Visão Geral do Mercado
O mercado de plataformas AIOps foi avaliado em USD 1.867,5 milhões em 2024 e prevê-se que atinja USD 8.695,24 milhões até 2032, com um CAGR de 21,2% durante o período de previsão.
| ATRIBUTO DO RELATÓRIO |
DETALHES |
| Período Histórico |
2020-2023 |
| Ano Base |
2024 |
| Período de Previsão |
2025-2032 |
| Tamanho do Mercado de Plataformas AIOps 2024 |
USD 1.867,5 Milhões |
| Mercado de Plataformas AIOps, CAGR |
21,2% |
| Tamanho do Mercado de Plataformas AIOps 2032 |
USD 8.695,24 Milhões |
O mercado de plataformas AIOps é dominado por líderes tecnológicos que oferecem observabilidade avançada, automação e inteligência de incidentes impulsionada por IA. Principais players como Broadcom, Dynatrace, HCL Technologies Limited, ProphetStor Data Services, Inc., VMware, Splunk Inc., IBM, Micro Focus, BMC Software e Moogsoft continuam a expandir suas capacidades através de análises preditivas, integrações nativas em nuvem e análise automatizada de causa raiz. Esses fornecedores competem aprimorando o monitoramento em tempo real, integrando recursos de IA generativa e fortalecendo a visibilidade operacional em multi-nuvem. A América do Norte lidera o mercado global de AIOps com uma participação estimada de 38%, apoiada por fortes investimentos em transformação digital, ambientes de operações de TI maduros e adoção precoce por empresas nos setores de BFSI, telecomunicações e tecnologia.
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Insights de Mercado
- O mercado de plataformas AIOps foi avaliado em USD 1.867,5 milhões em 2024 e projeta-se que alcance USD 8.695,24 milhões até 2032, registrando um CAGR de 21,2% durante o período de previsão.
- O crescimento do mercado é impulsionado pela rápida adoção de arquiteturas híbridas e multi-cloud, aumento da complexidade das aplicações e a necessidade de reduzir o MTTR através da detecção automatizada de incidentes, correlação de eventos e fluxos de trabalho de remediação inteligente.
- Tendências-chave incluem a integração de IA generativa nos fluxos de trabalho de AIOps, expansão em ambientes de borda e 5G, e crescente convergência de AIOps com SecOps para inteligência operacional unificada e insights preditivos.
- O cenário competitivo é moldado por grandes players como Broadcom, Dynatrace, Splunk Inc., IBM, VMware, BMC Software e Moogsoft, todos focando em observabilidade aprimorada por IA, análises automatizadas e escalabilidade nativa em nuvem para fortalecer o posicionamento no mercado.
- Regionalmente, a América do Norte lidera com 38%, seguida pela Europa com 26% e Ásia-Pacífico com 22%, enquanto por segmento, a solução de Plataforma AIOps domina devido à forte demanda das empresas por visibilidade operacional unificada e orientada por IA.
Análise de Segmentação de Mercado:
Por Solução
O segmento de Plataforma AIOps detém a participação dominante do mercado, impulsionado por sua capacidade de integrar aprendizado de máquina, correlação de eventos e análise automatizada de causa raiz em fluxos de trabalho operacionais unificados. As empresas cada vez mais priorizam a observabilidade full-stack e a prevenção preditiva de problemas, fortalecendo a demanda por implantações centradas em plataformas em detrimento de serviços autônomos. Os Serviços de Implementação mostram crescimento constante à medida que as organizações expandem arquiteturas nativas em nuvem e modernizam patrimônios de TI legados, enquanto os Serviços de Licença & Manutenção se beneficiam de ciclos contínuos de atualização. Os Serviços de Treinamento & Educação ganham tração à medida que as empresas capacitam equipes para utilizar análises e automação orientadas por IA de forma mais eficaz.
- Por exemplo, o data-lakehouse Grail da Dynatrace processa múltiplos petabytes de telemetria por dia e seu motor de IA Davis analisa bilhões de relações de dependência através do Smartscape, permitindo uma análise automatizada de causa raiz altamente precisa em ambientes empresariais complexos.
