Marknadsöversikt
AIOps-plattformsmarknaden värderades till 1 867,5 miljoner USD år 2024 och förväntas nå 8 695,24 miljoner USD år 2032, med en CAGR på 21,2% under prognosperioden.
| RAPPORTATTRIBUT |
DETALJER |
| Historisk period |
2020-2023 |
| Basår |
2024 |
| Prognosperiod |
2025-2032 |
| AIOps-plattformsmarknadens storlek 2024 |
1 867,5 miljoner USD |
| AIOps-plattformsmarknad, CAGR |
21,2% |
| AIOps-plattformsmarknadens storlek 2032 |
8 695,24 miljoner USD |
AIOps-plattformsmarknaden domineras av teknikledare som erbjuder avancerad observabilitet, automatisering och AI-driven incidentintelligens. Nyckelaktörer som Broadcom, Dynatrace, HCL Technologies Limited, ProphetStor Data Services, Inc., VMware, Splunk Inc., IBM, Micro Focus, BMC Software och Moogsoft fortsätter att utöka sina kapaciteter genom prediktiv analys, molnbaserade integrationer och automatiserad rotorsaksanalys. Dessa leverantörer konkurrerar genom att förbättra realtidsövervakning, integrera generativa AI-funktioner och stärka operativ synlighet över flera moln. Nordamerika leder den globala AIOps-marknaden med en uppskattad andel på 38%, stödd av starka investeringar i digital transformation, mogna IT-driftmiljöer och tidig företagsadoption inom BFSI, telekom och tekniksektorer.
Access crucial information at unmatched prices!
Request your sample report today & start making informed decisions powered by Credence Research Inc.!
Download Sample
Marknadsinsikter
- AIOps-plattformsmarknaden värderades till 1 867,5 miljoner USD år 2024 och förväntas nå 8 695,24 miljoner USD år 2032, med en CAGR på 21,2% under prognosperioden.
- Marknadstillväxten drivs av snabb adoption av hybrid- och multicloud-arkitekturer, ökande applikationskomplexitet och behovet av att minska MTTR genom automatiserad incidentdetektering, händelsekorrelation och intelligenta åtgärdsarbetsflöden.
- Viktiga trender inkluderar integrationen av generativ AI i AIOps-arbetsflöden, expansion över edge- och 5G-miljöer samt ökad konvergens av AIOps med SecOps för enad operativ intelligens och prediktiva insikter.
- Den konkurrensutsatta landskapet formas av stora aktörer som Broadcom, Dynatrace, Splunk Inc., IBM, VMware, BMC Software och Moogsoft, som alla fokuserar på AI-förbättrad observabilitet, automatiserad analys och molnbaserad skalbarhet för att stärka marknadspositionen.
- Regionalt leder Nordamerika med 38%, följt av Europa med 26% och Asien-Stillahavsområdet med 22%, medan segmentmässigt dominerar AIOps-plattformslösningssegmentet på grund av stark efterfrågan från företag på enad, AI-driven operativ synlighet.
Marknadssegmenteringsanalys:
Efter lösning
AIOps-plattformssegmentet har den dominerande marknadsandelen, drivet av dess förmåga att integrera maskininlärning, händelsekorrelation och automatiserad rotorsaksanalys i enade operativa arbetsflöden. Företag prioriterar i allt högre grad fullstack-observabilitet och prediktiv problemförebyggande, vilket stärker efterfrågan på plattformscentrerade distributioner över fristående tjänster. Implementeringstjänster visar stadig tillväxt när organisationer expanderar molnbaserade arkitekturer och moderniserar äldre IT-miljöer, medan licens- och underhållstjänster gynnas av kontinuerliga uppdateringscykler. Utbildnings- och träningstjänster får fotfäste när företag uppgraderar team för att använda AI-driven analys och automation mer effektivt.
- Till exempel bearbetar Dynatrace’s Grail data-lakehouse flera petabyte telemetri per dag och dess Davis AI-motor analyserar miljarder beroenderelationer genom Smartscape, vilket möjliggör mycket exakt automatiserad rotorsaksanalys i komplexa företagsmiljöer.
