AIOps: voorkom deze veelvoorkomende valkuilen bij IT-automatisering

IT-operaties beheren betekent tegenwoordig omgaan met grotere, snellere en meer verbonden omgevingen dan ooit. Traditionele monitoring en op regels gebaseerde systemen zijn niet langer voldoende om diensten stabiel te houden.

AIOps verandert de manier van werken door machine learning toe te passen op live systeemdata en enterprise AI-agenten in te zetten om dynamischer te kunnen reageren op incidenten.

Omdat omgevingen onvoorspelbaar veranderen, stelt deze aanpak teams in staat om verder te gaan dan statische monitoring en meer adaptief te reageren.

Wat is AIOps?

Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) past machine learning en geavanceerde analyses toe op operationele data om de gezondheid en prestaties van IT-systemen te beheren zonder handmatige tussenkomst.

De term werd geïntroduceerd door Gartner in 2016 en beschrijft platforms die belangrijke operationele taken automatiseren — zoals het detecteren van afwijkingen, het correleren van gebeurtenissen, het vinden van oorzaken en het reageren op incidenten — door te leren van realtime systeemdata in plaats van vaste regels.

Moderne AIOps-oplossingen gaan verder: ze combineren detectiemodellen met AI-agenten die gerelateerde problemen koppelen en oplossingen aansturen via verschillende tools, waardoor operations dynamischer en minder reactief worden.

Belangrijke AIOps-concepten

Hoe verschilt AIOps van MLOps en DevOps?

Nu automatisering en datagedreven workflows steeds gebruikelijker zijn in IT en software, worden termen als AIOps, MLOps en DevOps vaak samen genoemd.

Ze delen doelen als betrouwbaarheid, schaalbaarheid en snelheid verbeteren, maar richten zich op verschillende delen van de technologiecyclus. Omdat alle drie automatisering inzetten om complexiteit te beheren, worden hun rollen soms verward.

Hoe werkt AIOps?

AIOps brengt machine learning naar dagelijkse operaties door systemen te helpen problemen vroeg te signaleren en automatisch te reageren.

Het zoekt naar ongewoon gedrag, koppelt gerelateerde problemen en onderneemt actie zonder dat iemand hoeft in te grijpen.

Om deze flow te illustreren: stel je voor dat het afrekenproces van een e-commercebedrijf plotseling vertraagt tijdens piekuren.

Stap 1: Operationele data verzamelen en voorbereiden

Om de vertraging vroeg te signaleren, verzamelt het AIOps-platform live metrics van webservers, API’s en databases.

Het reinigt en synchroniseert latencydata, transactiefouten en systeemlogs om een realtime overzicht te creëren, zodat detectiemodellen consistente en betrouwbare signalen krijgen.

Stap 2: Afwijkingen opsporen in complexe systemen

Bij piekverkeer detecteert het platform abnormale afrekentijden ten opzichte van de geleerde basislijnen.

AI-agenten markeren deze afwijkingen voordat limieten worden overschreden, zodat de vertraging vroegtijdig kan worden aangepakt.

Hoewel agenten slechts één onderdeel zijn van de AIOps-stack, legt deze gids over het bouwen van een AI-agent uit hoe ze zijn opgebouwd om over signalen heen te redeneren en beslissingen te nemen.

Sommige platforms zetten verticale AI-agenten in die specifiek zijn getraind voor domeinen als cloudinfrastructuur, netwerken of databases om de nauwkeurigheid te verhogen.

Stap 3: Incidenten koppelen over omgevingen heen

Het platform koppelt oplopende afrekentijden aan gelijktijdige vertragingen in databasequeries en netwerkpakketverlies.

AI-agenten helpen door over gerelateerde signalen heen te redeneren, het volledige incident te reconstrueren en te identificeren dat de vertraging wordt veroorzaakt door backend-belasting die zich verspreidt over systemen, en niet alleen door frontend-problemen.

Deze mogelijkheden zijn een vorm van AI-agent orchestratie, waarbij gespecialiseerde modellen samenwerken om een volledig beeld van het incidentlandschap te krijgen.

Een veelvoorkomend voorbeeld is gebruikers die afrekenfouten ervaren, waarbij de oorzaak uiteindelijk blijkt te liggen bij een AWS-instance die uitvalt in plaats van de applicatie zelf.