Por Aplicação
O Gerenciamento de Desempenho de Aplicações (APM) representa o segmento de aplicação líder, apoiado por sua alta adoção em ambientes que requerem monitoramento contínuo de microsserviços, aplicações distribuídas e cargas de trabalho em nuvem híbrida. As organizações utilizam AIOps habilitado para APM para detectar anomalias, otimizar o uso de recursos e reduzir o tempo de inatividade. A Análise em Tempo Real está se expandindo rapidamente devido ao aumento das arquiteturas orientadas a eventos e à necessidade de insights instantâneos sobre incidentes. O Gerenciamento de Infraestrutura também mostra forte adesão à medida que as empresas automatizam a previsão de capacidade e a detecção de desvio de configuração. A categoria Outros inclui casos de uso de nicho onde a IA aumenta fluxos de trabalho operacionais especializados.
· Por exemplo, o Splunk Observability Cloud usa um modelo de rastreamento de fidelidade total NoSample™ que captura 100% dos spans de aplicação sem amostragem, permitindo visibilidade profunda em tempo real em serviços distribuídos. A plataforma correlaciona logs, métricas e rastreamentos com granularidade de nível de milissegundo para melhorar a detecção de anomalias e reduzir o tempo médio de resolução em ambientes complexos de APM.
Por Vertical
O setor BFSI domina o mercado, pois as instituições financeiras implementam AIOps para melhorar a confiabilidade do serviço, acelerar a remediação de incidentes e garantir conformidade em ambientes de transações complexas e de alto volume. As plataformas AIOps ajudam os bancos a reduzir o tempo de inatividade, fortalecer os fluxos de trabalho de detecção de fraudes e suportar o monitoramento em tempo real dos canais digitais. Saúde & Ciências da Vida seguem com uma adoção crescente para gerenciar o tempo de atividade dos sistemas clínicos e proteger os fluxos de dados. Varejo & Bens de Consumo usam AIOps para otimizar o desempenho do e-commerce e sistemas de cadeia de suprimentos, enquanto TI & Telecom permanecem grandes adotantes devido às extensas necessidades de automação de infraestrutura de rede.
Principais Motores de Crescimento
Rápida Expansão de Ambientes Híbridos e Multi-Cloud
A migração acelerada em direção a arquiteturas híbridas e multi-cloud é um grande motor de crescimento para plataformas AIOps. Empresas que executam cargas de trabalho em nuvens públicas, nuvens privadas e ambientes on-premise enfrentam complexidade aumentada no monitoramento, correlação de alertas e gerenciamento de desempenho. As ferramentas tradicionais de operações de TI não conseguem processar o volume massivo, variedade e velocidade dos dados de telemetria gerados por sistemas distribuídos. As plataformas AIOps preenchem essa lacuna aplicando aprendizado de máquina para detectar anomalias, automatizar a correlação de eventos e fornecer insights preditivos em escala. As crescentes demandas de observabilidade, impulsionadas por microsserviços, clusters Kubernetes e aplicativos orientados por API, aumentam ainda mais a dependência de soluções AIOps unificadas. À medida que as organizações buscam visibilidade de ponta a ponta e resolução mais rápida de incidentes, a adoção de AIOps se fortalece em empresas digitais, instituições financeiras, redes de telecomunicações e infraestruturas de hiperescala.
· Por exemplo, a Plataforma de Dados de Telemetria da New Relic processa métricas, logs, eventos e rastreamentos distribuídos em tempo real através de sua arquitetura em escala de petabytes, permitindo correlação unificada e consultas em nível de milissegundos em ambientes híbridos e multi-cloud.
Crescente Necessidade de Gestão Automatizada de Incidentes e Redução do MTTR
O aumento do custo empresarial de tempo de inatividade e degradação de serviços está impulsionando uma forte demanda por automação habilitada por AIOps. As organizações estão priorizando ferramentas que reduzem o Tempo Médio para Detectar (MTTD) e o Tempo Médio para Resolver (MTTR) através da detecção de anomalias em tempo real, análise automatizada de causa raiz e supressão inteligente de alertas. As plataformas AIOps fornecem monitoramento contínuo e correlação de logs, métricas, rastreamentos e eventos, permitindo que as equipes de TI identifiquem problemas antes que impactem os usuários. A mudança para operações proativas em vez de solução de problemas reativa apoia uma maior resiliência operacional em setores como bancos, saúde, varejo e telecomunicações. A automação de tarefas repetitivas, como triagem de incidentes, enriquecimento de tickets e scripts de remediação, melhora ainda mais a eficiência da equipe. À medida que as experiências digitais se tornam centrais para a lealdade do cliente, as empresas cada vez mais veem AIOps como um requisito estratégico para manter o tempo de atividade e otimizar a entrega de serviços de TI.