Efter applikation
Applikationsprestandahantering (APM) representerar det ledande applikationssegmentet, stött av dess höga adoption i miljöer som kräver kontinuerlig övervakning av mikrotjänster, distribuerade applikationer och hybridmolnarbetsbelastningar. Organisationer använder APM-aktiverad AIOps för att upptäcka avvikelser, optimera resursanvändning och minska stilleståndstid. Realtidsanalys expanderar snabbt på grund av ökningen av händelsedrivna arkitekturer och behovet av omedelbara incidentinsikter. Infrastrukturhantering visar också stark upptagning när företag automatiserar kapacitetsprognoser och konfigurationsdriftavkänning. Kategorin Övrigt inkluderar nischanvändningsfall där AI förstärker specialiserade operativa arbetsflöden.
· Till exempel använder Splunk Observability Cloud en NoSample™ full-fidelity spårningsmodell som fångar 100% av applikationsspannen utan sampling, vilket möjliggör djupgående realtidsinsyn över distribuerade tjänster. Plattformen korrelerar loggar, mätvärden och spår med millisekundnivågranularitet för att förbättra avvikelsedetektering och minska medeltiden till lösning i komplexa APM-miljöer.
Per Vertikal
BFSI-sektorn dominerar marknaden eftersom finansiella institutioner använder AIOps för att förbättra tjänstepålitlighet, påskynda incidenthantering och säkerställa efterlevnad i komplexa, högvolymstransaktionsmiljöer. AIOps-plattformar hjälper banker att minska driftstopp, stärka arbetsflöden för bedrägeridetektion och stödja realtidsövervakning av digitala kanaler. Hälso- och livsvetenskaper följer med ökad användning för att hantera kliniska systems drifttid och säkra dataflöden. Detaljhandel och konsumentvaror använder AIOps för att optimera e-handelsprestanda och leveranskedjesystem, medan IT och telekom förblir stora användare på grund av omfattande behov av nätverksinfrastrukturautomation.
Viktiga Tillväxtdrivare
Snabb Expansion av Hybrid- och Multi-Cloud Miljöer
Den accelererade migrationen mot hybrid- och multi-cloud-arkitekturer är en stor tillväxtdrivare för AIOps-plattformar. Företag som kör arbetsbelastningar över offentliga moln, privata moln och lokala miljöer står inför ökad komplexitet i övervakning, varningskorrelation och prestandahantering. Traditionella IT-driftverktyg kan inte bearbeta den massiva volymen, variationen och hastigheten av telemetridata som genereras från distribuerade system. AIOps-plattformar adresserar denna lucka genom att använda maskininlärning för att upptäcka avvikelser, automatisera händelsekorrelation och leverera prediktiva insikter i stor skala. Växande krav på observabilitet, drivna av mikrotjänster, Kubernetes-kluster och API-drivna applikationer, ökar ytterligare beroendet av enhetliga AIOps-lösningar. När organisationer söker end-to-end synlighet och snabbare incidentlösning, stärks AIOps-användningen över digitala förstföretag, finansiella institutioner, telekomnätverk och hyperskala infrastrukturer.
· Till exempel bearbetar New Relic’s Telemetry Data Platform fullfidelitetsmetrik, loggar, händelser och distribuerade spår i realtid genom sin petabyte-skala arkitektur, vilket möjliggör enhetlig korrelation och millisekundnivåfrågor över hybrid- och multi-cloud-miljöer.
Ökat Behov av Automatiserad Incidenthantering och Minskad MTTR
De ökade affärskostnaderna för driftstopp och tjänsteförsämring driver stark efterfrågan på AIOps-aktiverad automation. Organisationer prioriterar verktyg som minskar Mean Time to Detect (MTTD) och Mean Time to Resolve (MTTR) genom realtidsavvikelsedetektion, automatiserad rotorsaksanalyser och intelligent varningsundertryckning. AIOps-plattformar tillhandahåller kontinuerlig övervakning och korrelation av loggar, metrik, spår och händelser, vilket gör det möjligt för IT-team att identifiera problem innan de påverkar användare. Skiftet mot proaktiv drift istället för reaktiv felsökning stödjer större operativ motståndskraft i sektorer som bank, hälso- och sjukvård, detaljhandel och telekom. Automatisering av repetitiva uppgifter, såsom incidenttriage, biljettberikning och åtgärdsskript, förbättrar ytterligare teamets effektivitet. När digitala upplevelser blir centrala för kundlojalitet ser företag i allt högre grad AIOps som ett strategiskt krav för att upprätthålla drifttid och optimera IT-tjänsteleverans.
