| Revista: | Innovación y software |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000610214 |
| ISSN: | 2708-0935 |
| Año: | 2024 |
| Periodo: | Feb-Sep |
| Volumen: | 5 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 85-103 |
| País: | Perú |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | This systematic review synthesizes the literature on the application of Artificial Intelligence (AI) in predictive incident management in Information Technology (IT). The study focuses on evaluating the predictive capability of AI-based solutions and identifying areas for future research. Using the PRISMA methodology, comprehensive searches were conducted in academic databases using specific search equations. Fifteen articles were selected that addressed the topic from various perspectives, highlighting the use of advanced techniques such as machine learning, deep learning, and transformers to enhance accuracy in predicting IT incidents. Furthermore, it explored how AI for IT Operations (AIOps) facilitates the automation and proactive management of incidents, thereby optimizing operational efficiency and system availability. The findings underscore the effectiveness of these technologies in reducing incident resolution times and improving organizational resilience against emerging technological challenges. Overall, this review emphasizes the importance of continuous innovation and strategic integration of AI in IT service management to enhance operational efficiency and strengthen organizational adaptability. |
| Resumen en español | 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. |
| Palabras clave: | incidentes de TI, inteligencia artificial, gestión predictiva |
| Keyword: | IT incidents, artificial intelligence, predictive management |
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