- Por exemplo, a Operations Cloud da PagerDuty aplica aprendizado de máquina para reduzir ruído, agrupar alertas relacionados e orquestrar respostas automatizadas, permitindo que as empresas reduzam cargas de trabalho de triagem manual em escala. A plataforma é projetada para ingestão de dados em nível de petabytes e roteamento de eventos em tempo real, suportando operações híbridas e multi-cloud de alto volume em implantações globais.
Crescimento da Observabilidade, Tomada de Decisão Baseada em Análise e Explosão de Volume de Dados
Os ecossistemas empresariais modernos geram volumes massivos de dados de máquina a partir de aplicações, nós de rede, plataformas em nuvem, dispositivos IoT e sistemas de segurança. Este crescimento exponencial na telemetria é um fator chave por trás da rápida adoção de plataformas AIOps. As organizações necessitam de análises escaláveis impulsionadas por IA para extrair insights acionáveis de dados não estruturados e eliminar pontos cegos dentro de sistemas críticos. As plataformas AIOps integram observabilidade, análises de negócios e inteligência preditiva, permitindo que as equipes de TI antecipem o comportamento do sistema e alinhem as operações com os resultados de negócios. A combinação de insights contextuais, estabelecimento de padrões comportamentais e detecção automática de anomalias melhora a velocidade e a precisão na tomada de decisões. À medida que os dados continuam a proliferar em ambientes distribuídos, o AIOps torna-se essencial para gerenciar a complexidade operacional, melhorar a confiabilidade e apoiar a transformação digital de alta velocidade.
Tendências e Oportunidades Principais
Adoção de AIOps Integrado com GenAI para Automação Inteligente
Uma tendência significativa da indústria é a integração de capacidades de IA generativa em plataformas AIOps para melhorar a inteligência de decisão e a automação operacional. Copilotos impulsionados por GenAI auxiliam as equipes de TI resumindo incidentes, gerando scripts de remediação e explicando insights de causa raiz em linguagem natural. Os fornecedores estão incorporando assistentes movidos por LLM em painéis de observabilidade, permitindo triagem mais rápida, solução de problemas guiada e geração de políticas. Esta convergência de AIOps e GenAI desbloqueia oportunidades para resposta autônoma a incidentes, manutenção preditiva e orquestração de fluxo de trabalho consciente do contexto. A tendência é particularmente forte em segmentos empresariais onde as equipes de TI gerenciam grandes operações distribuídas com recursos humanos limitados. À medida que os modelos GenAI melhoram a precisão, as organizações implantam cada vez mais assistentes operacionais impulsionados por IA para acelerar os tempos de resolução, reduzir a carga de trabalho manual e apoiar a continuidade operacional 24/7.
- Por exemplo, o Davis CoPilot da Dynatrace, anunciado em julho de 2023 e disponível em geral desde o final de 2024, aproveita o data lakehouse Grail, que é construído especificamente para ingerir, armazenar e analisar dados unificados de observabilidade, segurança e negócios em escala de exabytes, permitindo análises contextuais em ambientes híbridos e multicloud.
Expansão do AIOps em Ambientes de Borda, 5G e TI Distribuída
O rápido crescimento da computação de borda e das redes 5G apresenta grandes oportunidades para plataformas AIOps. Dispositivos de borda e aplicações de baixa latência geram telemetria contínua que requer correlação em tempo real e remediação automatizada. As soluções AIOps ajudam as organizações a gerenciar essa complexidade oferecendo observabilidade distribuída e insights preditivos em infraestruturas geograficamente dispersas. Operadoras de telecomunicações, fábricas, centros logísticos e ecossistemas de cidades inteligentes estão integrando cada vez mais o AIOps para garantir um desempenho de serviço confiável na borda. À medida que os lançamentos de 5G aceleram, os operadores de rede usam AIOps para previsão de capacidade, gerenciamento dinâmico de configuração e isolamento automático de falhas. A ascensão das arquiteturas de TI descentralizadas posiciona o AIOps como um facilitador crítico de ecossistemas operacionais de alta disponibilidade e baixa latência.