Stap 4: Automatisch reageren op kritieke gebeurtenissen

Zodra het AIOps-platform bevestigt dat AWS-instance-uitval de afrekenprestaties beïnvloedt, worden vooraf ingestelde acties gestart.

Deze acties kunnen bijvoorbeeld het automatisch opschalen van afreken-API’s of het omleiden van databaseverkeer omvatten, waardoor het platform wordt gestabiliseerd voordat er grote storingen ontstaan.

Stap 5: Continu leren en bijstellen van modellen

Nadat de oplossing is teruggekoppeld aan het systeem, wordt operationele feedback uit het hele proces gebruikt om afwijkingsdetectiemodellen opnieuw te trainen.

Deze feedback helpt AI-agenten ook effectiever over incidenten heen te redeneren en betere geautomatiseerde beslissingen te nemen.

Hierdoor kunnen AIOps-platforms afwijkingen eerder herkennen, gerelateerde gebeurtenissen nauwkeuriger koppelen en effectiever automatisch reageren naarmate omgevingen blijven veranderen.

Wat zijn de belangrijkste toepassingen van AIOps?

Nu AIOps-systemen zich ontwikkelen, combineren onderzoekers traditionele IT-systemen met grote taalmodellen (LLM’s) om hardnekkige operationele uitdagingen aan te pakken.

Een paper uit 2025, getiteld “Empowering AIOps” en gepresenteerd op het ACM Symposium on Software Engineering, laat zien hoe LLM’s ongestructureerde data zoals systeemlogs en incidentrapporten kunnen interpreteren en de verklaarbaarheid van AI-inzichten verbeteren.

Deze ontwikkeling is een belangrijke stap richting de adoptie van AI-systemen — en wordt essentieel voor teams die snelheid en kwaliteit moeten behouden in steeds complexere omgevingen.

Deze mogelijkheden vergroten het bereik van AIOps, met name op het gebied van optimalisatie, systeemgezondheidsmonitoring, cybersecurity en resource-allocatie.

Systeemgezondheid monitoren en incidenten detecteren

AIOps signaleert vroegtijdig tekenen van instabiliteit, zoals verminderde API-prestaties of backend-belasting, waardoor problemen kunnen worden aangepakt voordat ze uitgroeien tot storingen die gebruikers en kritieke diensten verstoren.

Zoals Matvey Kukuy, medeoprichter van Keep, een open-source AIOps-platform, het verwoordt:

‍“Als je een grote enterprise-infrastructuur beheert, waar altijd wel iets gebeurt, heb je waarschijnlijk te maken met duizenden gebeurtenissen.”

Dit volume maakt het vrijwel onmogelijk om incidenten handmatig te volgen — AIOps-platforms helpen teams om te focussen op wat het belangrijkst is.

Netwerkprestaties optimaliseren

Waar monitoring vroege waarschuwingssignalen geeft, gaat AIOps verder door netwerkpaden dynamisch te optimaliseren om snelheid en beschikbaarheid te behouden bij veranderende omstandigheden.

Het helpt de belasting over knooppunten te verdelen, netwerkpaden aan te passen tijdens perioden van belasting, en kritisch applicatieverkeer voorrang te geven om vertraging en verstoringen te minimaliseren.

Cybersecurity-verdediging versterken

Door operationele en beveiligingssignalen te combineren, onthult AIOps verborgen dreigingen die aan traditionele monitoring ontsnappen.

Het helpt teams bij het detecteren van laterale bewegingen binnen omgevingen en zorgt voor snellere reacties op opkomende aanvalspatronen.

Voorspellen van resource- en capaciteitsbehoeften

Naast het beheren van de actuele systeemgezondheid, helpt AIOps teams bij het plannen van toekomstige groei.

Door te voorspellen wanneer en waar capaciteit nodig zal zijn, maakt het slimmere schaalbaarheid van infrastructuur en langetermijnplanning van middelen mogelijk.

Hoe stel je een AIOps-strategie op?

Een succesvolle AIOps-strategie begint met meer dan alleen het inzetten van automatiseringstools.

Teams hebben een sterke operationele basis, betrouwbare datapraktijken en realistische verwachtingen nodig over wat AI-gedreven operaties wel en niet kunnen.

1. Centraliseer systeemmonitoring en observatiegegevens

AIOps vereist een volledig, realtime overzicht van je systemen. Bundel logs, metrics, traces en events in één observatielaag.

