Inteligencia artificial en la gestión predictiva de incidentes de TI
| Autor: | Luigui Jampierre Amaya Jave, Roger Alejandro Querevalú Galán, Alberto Carlos Mendoza de los Santos |
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| Jazyk: | English<br />Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2024 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Innovación y Software, Vol 5, Iss 2 (2024) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 2708-0927 2708-0935 |
| DOI: | 10.48168/innosoft.s16.a177 |
| Popis: | 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. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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