- Till exempel använder PagerDuty’s Operations Cloud maskininlärning för att komprimera brus, gruppera relaterade varningar och orkestrera automatiserade svar, vilket gör det möjligt för företag att minska manuella triage-arbetsbelastningar i stor skala. Plattformen är utformad för petabyte-nivå dataintag och realtids händelserouting, vilket stöder högvolym hybrid- och multi-cloud-drift över globala distributioner.
Tillväxt av Observabilitet, Analysdriven Beslutsfattande och Dataexplosion
Moderna företags-ekosystem genererar enorma volymer av maskindata från applikationer, nätverksnoder, molnplattformar, IoT-enheter och säkerhetssystem. Denna exponentiella tillväxt i telemetri är en nyckelfaktor bakom den snabba anpassningen av AIOps-plattformar. Organisationer behöver skalbar AI-driven analys för att extrahera handlingsbara insikter från ostrukturerad data och eliminera blinda fläckar inom kritiska system. AIOps-plattformar integrerar observabilitet, affärsanalys och prediktiv intelligens, vilket gör det möjligt för IT-team att förutse systembeteende och anpassa verksamheten till affärsresultat. Kombinationen av kontextuella insikter, beteendebaslinjering och automatiserad avvikelsedetektering förbättrar beslutsfattandets hastighet och noggrannhet. När data fortsätter att spridas över distribuerade miljöer blir AIOps en integrerad del av att hantera operativ komplexitet, förbättra tillförlitlighet och stödja hög-hastighets digital transformation.
Viktiga Trender & Möjligheter
Anpassning av GenAI-Integrerad AIOps för Intelligent Automation
En betydande branschtrend är integrationen av generativa AI-funktioner i AIOps-plattformar för att förbättra beslutsintelligens och operativ automation. GenAI-drivna copilots hjälper IT-team genom att sammanfatta incidenter, generera åtgärdsskript och förklara grundorsaksinsikter på naturligt språk. Leverantörer integrerar LLM-drivna assistenter i observabilitetsinstrumentpaneler, vilket möjliggör snabbare triage, guidad felsökning och policygenerering. Denna konvergens av AIOps och GenAI öppnar möjligheter för autonom incidentrespons, prediktivt underhåll och kontextmedveten arbetsflödesorkestrering. Trenden är särskilt stark i företagssegment där IT-team hanterar stora distribuerade operationer med begränsade mänskliga resurser. När GenAI-modeller förbättrar noggrannheten, implementerar organisationer i allt högre grad AI-drivna operativa assistenter för att påskynda lösningstider, minska manuellt arbete och stödja 24/7 operativ kontinuitet.
- Till exempel, Dynatrace’s Davis CoPilot som tillkännagavs i juli 2023 och allmänt tillgänglig sedan slutet av 2024 utnyttjar Grail data lakehouse, som är specialbyggd för att ta emot, lagra och analysera enhetlig observabilitet, säkerhet och affärsdata i exabyte-skala, vilket möjliggör kontextuell analys över hybrid- och multicloud-miljöer.
Expansion av AIOps i Edge, 5G och Distribuerade IT-Miljöer
Den snabba tillväxten av edge computing och 5G-nätverk presenterar stora möjligheter för AIOps-plattformar. Edge-enheter och låg-latens-applikationer genererar kontinuerlig telemetri som kräver realtidskorrelation och automatiserad åtgärd. AIOps-lösningar hjälper organisationer att hantera denna komplexitet genom att erbjuda distribuerad observabilitet och prediktiva insikter över geografiskt spridda infrastrukturer. Telekomoperatörer, tillverkningsanläggningar, logistiknav och smarta stadsekosystem integrerar i allt högre grad AIOps för att säkerställa tillförlitlig tjänsteprestanda vid kanten. När 5G-utbyggnader accelererar använder nätverksoperatörer AIOps för kapacitetsprognoser, dynamisk konfigurationshantering och automatiserad felisolering. Uppkomsten av decentraliserade IT-arkitekturer positionerar AIOps som en kritisk möjliggörare av hög-tillgänglighet, låg-latens operativa ekosystem.
· Till exempel, Ericssons Cognitive Software suite förbättrad 2024 för att inkludera Explainable AI använder globalt tränade AI-modeller för att tillhandahålla grundorsaksresonemang, automatiserad nätverkshändelseanalys och AI-driven nätverksdesign och optimering. Detta gör det möjligt för kommunikationstjänstleverantörer att gå från manuell justering till datadriven, modellbaserad nätverksoptimering över RAN och kärnnätsdomäner.