Tekorten in monitoring of gefragmenteerde tools verzwakken patroonherkenning en incidentdetectie. Sterkere observatie geeft AIOps-platforms de signaalstroom die nodig is voor nauwkeurige inzichten.

2. Standaardiseer incidentmanagementprocessen

Zonder duidelijke escalatiepaden kan AIOps het oplossen van incidenten niet effectief automatiseren, wat leidt tot meer verwarring en fouten.

AIOps sluit aan op bestaande incidentmanagement, dus stabiliteit en consistentie zijn essentieel voordat automatiseringslagen worden toegevoegd.

3. Bouw een hoogwaardige operationele datastroom op

AIOps-modellen zijn afhankelijk van realtime, genormaliseerde input om afwijkingen betrouwbaar te herkennen.

Teams moeten de kwaliteit van data-inname controleren, gebeurtenisformaten standaardiseren en overbodige of weinig waardevolle metrics opschonen om een betrouwbare operationele databasis te creëren.

4. Kies een eerste domein voor implementatie

AIOps direct over de hele omgeving uitrollen zorgt voor onnodige complexiteit zonder controle.

Begin binnen een specifiek operationeel domein, zoals netwerkmonitoring, cloudinfrastructuur of applicatiegezondheid.

Focussen op een afgebakend gebied maakt het sneller mogelijk modellen te optimaliseren, resultaten te meten en later soepel op te schalen.

5. Stem teams af op realistische AIOps-verwachtingen

AIOps versnelt detectie en triage, maar duidelijke verwachtingen over wat geautomatiseerd moet worden zorgen ervoor dat het ondersteunt en versterkt, in plaats van willekeurig menselijk oordeel te vervangen.

Zoals Jay Rudrachar, Senior Director bij TIAA, aan Gartner uitlegt,

‍“Wat is uiteindelijk ons grootste voordeel? Het zoveel mogelijk verminderen van klantgerichte storingen en downtime, en proactief handelen.”

Met die instelling vermijden teams het najagen van automatisering voor zaken die niet of niet hoeven te worden geautomatiseerd, en richten ze zich op het oplossen van echte pijnpunten die de impact voor de gebruiker verkleinen.

6. Evalueer AIOps-oplossingen zorgvuldig

Niet elke AIOps-oplossing past even goed in elke omgeving. De evaluatie moet zich richten op integratie met observability, flexibiliteit van automatisering en praktische operationele aanpasbaarheid.

Hoewel er enkele AIOps-certificeringen bestaan, zijn platformkennis en architecturale aansluiting belangrijker dan formele diploma’s. Kies oplossingen die passen bij je data-architectuur en systeembehoeften.

Top 5 AIOps-platforms

De keuze voor het juiste AIOps-platform bepaalt hoe snel teams kunnen reageren op systeemproblemen en hoe zeker ze infrastructuurgroei kunnen plannen.

Het doel is niet alleen sneller waarschuwen, maar automatisering integreren in dagelijkse operaties zonder nieuwe blinde vlekken te creëren.

1. PagerDuty

PagerDuty is een AIOps-platform gericht op realtime incidentrespons, automatisering en event intelligence. Het verbindt monitoringtools, observatieplatforms en on-call teams om sneller problemen te detecteren, diagnosticeren en oplossen.

Het wordt veel gebruikt in AI-ticketing-opstellingen, waarbij waarschuwingen automatisch incidenttickets genereren en escaleren via geïntegreerde ITSM-tools zoals Jira of ServiceNow.

Het gebruikt AI-gedreven gebeurteniscorrelatie om ruis te verminderen en kritieke incidenten naar voren te brengen. Teams kunnen geautomatiseerde workflows instellen om waarschuwingen te verrijken, acties te triggeren en te escaleren op basis van ernst.

PagerDuty ondersteunt integraties met tools zoals Slack, ServiceNow, Jira, Datadog en AWS CloudWatch. De event orchestration, adaptieve leermodellen en response playbooks helpen teams proactief incidenten te beheren.

