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Asistentes de AI para operadores

1) Por qué es necesario

Los operadores se ahogan en alertas, guaridas y artefactos dispersos. El asistente de AI convierte las señales heterogéneas en recomendaciones comprensibles y acciones terminadas: más rápido el triaje, menos rutina manual, más previsibilidad SLO.

• Reducir MTTD/MTTR y el ruido de alertas.
• Mejorar la calidad de los hendovers y la documentación posterior a los incidentes.
• Automatizar la «rutina pesada» (búsqueda de contexto, resúmenes, tickets).
• Fijar estándares uniformes de respuesta/comunicación.

2) Escenarios de aplicación (Top-12)

1. Triaje de incidentes: agrupación de alertas → hipótesis de causa → prioridad/influencia.
2. Recomendaciones de acción (Action Hints): «qué hacer ahora» con enlaces a runbook y botones de inicio.
3. Resúmenes automáticos (Incident TL; DR): un breve apretón para el canal incidente/stakeholder.
4. Búsqueda por conocimiento (RAG): respuestas rápidas por runbook/SOP/post mortem/matriz de escalamiento.
5. Generación de tickets/apdates: borradores Jira/Status-updates por plantilla.
6. Análisis de alertas: identificación de «reglas ruidosas», propuestas de afinación.
7. Observabilidad Q&A: «mostrar p99 bets-api por 1h» → gráficos/consultas terminadas.
8. Contexto del vendedor: resumen por proveedor (cuotas, SLA, ventanas, incidentes).
9. Pistas predictivas: «burn- rate↑ + lag↑ → preparar un feilover PSP».
10. Handover Copilot: recogida de paquetes de cambio de dashboards/tickets.
11. Postmortem Copilot: cronología a partir de registros/temas + borrador de Acciones Correctivas/Preventivas.
12. Localización/tono de mensajes: actualizaciones de cliente correctas y consistentes.

3) Arquitectura de la solución (de alto nivel)

Fuentes: métricas/logs/tracks (Observabilidad), tickets/incidentes, confecciones/fichflags, estados de proveedores, catálogo SLO/OLA, runbook/SOP.
Capa RAG (búsqueda por conocimiento): indexación de documentos marcados (dominio, versión, fecha, propietario). Vyuhi «para el operador».
Herramientas (Tools/Actions): operaciones seguras: «scale-up HPA», «pausa canaria», «activar modo seguro», «cambiar PSP», «crear ticket», «montar gráficos». Todas las acciones son a través de un bróker/orquestador con auditoría.
Políticas-guardaires: derechos por roles, confirmación HITL, límites, ejecución en seco (dry-run), registro.
Seguridad: KMS/Secrets, máscaras PII, mTLS, auditoría de acceso a datos.
Interfaces: chat/panel en NOC, widgets en dashboards, comandos slack slash.

4) Patrones UX (lo que el operador ve)

Tarjetas de incidentes: «síntoma → hipótesis (clasificadas) → 3 pasos sugeridos → enlaces a datos → botones de acción».
Campo único prompt: «Forma un paquete handover en las últimas 4h para Payments».
Retroiluminación de confianza/fuentes: «basado en: Grafana, Postgres logs, Runbook v3».
Botón "Dry-Run': muestra lo que se va a hacer y dónde están los riesgos.
Historia de las decisiones: quién confirmó el paso, el resultado, el retroceso/el éxito.

5) Integraciones y acciones (ejemplos)

Observabilidad: PromQL/LogsQL/Trace filtros terminados, gráficos por clic.
Flags de características: habilita el modo seguro/revierte la bandera (con confirmación).
Release-canario: pausar/retroceder; agregar una anotación a los gráficos.
K8s: pre-skale HPA, reinicio de démon, verificación PDB/Spread.
Proveedores: conmutación de ruta PSP-X → PSP-Y; Verificación de cuotas.
Comunicaciones: borrador del apdate al canal incidente/página de estado.
Tickets: creación de Jira con secciones prellenas.