· Por exemplo, a suíte de Software Cognitivo da Ericsson, aprimorada em 2024 para incluir IA Explicável, utiliza modelos de IA treinados globalmente para fornecer raciocínio de causa raiz, análise automatizada de eventos de rede e design e otimização de rede impulsionados por IA. Isso permite que os provedores de serviços de comunicação passem de ajustes manuais para otimização de rede baseada em dados e modelos em domínios de rede RAN e núcleo.
Crescentes Oportunidades na Integração de Segurança com AIOps (Convergência SecOps + AIOps)
Uma tendência em ascensão é a convergência entre AIOps e operações de segurança, permitindo que as organizações unifiquem o monitoramento de desempenho e a detecção de ameaças. À medida que os ciberataques evoluem e as infraestruturas de TI se tornam mais distribuídas, as equipes de SecOps necessitam de insights interdomínios que combinem anomalias operacionais com alertas de segurança. As plataformas AIOps oferecem essa convergência ao correlacionar desvios comportamentais, padrões de acesso e telemetria de infraestrutura. Essa integração melhora a identificação precoce de ameaças e reduz falsos positivos através do enriquecimento inteligente de eventos. A abordagem apoia arquiteturas de confiança zero e fortalece a resiliência em setores de alto risco, como bancário, saúde e telecomunicações. Os fornecedores estão expandindo as capacidades das plataformas para incluir inteligência de ameaças impulsionada por IA, criando novas oportunidades para soluções híbridas AIOps–SecOps.
Principais Desafios
Complexidade de Integração de Dados e Falta de Padronização
Apesar do interesse generalizado, muitas organizações enfrentam desafios significativos na consolidação de dados de diversas ferramentas de monitoramento, sistemas legados, ambientes em nuvem e aplicações personalizadas. As plataformas AIOps dependem fortemente de telemetria de alta qualidade, estruturada e bem correlacionada, mas ecossistemas díspares frequentemente carecem de padronização. Integrar logs, métricas, eventos e rastreamentos em uma camada de dados unificada requer configuração complexa e engenharia de dados avançada. Isso retarda os prazos de implementação e limita a precisão dos insights de aprendizado de máquina. Além disso, formatos de dados inconsistentes, fragmentação de APIs e ferramentas de operações isoladas criam barreiras para alcançar visibilidade de pilha completa. As empresas devem investir em normalização de dados, desenvolvimento de conectores e estruturas de governança para operacionalizar efetivamente o AIOps em escala.
Lacunas de Habilidades, Resistência à Adoção e Alta Complexidade de Implantação
A adoção de AIOps é frequentemente dificultada pela resistência organizacional e pela escassez de habilidades em aprendizado de máquina, engenharia de automação e práticas avançadas de observabilidade. Muitas equipes de TI não têm experiência com fluxos de trabalho impulsionados por IA, levando à relutância em transitar de operações manuais para decisões automatizadas. A complexidade de implantação também representa um desafio, pois o AIOps requer ajuste de modelos de ML, configuração de regras de correlação e alinhamento com processos ITSM existentes. Restrições orçamentárias e preocupações com dependência de fornecedores também retardam a adoção. Sem treinamento adequado e prontidão cultural, as organizações lutam para aproveitar plenamente as capacidades do AIOps, limitando o potencial de automação e reduzindo o retorno sobre o investimento.
Análise Regional
América do Norte
A América do Norte detém a maior participação no mercado de plataformas AIOps, com cerca de 38%, impulsionada pela forte adoção de nuvem, iniciativas avançadas de modernização de TI e integração precoce de ferramentas de observabilidade impulsionadas por IA nas empresas. Os EUA lideram a implantação, à medida que as organizações priorizam a resposta automatizada a incidentes, análises preditivas e monitoramento de desempenho em nuvem híbrida. Altos investimentos de empresas de BFSI, telecomunicações e digitais nativas aceleram ainda mais a adoção, enquanto provedores de nuvem em grande escala continuam integrando AIOps em portfólios de serviços gerenciados. A região também se beneficia de uma forte presença de fornecedores, culturas DevOps maduras e crescente demanda por operações de TI habilitadas por IA em grandes ecossistemas empresariais.