Belangrijkste functies:

• Realtime gebeurteniscorrelatie en ruisonderdrukking
• Incidentresponsautomatisering met runbooks en dynamische routering
• AI-gebaseerde anomaliedetectie en groepering van waarschuwingen
• Integraties met monitoring-, ticketing- en samenwerkingstools

Prijzen:

• Gratis plan: Basis incidentmanagement voor kleine teams
• Professional: $21/gebruiker/maand — voegt on-call planning en groepering van waarschuwingen toe
• Business: $41/gebruiker/maand — bevat event orchestration en automatiseringsfuncties
• Enterprise: Prijs op maat voor grootschalige operaties en geavanceerde compliance

2. Botpress

Botpress is een no-code AI-agentplatform dat teams helpt operationele workflows te orkestreren, incidentrespons te automatiseren en infrastructuurevenementen te beheren over verschillende omgevingen.

Ontworpen om realtime systeemsignalen te bundelen, kunnen Botpress-agents waarschuwingen triggeren, tickets openen, problemen escaleren en oplossingsstappen automatiseren via tools als Slack, Jira, GitHub Actions en Grafana Cloud — allemaal toegankelijk via de Integration Hub.

In tegenstelling tot traditionele monitoringstacks die afhankelijk zijn van statische pipelines, kun je met het platform AI-agents gebruiken om operationele flows aan te passen op basis van actuele systeemcondities, een kernvereiste in moderne AI workflow automation-omgevingen.

Het fungeert als een orkestratielaag voor infrastructuuroperaties, waarmee teams escalaties kunnen beheren, beslissingen automatiseren en systeemacties direct vanuit chatomgevingen kunnen aansturen.

Belangrijkste functies:

• No-code builder voor agents, API’s en eventworkflows
• Webhook- en API-ondersteuning voor pipelinesignalen en incidenttriggers
• Geheugen en conditionele routering voor dynamische escalaties
• Multichannel implementatie in interne en externe apps

Prijzen:

• Gratis plan: $0/maand met $5 aan AI-gebruik
• Plus: $89/maand — voegt live agent-routering en flowtesten toe
• Team: $495/maand — voor SSO, samenwerking en toegangsbeheer
• Enterprise: Prijs op aanvraag voor schaal en compliance

3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) is een observatie- en AIOps-platform dat systeemgezondheid monitort, gebeurtenissen correleert en storingen voorspelt in complexe IT-omgevingen.

Deze mogelijkheden zijn vooral waardevol in AI in telecom-scenario’s, waar realtime signaalcorrelatie cruciaal is voor het waarborgen van uptime in grote netwerken.

Het gebruikt machine learning-gedreven analyses om afwijkingen te detecteren, afhankelijkheden van diensten te volgen en incidenten te prioriteren op basis van bedrijfsimpact. ITSI bundelt metrics, logs en traces in één overzicht voor volledige zichtbaarheid op systeemprestaties.

De voorspellende analyses van ITSI helpen serviceverslechteringen te anticiperen, terwijl de gebeurteniscorrelatie-engine ruis vermindert en actiegerichte incidenten naar voren brengt.

Belangrijkste functies:

• Geïntegreerde monitoring van metrics, logs en traces
• Afhankelijkheidsmapping en gezondheidscores van diensten
• Voorspellende analyses voor vroege storingsdetectie
• Ruisonderdrukking via gebeurteniscorrelatie en clustering

Prijzen:

• Prijs op maat op basis van datavolume en gebruikersbehoeften
• Meestal aangeboden als onderdeel van Splunk Cloud of Splunk Enterprise implementaties

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps is een modulair, door AI aangedreven IT-operationsplatform dat is ontwikkeld door IBM. Het is ontworpen om operationele teams te helpen bij het detecteren, diagnosticeren en oplossen van incidenten in hybride en multicloudomgevingen.

Gebouwd op open standaarden en onderdeel van IBM’s Cloud Pak-suite, maakt het gebruik van verklaarbare AI en beleidsgestuurde automatisering om meldingsmoeheid te verminderen, oorzaken te achterhalen en de systeembeschikbaarheid te verbeteren.

Het platform groepeert gerelateerde meldingen, detecteert realtime afwijkingen en begeleidt de oplossing met behulp van runbooks en integratiebeleid.

Het koppelt met tools zoals ServiceNow, IBM Db2 en Netcool/Impact, waardoor het ideaal is voor teams die hun operations willen moderniseren zonder bestaande investeringen op te geven.

