有了AIOps，當其中存在隱患時，運維人員無需等待系統發出故障報警。通過內置的機器學習算法和大數據技術，它們可以自動發現系統中的各種異常，從而從異常中判斷故障發生的可能性、嚴重程度和影響，並依靠機器對數據的分析結果來判斷最佳的應對方案。
可見基於AIOps的管理方式顛覆了監控運維的底層技術。傳統的IT運維管理工具更註重突發事件(即告警)、配置和性能，而AIOps更註重問題、分析和預測，可以說是相輔相成的。
對於IT運維人員來說，當壹個告警被確認後，不僅意味著妳在第壹時間發現了業務故障，也意味著在故障發生的那壹刻業務已經受到了影響。隨著AIOps的出現，IT部門可以通過機器學習和算法技術提前發現IT系統的異常運行，提前采取預防甚至規避措施，保證業務故障不發生或者很少發生，這對IT和業務部門都具有重要意義。