveraging AIOps for Proactive IT Incident Management," IT Professional, vol. 22, no. 2, pp. 45-52, 2020. doi: 10.1109/MITP.2020.2977241.

T. L. Gonsalves and S. T. Parab, "IT Incident Management: A Case Study," Procedia Computer Science, vol. 167, pp. 1575-1584, 2020. doi: 10.1016/j.procs.2020.03.328.

J. K. Bedi, "Effective IT Incident Management," IT Professional, vol. 21, no. 3, pp. 55-63, 2019. doi: 10.1109/MITP.2019.2914107.

P. Gupta and R. Ramesh, "Predictive Analytics for IT Incident Management," Journal of Network and Computer Applications, vol. 156, pp. 102-115, 2021. doi: 10.1016/j.jnca.2020.102962.

A. Bilgihan, et al., "RAISE: leveraging responsible AI for service excellence," Journal of Service Management, 2020.

V. Kaartemo and A. Helkkula, "Human–AI resource relations in value cocreation in service ecosystems," Journal of Service Management, 2020.

D. Moreno Avila, "Innovaciones tecnológicas en la seguridad y salud en el trabajo en Colombia: una revisión documental," Journal of Safety Management, 2024.

Y. S. Martínez, "La Inteligencia Artificial en la transformación de procesos universitarios," Tecnología e Innovación en Educación Superior, vol. 1, no. 2, pp. 1-10, Oct. 2019.

S. Ahmed et al., “An Empirical Analysis of State-of-Art Classification Models in an IT Incident Severity Prediction Framework”, Appl. Sci., vol. 13, n.º 6, p. 3843, marzo de 2023. Accedido el 16 de junio de 2024. [En línea]. Disponible: https://doi.org/10.3390/app13063843

Y. Chinthapatla. “Exploring the Transformative Benefits of Integrating Artificial Intelligence into Configuration Management Database (CMDB)”. International Journal of Management, IT & Engineering, Vol. 14 Issue 02, February 2024.

Recibido: 2024-05-19
Aceptado: 2024-08-06
Publicado: 2024-09-30
Cómo citar
[1]
L. J. Amaya Jave, R. A. Querevalú Galán, y A. C. Mendoza de los Santos, «Inteligencia artificial en la gestión predictiva de incidentes de TI», Innov. softw., vol. 5, n.º 2, pp. 85-103, sep. 2024.
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