Europa
A Europa representa aproximadamente 26% do mercado global de plataformas AIOps, apoiada por esforços rápidos de transformação digital na Alemanha, Reino Unido, França e países nórdicos. As empresas adotam cada vez mais o AIOps para melhorar a visibilidade da infraestrutura, gerenciar ambientes complexos de multi-nuvem e atender a rigorosos requisitos de tempo de atividade. O forte foco regulatório da região na resiliência operacional, especialmente em BFSI e infraestrutura crítica, aumenta a demanda por monitoramento automatizado e detecção de anomalias. A crescente adoção de redes 5G e iniciativas da Indústria 4.0 impulsionam ainda mais os investimentos. As organizações europeias também enfatizam a governança de dados e conformidade, pressionando os fornecedores a oferecer análises localizadas e estruturas AIOps integradas em nuvem seguras.
Ásia-Pacífico (APAC)
A Ásia-Pacífico representa a região de crescimento mais rápido, com uma participação de mercado de aproximadamente 22%, impulsionada pela migração generalizada para a nuvem, expansão dos serviços digitais e rápido crescimento dos ecossistemas de telecomunicações e fintech. Países como China, Índia, Japão e Coreia do Sul aceleram a adoção à medida que as empresas modernizam as operações de TI para suportar cargas de trabalho digitais de alto volume e aplicações baseadas em borda. As plataformas AIOps ganham tração para análises em tempo real, remediação automatizada e otimização de desempenho em grandes infraestruturas distribuídas. Programas de digitalização liderados pelo governo, aumento da atividade de comércio eletrônico e expansão de data centers em grande escala fortalecem significativamente a demanda regional. A crescente adoção de IA e automação nas empresas posiciona a APAC como um motor de crescimento chave.
América Latina
A América Latina detém cerca de 8% do mercado global de plataformas AIOps, com a adoção aumentando gradualmente no Brasil, México, Chile e Colômbia. Organizações em BFSI, telecomunicações e varejo estão investindo em AIOps para reduzir o tempo de inatividade operacional, gerenciar o desempenho de nuvens híbridas e otimizar a resposta a incidentes de TI. O crescente ecossistema de serviços digitais da região, combinado com o aumento da integração de aplicativos baseados em nuvem, impulsiona a necessidade de detecção de anomalias em tempo real e operações automatizadas. Restrições orçamentárias desaceleram a adoção em empresas menores, mas o interesse está crescendo à medida que provedores de serviços gerenciados introduzem soluções AIOps econômicas. A modernização das telecomunicações e a expansão do fintech fortalecem ainda mais as oportunidades regionais.
Médio Oriente & África (MEA)
A região do Médio Oriente & África representa cerca de 6% do mercado global, apoiada por programas crescentes de transformação digital nos Emirados Árabes Unidos, Arábia Saudita, África do Sul e Catar. Grandes empresas e agências governamentais adotam AIOps para melhorar a confiabilidade da infraestrutura, fortalecer a postura de cibersegurança e apoiar estratégias de migração para a nuvem. O crescente investimento da região em iniciativas de cidades inteligentes, data centers e implantações de 5G cria nova demanda por inteligência operacional orientada por IA. Embora a adoção permaneça mais lenta em mercados emergentes devido à maturidade limitada da automação, parcerias em expansão com provedores globais de nuvem e integradores de sistemas estão acelerando a implantação de AIOps em setores chave.
Segmentações de Mercado:
Por Solução
- Plataforma AIOps
- Serviços
- Serviços de Implementação
- Serviços de Licenciamento & Manutenção
- Serviços de Treinamento & Educação
Por Aplicação
- Análises em Tempo Real
- Gestão de Desempenho de Aplicações
- Gestão de Infraestrutura
Por Vertical
- BFSI
- Saúde & Ciências da Vida
- Varejo & Bens de Consumo
- TI & Telecomunicações
Por Geografia
- América do Norte
- Europa
- Alemanha
- França
- Reino Unido
- Itália
- Espanha
- Resto da Europa
- Ásia-Pacífico
- China
- Japão
- Índia
- Coreia do Sul
- Sudeste Asiático
- Resto da Ásia-Pacífico
- América Latina
- Brasil
- Argentina
- Resto da América Latina
- Médio Oriente & África
- Países do GCC
- África do Sul
- Resto do Médio Oriente e África
Paisagem Competitiva
A paisagem competitiva do mercado de plataformas AIOps é caracterizada por uma mistura de líderes globais em tecnologia, provedores de nuvem e fornecedores especializados em observabilidade orientada por IA, competindo para oferecer capacidades avançadas de automação e inteligência preditiva. Os principais players focam em expandir seus portfólios de produtos com modelos de aprendizado de máquina aprimorados, camadas de dados unificadas e arquiteturas ricas em integração que suportam ambientes híbridos, multi-nuvem e de borda. As prioridades estratégicas incluem o fortalecimento da detecção de anomalias, a melhoria da análise em tempo real e a habilitação de remediação autônoma através de fluxos de trabalho de baixo e nenhum código. Os fornecedores estão cada vez mais se associando a hiperescaladores de nuvem, provedores de serviços de TI e plataformas DevOps para acelerar a adoção empresarial e ampliar os ecossistemas de implantação. A competição no mercado também se intensifica à medida que as empresas integram recursos de IA generativa, como assistentes virtuais e análise de incidentes em linguagem natural, para diferenciar a experiência do usuário. Inovação contínua, parcerias de ecossistema e estruturas de IA escaláveis moldam a dinâmica competitiva, com fornecedores visando empresas dos setores BFSI, telecomunicações, saúde e nativas digitais que buscam alta disponibilidade e resiliência operacional.