Växande Möjligheter inom Säkerhetsintegrerad AIOps (SecOps + AIOps Konvergens)
En växande trend är konvergensen mellan AIOps och säkerhetsoperationer, vilket möjliggör för organisationer att förena prestandaövervakning och hotdetektering. När cyberattacker utvecklas och IT-infrastrukturer blir mer distribuerade, kräver SecOps-team insikter över domäner som kombinerar operativa avvikelser med säkerhetsvarningar. AIOps-plattformar erbjuder denna konvergens genom att korrelera beteendeavvikelser, åtkomstmönster och infrastrukturtelemetri. Denna integration förbättrar tidig hotidentifiering och minskar falska positiva genom intelligent händelseberikning. Tillvägagångssättet stöder zero-trust-arkitekturer och stärker motståndskraften inom högrisksektorer som bank, sjukvård och telekom. Leverantörer utökar plattformskapaciteter för att inkludera AI-driven hotintelligens, vilket skapar nya möjligheter för hybrida AIOps–SecOps-lösningar.
Viktiga Utmaningar
Dataintegrationskomplexitet och Brist på Standardisering
Trots ett utbrett intresse står många organisationer inför betydande utmaningar i att konsolidera data från olika övervakningsverktyg, äldre system, molnmiljöer och anpassade applikationer. AIOps-plattformar är starkt beroende av högkvalitativ, strukturerad och välkorrelerad telemetri, men disparata ekosystem saknar ofta standardisering. Att integrera loggar, mätvärden, händelser och spår till ett enhetligt datalager kräver komplex konfiguration och avancerad datahantering. Detta fördröjer implementeringstider och begränsar noggrannheten i maskininlärningsinsikter. Dessutom skapar inkonsekventa dataformat, API-fragmentering och isolerade operativa verktyg hinder för att uppnå fullstack-synlighet. Företag måste investera i datanormalisering, utveckling av anslutningar och styrningsramverk för att effektivt operationalisera AIOps i stor skala.
Kompetensbrister, Motstånd mot Antagande och Hög Implementeringskomplexitet
AIOps-antagande hindras ofta av organisatoriskt motstånd och kompetensbrister inom maskininlärning, automationsingenjörskonst och avancerade övervakningsmetoder. Många IT-team saknar erfarenhet av AI-drivna arbetsflöden, vilket leder till motvilja att övergå från manuella operationer till automatiserade beslut. Implementeringskomplexitet utgör också en utmaning, eftersom AIOps kräver justering av ML-modeller, konfiguration av korrelationsregler och anpassning till befintliga ITSM-processer. Budgetbegränsningar och oro över leverantörslåsning bromsar ytterligare antagandet. Utan ordentlig utbildning och kulturell beredskap kämpar organisationer med att fullt ut utnyttja AIOps-kapaciteter, vilket begränsar automationspotentialen och minskar avkastningen på investeringen.
Regional Analys
Nordamerika
Nordamerika innehar den största andelen av AIOps-plattformsmarknaden med cirka 38%, drivet av stark molnantagande, avancerade IT-moderniseringsinitiativ och tidig integration av AI-drivna övervakningsverktyg över företag. USA leder implementeringen då organisationer prioriterar automatiserad incidentrespons, prediktiv analys och hybridmoln-prestandaövervakning. Höga investeringar från BFSI, telekom och digitalt inhemska företag påskyndar ytterligare antagandet, medan hyperskaliga molnleverantörer fortsätter att integrera AIOps i hanterade tjänsteportföljer. Regionen drar också nytta av stark leverantörsnärvaro, mogna DevOps-kulturer och ökad efterfrågan på AI-aktiverade IT-operationer över stora företags ekosystem.
Europa
Europa står för cirka 26% av den globala AIOps-plattformsmarknaden, stödd av snabba digitala omvandlingsinsatser i Tyskland, Storbritannien, Frankrike och Norden. Företag antar i allt högre grad AIOps för att förbättra infrastrukturens synlighet, hantera komplexa multi-molnmiljöer och uppfylla strikta krav på drifttid. Regionens starka regulatoriska fokus på operativ motståndskraft, särskilt inom BFSI och kritisk infrastruktur, ökar efterfrågan på automatiserad övervakning och avvikelsedetektering. Den växande antagandet av 5G-nätverk och Industri 4.0-initiativ driver ytterligare investeringar. Europeiska organisationer betonar också datastyrning och efterlevnad, vilket tvingar leverantörer att erbjuda lokaliserad analys och säkra molnintegrerade AIOps-ramverk.