6) Políticas de seguridad y privacidad

Acceso por roles/dominios: el operador sólo ve «sus» sistemas y datos mínimamente suficientes.
Registro de acciones: quién/cuándo/qué confirmó, resultado, retroceso.
PII/secretos: enmascaramiento en las respuestas/logs; la inaccesibilidad de los secretos «crudos».
Almacenamiento de contenido: versiones de artefactos recuperados (RAG) con TTL y etiquetado.
Prohibición del «razonamiento» como artefacto: mantenemos las conclusiones y referencias a las fuentes, no las reflexiones internas del modelo.
Vendor-bordes: lista clara de los datos que salen del perímetro (el valor predeterminado es cero).

7) Calidad y métricas de eficiencia

• MTTD/MTTR ↓, Pre-Incident Detect Rate ↑, Change Failure Rate ↓, Handoff Quality Score ↑.
• Alert Fatigue ↓ (alertas por operador/turno), tiempo hasta el primer apdate ↓.

• Acceptance Rate (aceptación de recomendaciones), Time Saved/Case, Precision/Recall por clase (por ejemplo, P1), Hallucination Rate (afirmaciones erróneas sin fuentes), Safety Incidents = 0.

• Recall(P1) ≥ 0. 7, Precision ≥ 0. 6, Acceptance ≥ 0. 5, Time Saved ≥ 25%, Hallucination ≤ 2% con referencias obligatorias a fuentes.

8) Ingeniería de prompt y gestión del conocimiento

Plantillas de consulta: estandarizamos el lenguaje (abajo - ejemplos).
Capas de contexto: (a) reglas del sistema (seguridad, estilo de respuesta), (b) contexto de cambio/dominio breve, (c) búsqueda RAG por documentos/gráficos recientes.
Versioning Knowledge: cada runbook/SOP tiene 'id @ version' y fecha, AI emite un enlace y una versión.
Validación de respuestas: requerimos referencias a fuentes de datos/dashboards para todas las afirmaciones reales.

Triage:
"You are an SRE operator. Based on [Grafana: payments, Logs:psp_x, Incidents: last 24h]
group alerts into 3-5 hypotheses with probability, effect on SLO, and brief validation steps.
Answer: hypothesis cards + links"

Handover:
"Collect handover packet in last 4h for Payments domain:
SLO, incidents (ETA), releases/canaries, providers/quotas, risks/observations, action items.
Add links to panels and tickets"

9) Incrustación en procesos (SOP)

Incidentes: AI publica TL; El DR cada N minutos, prepara la próxima ETA, propone pasos.
Lanzamientos: resumen anterior y posterior; autogate en riesgos predictivos.
Turnos: El paquete Handover se forma y valida en una lista de cheques.
Postmortem: borrador por línea de tiempo + lista de acciones correctivas/preventivas.
Informes: resumen semanal de alertas ruidosas y sugerencias de afinación.

10) Dashboards y widgets (mínimo)

AI Ops Overview: recomendaciones aceptadas, tiempo ahorrado, acciones de éxito/retroceso.
Triaging Quality: Precision/Recall por clase, casos controvertidos, errores Top.
Knowledge Health: cobertura runbook/SOP, versiones obsoletas, espacios.
Alerta Hygiene: fuentes de ruido, reglas candidatas para la afinación.
Safety & Audit: registro de acciones, intentos denegados, informes dry-run.

11) Anti-patrones

«La caja mágica lo resolverá todo» - sin RAG y referencias, con «adivinación» de los hechos.
Automatiza acciones irreversibles sin HITL/roles/límites.
Mezcla de artefactos prod/stage en la búsqueda.
Secretos/PII en las respuestas y logotipos del asistente.
Ninguna métrica de la calidad y post-evaluación del uso.
«Un chat para todas las tareas» - sin tarjetas, estados y botones de acción.

