AIAgentree registra il processo di ragionamento strutturato alla base di ogni decisione presa dall’intelligenza artificiale nelle operazioni IT: classificazione degli incidenti, risoluzione automatica dei problemi, approvazioni per la gestione delle modifiche, pianificazione della capacità e determinazione del rispetto degli SLA. Quando un sistema di intelligenza artificiale interviene automaticamente su un incidente in produzione alle 3 del mattino, il grafico del contesto decisionale conserva l’intera struttura argomentativa: quali segnali hanno attivato l’azione, quale playbook è stato seguito, quali alternative sono state prese in considerazione e perché è stata scelta questa soluzione rispetto ad altre. Gli ingegneri SRE che analizzano l’incidente a posteriori possono esaminare il pacchetto decisionale completo, senza doverlo ricostruire partendo da log sparsi. Il ciclo di apprendimento continuo è fondamentale per le operazioni IT: gli incidenti ricorrenti creano una libreria di modelli su come affrontare determinate situazioni. Dopo il terzo failover del database di livello SEV-1, il sistema cita i primi due casi come precedenti, indicandone anche i risultati. Le tracce di audit della gestione delle modifiche documentano le modifiche all’infrastruttura guidate dall’intelligenza artificiale con lo stesso rigore delle approvazioni umane del CAB. 12 elementi semantici, tracce immutabili, overhead inferiore a 10 ms. Questi dati indicano che il sistema ha risolto automaticamente il problema. Noi forniamo informazioni precise sul motivo per cui è stata scelta quella soluzione e se lo stesso approccio ha funzionato l’ultima volta.
Registra il PERCHÉ la tua intelligenza artificiale ha gestito, indirizzato e risolto ogni incidente, non solo cosa ha fatto. Tracciabilità strutturata delle decisioni con registri di controllo per la gestione delle modifiche relative a ogni azione operativa dell'IA.
Ideale per: team di gestione delle operazioni IT, team SRE, organizzazioni che si occupano di ingegneria delle piattaforme e fornitori di servizi gestiti che implementano soluzioni AIOps, sistemi di gestione degli incidenti basati sull'intelligenza artificiale e processi di risoluzione automatizzati.
La correzione automatica, il ridimensionamento automatico e l'instradamento degli incidenti basati sull'intelligenza artificiale avvengono automaticamente, ma nessuno può spiegare perché sono state intraprese azioni specifiche. Le revisioni post-incidente ricostruiscono le decisioni dell'IA da registri sparsi anziché da registri di ragionamento strutturati.
ITIL e SOC 2 richiedono la documentazione per le modifiche. Quando l'IA attiva il ridimensionamento automatico, modifica le configurazioni o approva le distribuzioni, la registrazione della gestione delle modifiche mostra cosa è successo, ma non perché l'IA ha ritenuto che fosse necessario.
Quando si verificano violazioni degli SLA, è necessaria una prova che la valutazione dell'IA sia stata appropriata. La priorità era corretta? L'instradamento era ottimale? Senza tracce di decisione strutturate, l'analisi delle violazioni degli SLA è un tentativo e le controversie con i clienti diventano più difficili da risolvere.
Rendi ogni decisione operativa dell'IA trasparente, verificabile e suscettibile di miglioramento.
12 elementi semantici acquisiscono il contesto completo di ogni decisione operativa dell'IA. Contesto degli avvisi, criteri di valutazione della gravità, logica di instradamento, alternative di risoluzione considerate e livelli di confidenza: tutto strutturato e ricercabile.
Ogni modifica guidata dall'IA è documentata con una motivazione strutturata. Le decisioni sull'autoscaling, gli aggiornamenti della configurazione, le approvazioni del deployment e i trigger di rollback dispongono tutti di tracce immutabili a cui si possono aggiungere elementi, in modo da soddisfare i requisiti ITIL e SOC 2.
Traccia ogni decisione dell'IA nella catena di risposta agli incidenti con dati temporali. In caso di violazioni degli SLA, le tracce strutturate mostrano se la classificazione è stata appropriata, se l'instradamento è stato ottimale e dove si sono verificati i ritardi, fornendo prove concrete anziché semplici supposizioni.
Il punteggio di confidenza statistica identifica i modelli decisionali ricorrenti in migliaia di incidenti. Scopri quali regole di classificazione dell'IA devono essere ottimizzate, dove l'autorisoluzione ha successo o fallisce e quali tipi di incidenti necessitano di una gestione migliore da parte dell'IA.
Decisioni sull'analisi degli incidenti tramite AI
Ogni decisione relativa all'analisi, alla classificazione e alla risoluzione degli incidenti tramite AI è documentata con una motivazione strutturata.
Tracce di gestione
Tracce di audit immutabili per ogni modifica operativa guidata dall'AI, pronte per le verifiche ITIL e SOC 2.
Prove di conformità
Evidenze strutturate per l'analisi delle violazioni degli SLA, che mostrano la qualità delle decisioni dell'AI in ogni fase.
«L’intelligenza artificiale ha risolto automaticamente un problema in produzione alle 3 del mattino. Nessuno era sveglio. Il sistema è tornato operativo. Ma ecco la domanda a cui nessuno sa rispondere: perché l’IA ha scelto proprio QUESTA soluzione invece di altre tre possibili? E lo stesso approccio ha funzionato anche l’ultima volta?»