Asien-Stillahavsregionen (APAC)
Asien-Stillahavsregionen representerar den snabbast växande regionen med en marknadsandel på ungefär 22%, drivet av omfattande molnmigration, expanderande digitala tjänster och snabb tillväxt av telekom- och fintech-ekosystem. Länder som Kina, Indien, Japan och Sydkorea påskyndar antagandet när företag moderniserar IT-verksamheten för att stödja högvolym digitala arbetsbelastningar och applikationer baserade på kanten. AIOps-plattformar vinner mark för realtidsanalys, automatiserad åtgärd och prestandaoptimering över stora distribuerade infrastrukturer. Regeringsledda digitaliseringsprogram, ökande e-handelsaktivitet och expansion av hyperskaliga datacenter stärker avsevärt den regionala efterfrågan. Ökande antagande av AI och automation inom företag positionerar APAC som en viktig tillväxtmotor.
Latinamerika
Latinamerika står för cirka 8% av den globala AIOps-plattformsmarknaden, med antagandet som gradvis ökar i Brasilien, Mexiko, Chile och Colombia. Organisationer inom BFSI, telekom och detaljhandel investerar i AIOps för att minska driftstopp, hantera hybrid-molnprestanda och effektivisera IT-incidentrespons. Regionens växande ekosystem för digitala tjänster, kombinerat med ökande integration av molnbaserade applikationer, driver behovet av realtidsavvikelsedetektering och automatiserade operationer. Budgetbegränsningar bromsar antagandet i mindre företag, men intresset ökar när tjänsteleverantörer introducerar kostnadseffektiva AIOps-lösningar. Modernisering av telekom och expansion av fintech stärker ytterligare de regionala möjligheterna.
Mellanöstern & Afrika (MEA)
Mellanöstern & Afrika-regionen står för cirka 6% av den globala marknaden, stödd av ökande digitala transformationsprogram i Förenade Arabemiraten, Saudiarabien, Sydafrika och Qatar. Stora företag och statliga myndigheter antar AIOps för att förbättra infrastrukturens tillförlitlighet, stärka cybersäkerhetshållningen och stödja molnmigrationsstrategier. Regionens växande investeringar i smarta stadsinitiativ, datacenter och 5G-utbyggnader skapar ny efterfrågan på AI-driven operativ intelligens. Även om antagandet förblir långsammare på tillväxtmarknader på grund av begränsad automationsmognad, accelererar utökade partnerskap med globala molnleverantörer och systemintegratörer AIOps-distributionen över nyckelsektorer.
Marknadssegmenteringar:
Efter lösning
- AIOps-plattform
- Tjänster
- Implementeringstjänster
- Licens- & underhållstjänster
- Utbildnings- & utbildningstjänster
Efter applikation
- Realtidsanalys
- Applikationsprestandahantering
- Infrastrukturhantering
Efter vertikal
- BFSI
- Hälsovård & livsvetenskaper
- Detaljhandel & konsumentvaror
- IT & telekom
Efter geografi
- Nordamerika
- Europa
- Tyskland
- Frankrike
- Storbritannien
- Italien
- Spanien
- Resten av Europa
- Asien och Stillahavsområdet
- Kina
- Japan
- Indien
- Sydkorea
- Sydostasien
- Resten av Asien och Stillahavsområdet
- Latinamerika
- Brasilien
- Argentina
- Resten av Latinamerika
- Mellanöstern & Afrika
- GCC-länder
- Sydafrika
- Resten av Mellanöstern och Afrika
Konkurrenslandskap
Konkurrenslandskapet för AIOps-plattformsmarknaden kännetecknas av en blandning av globala teknikledare, molnleverantörer och specialiserade AI-drivna observabilitetsleverantörer som tävlar om att leverera avancerade automations- och prediktiva intelligensmöjligheter. Ledande aktörer fokuserar på att utöka sina produktportföljer med förbättrade maskininlärningsmodeller, enhetliga datalager och integrationsrika arkitekturer som stöder hybrida, multi-moln och edge-miljöer. Strategiska prioriteringar inkluderar att stärka avvikelsedetektering, förbättra realtidsanalys och möjliggöra autonom återställning genom lågkod- och icke-kod-arbetsflöden. Leverantörer samarbetar i allt högre grad med molnhyperskalare, IT-tjänsteleverantörer och DevOps-plattformar för att påskynda företagsadoption och bredda distributions-ekosystem. Marknadskonkurrensen intensifieras också när företag integrerar generativa AI-funktioner, såsom virtuella assistenter och naturligt språk incidentanalys, för att differentiera användarupplevelsen. Kontinuerlig innovation, ekosystempartnerskap och skalbara AI-ramverk formar de konkurrensmässiga dynamikerna, med leverantörer som riktar sig mot BFSI, telekom, sjukvård och digitalt inhemska företag som söker hög tillgänglighet och operativ motståndskraft.