Belangrijkste functies:

• Intelligente correlatie van meldingen en oorzaakdetectie
• Realtime detectie van afwijkingen en onderdrukking van ruis
• Beleidsgestuurde workflows met voorwaardelijke uitvoering
• Integraties met ITSM-platforms, observatietools en IBM-systemen

Prijzen:

• Aangepaste prijsstelling op basis van implementatiegrootte

5. Ignio

Ignio van Digitate is een AIOps-platform dat AI, automatisering en analytics combineert om IT-operationele problemen te detecteren, diagnosticeren en oplossen. De focus ligt op autonome operaties door systeemgedrag te leren en incidenten proactief te beheren.

De kracht van Ignio zit in de blauwdruk-gestuurde modellen die systemen in kaart brengen, storingen voorspellen en zelfherstellende acties uitvoeren zonder te wachten op handmatige tussenkomst.

Het ondersteunt integraties met bedrijfs-IT-systemen zoals ServiceNow, AWS, Azure en SAP-omgevingen.

Door voorspellende analyses te combineren met automatisering helpt Ignio teams om uitvaltijd te verminderen, middelen optimaal te benutten en operaties op te schalen zonder extra belasting.

Belangrijkste kenmerken:

• Zelfherstellende incidentafhandeling op basis van geleerde systeempatronen
• Dynamische afhankelijkheidsmapping en voorspellende analyses
• Automatisering van routinematige operationele taken
• Integratie met cloud-, ERP- en servicemanagementplatforms

Prijsstelling: Niet openbaar beschikbaar

Implementeer vandaag nog een AIOps-workflow

Met Botpress kunnen teams operationele signalen op schaal verwerken, dynamische regels instellen rond systeemevenementen en reacties aanpassen zonder statische workflows opnieuw te bouwen.

Agents registreren gesprekken, oplossingen en escalaties in realtime, zodat teams hun operationele processen kunnen verfijnen zodra nieuwe incidenten zich voordoen.

Integraties met Jira, GitHub Actions, AWS en Grafana Cloud stellen Botpress in staat om updates te activeren, taken te escaleren en direct statistieken op te halen in incidentworkflows.

Begin vandaag nog met bouwen – het is gratis.

Veelgestelde vragen

1. Hoe bepaal ik of mijn organisatie klaar is voor AIOps?

Om te bepalen of je organisatie klaar is voor AIOps, kijk je of je teams last hebben van meldingsmoeheid of vooral reactief zijn bij incidentafhandeling. Je bent klaar als je al gestructureerde observatiegegevens (logs, metrics, traces) verzamelt en de MTTR (Mean Time to Resolution) wilt verkorten met intelligente automatisering.

2. Wat zijn de meest voorkomende misvattingen over AIOps?

Een veelvoorkomende misvatting over AIOps is dat het menselijke operators vervangt, terwijl het hen juist ondersteunt door ruis uit meldingen te filteren en sneller oorzaken te vinden. Een andere misvatting is dat AIOps alleen voor grote bedrijven is, terwijl veel moderne AIOps-tools ook geschikt zijn voor middelgrote organisaties.

3. Kan AIOps werken in afgesloten of offline omgevingen?

Ja, AIOps kan werken in afgesloten omgevingen als het wordt ingezet met on-premise oplossingen, maar deze opstellingen missen realtime updates van cloud-intelligentie of externe data-verrijking. Je bent dan volledig afhankelijk van lokale telemetrie en historische gegevens voor inzichten.

4. Wie is verantwoordelijk voor de beslissingen die AI-agenten nemen binnen AIOps-platforms?

Het operationele team is verantwoordelijk voor de beslissingen van AI-agents in AIOps-platforms. Hoewel AI-agents acties kunnen voorstellen of vooraf ingestelde reacties kunnen automatiseren, zijn menselijke operators verantwoordelijk voor het instellen van beleid en het waarborgen van de verantwoordelijkheid voor de uitkomsten.

5. Hoe wordt uitlegbaarheid gegarandeerd bij operationele beslissingen die door AI worden genomen?

Uitlegbaarheid bij AI-gedreven operationele beslissingen wordt gegarandeerd door gedetailleerde logs, oorzaakanalyses, correlatiegrafieken en samenvattingen in natuurlijke taal die uitleggen waarom een melding is gegenereerd of een actie is uitgevoerd. Veel AIOps-platforms tonen ook bijdragende factoren en vertrouwensniveaus om transparantie te ondersteunen.