<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<mods xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" version="3.1" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-1.xsd">
  <titleInfo>
    <title>Los tres pilares de AIOps para optimizar los resultados de la empresa</title>
  </titleInfo>
  <titleInfo type="alternative">
    <title>Dossier: Más allá de la fiebre de la inteligencia artificial</title>
  </titleInfo>
  <name type="personal">
    <namePart>Bandeira, Lucas Renan Vicente</namePart>
    <role>
      <roleTerm authority="marcrelator" type="text">creator</roleTerm>
    </role>
    <role>
      <roleTerm type="text">autor</roleTerm>
    </role>
  </name>
  <typeOfResource>text</typeOfResource>
  <originInfo>
    <place>
      <placeTerm type="code" authority="marccountry">sp</placeTerm>
    </place>
    <dateIssued encoding="marc">2026</dateIssued>
    <issuance>monographic</issuance>
  </originInfo>
  <language>
    <languageTerm authority="iso639-2b" type="code">spa</languageTerm>
  </language>
  <physicalDescription>
    <form authority="marcform">print</form>
    <extent>páginas 49-54</extent>
  </physicalDescription>
  <abstract>La transformación digital ha elevado la tecnología a dimensión estratégica, aunque la gestión reactiva de Tecnología de la Información (TI) expone a las empresas a riesgos operacionales y financieros críticos. AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) emerge como una arquitectura de gobernanza y resiliencia que transforma la operación de un centro de costes a un habilitador estratégico. Entendida como una arquitectura de gobernanza y resiliencia, la inteligencia artificial aplicada a las operaciones de TI hace que estas dejen de ser un centro de costes para convertirse en un habilitador de valor. Se explica tres pilares que permiten gestionar el riesgo algorítmico y garantizar la continuidad: Observabilidad, Inteligencia de eventos y Automatización avanzada.</abstract>
  <targetAudience authority="marctarget">general</targetAudience>
  <subject>
    <topic>INTELIGENCIA ARTIFICIAL</topic>
  </subject>
  <subject>
    <topic>TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN</topic>
  </subject>
  <subject>
    <topic>USO DE MEDIOS TECNOLÓGICOS</topic>
  </subject>
  <subject>
    <topic>NEGOCIOS</topic>
  </subject>
  <relatedItem type="host">
    <titleInfo>
      <title>Harvard Deusto Business Review</title>
    </titleInfo>
    <name>
      <namePart>MG Agnesi Training</namePart>
    </name>
    <originInfo>
      <publisher>Barcelona :  Prisma Publicaciones 2002</publisher>
    </originInfo>
    <identifier>HARDEU009</identifier>
    <identifier type="issn">0210-900-X</identifier>
    <identifier type="local">ESSALUD</identifier>
  </relatedItem>
  <recordInfo>
    <recordContentSource authority="marcorg">BMG</recordContentSource>
    <recordCreationDate encoding="marc">      </recordCreationDate>
    <recordIdentifier>ESSALUD</recordIdentifier>
  </recordInfo>
</mods>