Nyckelspelaranalys
- Broadcom
- Dynatrace
- HCL Technologies Limited
- ProphetStor Data Services, Inc.
- VMware
- Splunk Inc.
- IBM
- Micro Focus
- BMC Software
- Moogsoft
Senaste Utvecklingen
- I november 2025 tillkännagav Dynatrace en förhandsvisning av en specialbyggd molnoperationslösning för Microsoft Azure som integrerar AI-driven observabilitet, automatiserade åtgärdsförslag och djupare telemetri via Microsofts Azure SRE Agent.
- I augusti 2025 tillkännagav VMware (under Broadcom Inc.) att dess “Private AI Services” skulle bli en standardkomponent i VMware Cloud Foundation 9.0.
- I december 2024 presenterade Broadcom sin 3.5D XDSiP-teknologi för att förbättra halvledarhastigheter för generativ-AI-infrastruktur, och även om det inte är specifikt för AIOps-plattformar, stöder tillkännagivandet deras bredare AI/observabilitetsstack.
Shape Your Report to Specific Countries or Regions & Enjoy 30% Off!
Rapporttäckning
Forskningsrapporten erbjuder en djupgående analys baserad på Lösning, Applikation, Vertikal och Geografi. Den beskriver ledande marknadsaktörer och ger en översikt över deras verksamhet, produktutbud, investeringar, intäktsströmmar och nyckelapplikationer. Dessutom inkluderar rapporten insikter om den konkurrensutsatta miljön, SWOT-analys, aktuella marknadstrender samt de primära drivkrafterna och begränsningarna. Vidare diskuteras olika faktorer som har drivit marknadsexpansionen under de senaste åren. Rapporten utforskar också marknadsdynamik, regulatoriska scenarier och teknologiska framsteg som formar industrin. Den bedömer påverkan av externa faktorer och globala ekonomiska förändringar på marknadstillväxten. Slutligen ger den strategiska rekommendationer för nya aktörer och etablerade företag för att navigera i marknadens komplexitet.
Framtidsutsikter
- AIOps-plattformar kommer att bli kärnkomponenter i företags IT-operationer när organisationer övergår till fullt autonoma övervaknings- och åtgärdsprocesser.
- Generativ AI kommer avsevärt att förbättra incidentssummering, automatiserad felsökning och guidade åtgärdsarbetsflöden i komplexa miljöer.
- Hybrid- och multicloud-ekosystem kommer att driva ett djupare behov av enhetlig observabilitet och tvärdomänskorrelationsmöjligheter.
- Realtidsanalys och prediktiv intelligens kommer att expandera, vilket möjliggör tidigare upptäckt av prestandaanomalier och högpåverkande avbrott.
- AIOps-antagande kommer att accelerera inom telekom och 5G-nätverk för att stödja extrema datavolymer och låg latens i operativa krav.
- Integration mellan AIOps och SecOps kommer att stärkas, vilket skapar enhetliga operativa–säkerhetsintelligenslager för snabbare hotdetektion.
- Tillväxten av edge computing kommer att öka behovet av distribuerade AIOps-modeller som kan analysera telemetri vid källan.
- Lågkod och icke-kod automatisering kommer att få ökad betydelse, vilket möjliggör snabbare implementering av åtgärdsarbetsflöden.
- Branschspecifika AIOps-ramverk kommer att dyka upp för att möta specialiserade operativa krav inom BFSI, sjukvård och tillverkning.
- Konsolidering av leverantörer och strategiska partnerskap med molnleverantörer kommer att forma konkurrensdynamiken och utöka ekosystemets kapabiliteter.