Gli strumenti AIOps sono eccellenti nel rilevare e reagire. Sono pessimi nello spiegare perché hanno reagito in un determinato modo. Le analisi post-evento senza traccia delle decisioni sono come fare archeologia: si ricostruisce il ragionamento a partire da registri sparsi invece di esaminare la documentazione effettiva delle decisioni prese.
L'osservabilità ti indica cosa è successo. Il tracciamento delle decisioni ti spiega perché è successo in quel modo.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) apprezzano le rappresentazioni grafiche e non amano i database piatti. AIAgentree memorizza le decisioni come alberi strutturati di argomentazioni, il formato in cui i modelli di intelligenza artificiale riescono a ragionare al meglio.
Ogni relazione è sostiene o oppone — non generico "relativo a." I LLM sanno immediatamente quali prove argomentano a favore o contro una decisione.
Ogni decisione è un albero autonomo di 10–100 nodi con una radice naturale — non milioni di nodi in un groviglio. Nessuna esplosione grafica, nessun attraversamento incontrollato.
Chunk strutturati di 300–600 token estraggono 120% di informazioni più rilevanti rispetto a finestre di contesto da 8.000 token. Progettati appositamente per il consumo da parte dei LLM.
Le decisioni passate diventano nodi argomentativi di prima classe in nuove decisioni — non riferimenti vaghi. Memoria istituzionale componibile, citabile, contestabile.
Teniamo traccia delle decisioni prese dai sistemi di intelligenza artificiale. Non sostituiamo la tua infrastruttura di monitoraggio.
Utilizza Datadog, Grafana o New Relic per le metriche di sistema. AIAgentree traccia le decisioni prese dall'IA in base a tali metriche, e non le metriche stesse.
Utilizza PagerDuty o Opsgenie per gli avvisi e l'automazione dei manuali operativi. AIAgentree registra il motivo per cui l'IA ha scelto quel particolare manuale operativo e se si è trattato della scelta giusta.
OpenTelemetry traccia i flussi di esecuzione. AIAgentree traccia i flussi decisionali. Livello diverso, dati complementari. Pubblichiamo anche sui collector OTel.
Gli strumenti di monitoraggio indicano che il sistema è inattivo. Gli strumenti AIOps lo ripristinano. AIAgentree spiega perché l'IA ha scelto quella specifica soluzione.
AIAgentree fa parte di una famiglia di quattro prodotti che copre l'intero spettro dell'intelligenza decisionale, dall'analisi umana alla gestione dell'IA.
Dibattito strutturato tra persone. I team definiscono le decisioni come alberi di pro e contro, con una valutazione multidimensionale degli argomenti.
Intelligenza per le riunioni →Intelligenza artificiale collettiva. Più di 7 LLM discutono in modo indipendente, quindi si valutano a vicenda: il consenso rivela il livello di confidenza.
Analisi multi-LLM →Tracciamento delle decisioni dell'IA. Registra PERCHÉ gli agenti IA prendono determinate decisioni: audit strutturati per la conformità all'AI Act dell'UE.
Scopri di più →Simulazioni di dibattiti con l'IA. 9 personalità IA discutono qualsiasi argomento da ogni angolazione: focus group sintetici in pochi minuti.
Simulazioni con l'IA →AI Agentree registra 12 elementi semantici per ogni decisione di classificazione dell'intelligenza artificiale: il contesto dell'avviso, i criteri di valutazione della gravità, la logica di instradamento, le motivazioni per l'escalation, le azioni correttive considerate e il livello di confidenza. Indipendentemente dal fatto che l'IA instradi un incidente, attivi la correzione automatica o lo inoltri al personale di supporto, l'intera catena di ragionamento viene conservata in una traccia immutabile a cui è possibile aggiungere elementi.
Ogni modifica guidata dall'IA (decisioni sull'autoscaling, aggiornamenti della configurazione, approvazioni del deployment, trigger di rollback) viene registrata con tracce di ragionamento strutturate. La traccia di audit mostra cosa ha rilevato l'IA, quali azioni ha considerato, perché ha scelto l'azione specifica e quale è stato il risultato previsto. Questo soddisfa la documentazione ITIL per la gestione delle modifiche e i requisiti di audit SOC 2.
Sì. AI Agentree tiene traccia del ragionamento alla base di ogni decisione dell'IA che influisce sulla conformità agli SLA: assegnazioni della priorità degli incidenti, decisioni di instradamento, tempi di escalation e scelte correttive. In caso di violazione degli SLA, si dispone di prove strutturate che dimostrano se la classificazione dell'IA è stata appropriata e dove si sono verificati ritardi nella catena decisionale.
AI Agentree aggiunge meno di 10 ms di sovraccarico di latenza per ogni traccia delle decisioni. La nostra architettura di acquisizione asincrona garantisce che la risposta agli incidenti in tempo reale, la correzione automatica e l'elaborazione degli avvisi mantengano i loro SLA di prestazioni. Il tracciamento delle decisioni avviene parallelamente al flusso di lavoro principale, senza mai bloccare le operazioni critiche di risposta agli incidenti.
AI Agentree funziona insieme alla tua infrastruttura esistente: ServiceNow, PagerDuty, Datadog, Splunk o soluzioni AIOps personalizzate. Si integra con LangChain, n8n e pipeline di agenti IA personalizzati tramite un SDK leggero. Le tracce delle decisioni completano i dati di osservabilità esistenti aggiungendo il livello "PERCHÉ" che manca agli strumenti di monitoraggio.
Iniziate a monitorare le decisioni operative dell'IA prima della prossima verifica SOC 2 o della revisione degli accordi sui livelli di servizio (SLA).