12) Lista de verificación de implementación

• Dominios y scripts definidos (triage, resúmenes, handover, tickets).
• Configurado por RAG: índice runbook/SOP/post mortem/matriz de escalamiento (con versiones).
• Integraciones: Observabilidad, Flags, Release, Tickets, Providers - a través de herramientas seguras.
• Políticas: roles, HITL, registro, dry-run, enmascaramiento de PII/secretos.
• UX: tarjetas de incidente, botones de acción, confianza y enlaces.
• Métricas: AI-KPI y Ops-KPI + dashboards.
• los Procesos: SOP en intsidenty/relizy/smeny/postmortemy con la participación AI.
• Plan de formación de operadores y «reglas de comunicación» con el asistente.

13) Ejemplos de autocaravanas «seguras»

Publicación TL; DR/ETA en un incidente-canal.
Crear/actualizar un ticket, enlazar artefactos.
Generación/inicio de lectura de métricas y registros (sin cambios en el sistema).
Anotaciones de lanzamientos/banderas en gráficos.
Preparación del juego dry-run (que se hará cuando se confirme).

14) Funciones y responsabilidades

Ops Owner: resultados empresariales (MTTR, ruido), aprobación SOP.
Observabilidad/SRE: RAG, integración, seguridad y métricas de calidad.
Domain Leads: validación de recomendaciones, relevancia del runbook/SOP.
Formación/Habilitación: ponboarding operadores, «cómo comunicarse con AI», exámenes.
Compliance/Security: política de datos, auditoría y almacenamiento de registros.

15) 30/60/90 - plan de lanzamiento

• Piloto en el mismo dominio (por ejemplo, Pagos): triage, TL; DR, tickets.
• Indexación de conocimientos (RAG) y tarjetas de incidentes, dry-run acciones.
• Métricas básicas: Acceptance/Time Saved/Precision/Recall.

• Añadir handover/postmortem copilot, integración con Flags/Release.
• Incluir sugerencias predictivas (burn-rate, lag) y sugerencias de afinación de alertas.
• Celebrar dos días de juego utilizando un asistente.

• Extensión en Bets/Games/KYC, unificación de plantillas.
• Formalizar el SOP con AI, introducir KPI en los objetivos trimestrales.
• Optimización del efecto económico (costo/incidente, reducción del tiempo extra).

16) Ejemplos de respuestas del asistente (formatos)

Symptom: p99 payments-api ↑ up to 420 ms (+ 35%) in 15 minutes
Hypotheses:
1) PSP-X timeouts (probable 0. 62) - outbound_error_rate growth, quota 88%
2) DB-connections (0. 22) — active/max=0. 82
3) Cash evikshens (0. 16) — evictions>0
Steps:
[Open PSP-X panel] [Check quota] [Enable safe-mode deposit]
[Payments-api canary pause]
References: Grafana (payments p99), Logs (psp-x), Runbook v3

SLO OK/Degraded, incidents: INC-457 ETA 18:30, canary bets-api 10%, PSP-X quota 85%.
Action items: @ squad-payments check out the feilover before 7 p.m.

Impact: deposit conversion − 3. 2% at 5pm-5.25pm
Timeline: 16:58 alert p99; 17:04 canary pause; 17:08 PSP- X→Y
Root cause: slow PSP-X responses when 90% quota is reached
Actions now: breaker tuning, auto-predictor quota> 0. 85, alert hygiene

17) FAQ

P: ¿Qué automatizar primero?
R: Resumen/tickets/búsqueda por conocimiento - ahorra tiempo de forma segura e inmediata. A continuación, las pistas predictivas y las acciones semi-automáticas con HITL.

P: ¿Cómo lidiar con las «alucinaciones»?
R: Sólo RAG, sólo respuestas con enlaces, prohibición de respuestas sin fuentes, evaluación de calidad fuera de línea, respuestas controvertidas etiquetar y desmontar en retro.

P: ¿Se le puede dar al asistente el derecho de «cosechar botones»?
R: Sí - para pasos reversibles y de bajo riesgo (anotaciones, resúmenes, dry-run, pre-skale), el resto a través de HITL y roles.