Análise dos Principais Jogadores
- Broadcom
- Dynatrace
- HCL Technologies Limited
- ProphetStor Data Services, Inc.
- VMware
- Splunk Inc.
- IBM
- Micro Focus
- BMC Software
- Moogsoft
Desenvolvimentos Recentes
- Em novembro de 2025, a Dynatrace anunciou uma prévia de uma solução de operações em nuvem desenvolvida especificamente para o Microsoft Azure, que integra observabilidade impulsionada por IA, dicas de remediação automatizadas e telemetria mais profunda via o Azure SRE Agent da Microsoft.
- Em agosto de 2025, a VMware (sob a Broadcom Inc.) anunciou que seus “Serviços de IA Privada” se tornariam um componente padrão do VMware Cloud Foundation 9.0.
- Em dezembro de 2024, a Broadcom revelou sua tecnologia 3.5D XDSiP para melhorar a velocidade dos semicondutores para infraestrutura de IA generativa, enquanto não específica para plataformas AIOps, o anúncio apoia sua pilha mais ampla de IA/observabilidade.
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Abrangência do Relatório
O relatório de pesquisa oferece uma análise aprofundada baseada em Solução, Aplicação, Vertical e Geografia. Detalha os principais jogadores do mercado, fornecendo uma visão geral de seus negócios, ofertas de produtos, investimentos, fluxos de receita e principais aplicações. Além disso, o relatório inclui insights sobre o ambiente competitivo, análise SWOT, tendências atuais de mercado, bem como os principais impulsionadores e restrições. Ademais, discute vários fatores que impulsionaram a expansão do mercado nos últimos anos. O relatório também explora dinâmicas de mercado, cenários regulatórios e avanços tecnológicos que estão moldando a indústria. Avalia o impacto de fatores externos e mudanças econômicas globais no crescimento do mercado. Por fim, fornece recomendações estratégicas para novos entrantes e empresas estabelecidas para navegar nas complexidades do mercado.
Perspectivas Futuras
- As plataformas AIOps se tornarão componentes centrais das operações de TI empresarial à medida que as organizações migram para monitoramento e remediação totalmente autônomos.
- A IA generativa melhorará significativamente a sumarização de incidentes, a solução de problemas automatizada e os fluxos de trabalho de remediação guiada em ambientes complexos.
- Ecossistemas híbridos e multi-nuvem impulsionarão uma demanda mais profunda por observabilidade unificada e capacidades de correlação entre domínios.
- Análises em tempo real e inteligência preditiva se expandirão, permitindo a detecção mais precoce de anomalias de desempenho e interrupções de alto impacto.
- A adoção de AIOps acelerará em redes de telecomunicações e 5G para suportar volumes extremos de dados e demandas operacionais de baixa latência.
- A integração entre AIOps e SecOps se fortalecerá, criando camadas unificadas de inteligência operacional-segurança para uma detecção de ameaças mais rápida.
- O crescimento da computação de borda aumentará a necessidade de modelos AIOps distribuídos capazes de analisar telemetria na fonte.
- A automação low-code e no-code ganhará destaque, permitindo uma implantação mais rápida de fluxos de trabalho de remediação.
- Estruturas AIOps específicas para a indústria surgirão para atender a requisitos operacionais especializados em BFSI, saúde e manufatura.
- A consolidação de fornecedores e parcerias estratégicas com provedores de nuvem moldarão as dinâmicas competitivas e expandirão as capacidades do ecossistema.
