Intelligenza artificiale a tutela della business continuity: ATON IT lancia il servizio Smart.OPS

La business continuity è oggi una priorità strategica per le aziende: garantire la continuità operativa anche in caso di eventi imprevisti o critici – come guasti hardware, attacchi informatici, blackout, errori umani o calamità naturali – è essenziale per proteggere gli asset digitali, preservare la reputazione e assicurare la resilienza del business.

Smart.OPS è la nuova soluzione firmata ATON IT – azienda specializzata nello sviluppo di soluzioni ICT full service – pensata per offrire monitoraggio predittivo, manutenzione e assistenza sugli asset IT aziendali, tra cui notebook, desktop e server. Grazie all’intelligenza artificiale integrata e al know-how dei tecnici ATON IT, Smart.OPS è in grado di prevedere guasti hardware fino a 72 ore prima con una precisione del 94%, consentendo interventi preventivi che evitano costose interruzioni di servizio.

Le aziende che adottano Smart.OPS possono beneficiare di:

• Riduzione significativa dei fermi operativi;
• Controllo in tempo reale su dispositivi e infrastrutture;
• Minore pressione sul team IT interno, che può concentrarsi su attività strategiche;
• Sicurezza continua grazie a patch e aggiornamenti garantiti;
• Servizio modulare e personalizzabile;
• Monitoraggio costante della conformità normativa e aziendale.

Nata dalla sinergia tra la Business Unit Digital Analytics & Engagement, guidata da Cristiano Magi, e la divisione Infrastruttura IT, Ricerca e Innovazione, diretta da Christian Pisani, la soluzione Smart.OPS risponde alle esigenze di aziende di ogni settore grazie a un’elevata flessibilità e scalabilità.

Dal Retail e GDO – con la necessità di gestire dispositivi nei punti vendita – all’Hospitality (spesso priva di un reparto IT interno), fino a istituti finanziari, assicurazioni, scuole e al settore sanitario, dove la continuità non è solo un tema economico ma anche di tutela della persona.

Nata dalla stretta collaborazione tra la Business Unit Digital Analytics & Engagement guidata da Cristiano Magi e la divisione Infrastruttura IT, ricerca e innovazione guidata da Christian Pisani, la soluzione Smart.OPS viene incontro alle esigenze di aziende di qualsiasi settore grazie all’elevata flessibilità e scalabilità: dal Retail & GDO (con la necessità di gestire device e PC nei negozi e punti vendita) all’Hospitality (spesso senza IT interno) passando per piccoli istituti finanziari, assicurazioni, scuole fino al settore sanitario, dove la continuità aziendale coinvolge sia l’aspetto economico che di tutela dell’essere umano.

“Con Smart.OPS vogliamo portare innovazione non solo alle grandi aziende, ma anche a realtà medie e piccole. Il servizio è completamente scalabile, si basa sui dati reali per fare previsioni e entra a regime dopo circa tre settimane di osservazione, continuando ad aggiornarsi costantemente”, ha dichiarato Cristiano Magi, Manager della Business Unit Digital Analytics & Engagement di ATON IT. “Questo approccio è molto più flessibile rispetto ai sistemi basati su soglie fisse, perché considera anche il contesto. Così, un picco previsto non genera un falso allarme, ma viene interpretato correttamente dal sistema”.

Intelligenza Artificiale ma il fattore umano rimane elemento centrale

“Ovviamente oltre alla tecnologia ci sono le persone. Con la soluzione Smart.OPS, ATON IT mette a disposizione personale tecnico specializzato che rileva gli alert e ispeziona a distanza e con competenza le macchine per poi risolvere il problema con procedure e tempi certi”, prosegue Cristiano Magi.

“Smart.OPS rappresenta un’evoluzione del monitoraggio IT tradizionale attraverso un layer di intelligenza predittiva che trasforma dati grezzi in insights strategici”, spiega Christian Pisani (FOTO) , Manager della Divisione Infrastruttura IT, ricerca e innovazione di ATON IT. “Il servizio che abbiamo strutturato raccoglie e analizza continuamente oltre 200 metriche diverse: dalle performance hardware (CPU, memoria, storage) fino al comportamento delle applicazioni critiche. Il sistema coordina diversi strumenti per identificare pattern e anomalie attraverso algoritmi di machine learning. L’elemento distintivo è la gestione intelligente delle soglie: invece di allarmi fissi che generano troppi falsi positivi, abbiamo configurato un sistema che apprende i ritmi normali dell’infrastruttura e crea ‘zone di normalità’ dinamiche. Così distingue automaticamente tra un picco di utilizzo previsto (fine mese, backup notturni) e un vero problema sistemico”.