Nos últimos anos, a evolução tecnológica tem levado as empresas a adotarem soluções cada vez mais avançadas para otimizar suas operações de TI. Uma das inovações mais promissoras nesse campo é a AIOps, ou Operações de TI potencializadas por Inteligência Artificial.
A AIOps representa um salto significativo ao integrar algoritmos avançados de machine learning e análise preditiva para automatizar e aprimorar a gestão e monitoramento de sistemas de TI complexos. O cenário é promissor visto que 72% das empresas no mundo já utilizam IA, segundo estudo da McKinsey, e a previsão de investimentos são bilionários, com gastos globais com AIOps chegando à marca de US$ 110 bilhões em 2024, segundo o IDC.
As organizações que já adotaram essa tendência sabem que podem alcançar a eficácia necessária tornando a inteligência artificial uma parte central de sua infraestrutura de operações de TI, e não um complemento. No entanto, mesmo diante dos benefícios, percebo que um dos desafios latentes das organizações é iniciar essa abordagem de AIOps. Pensando nisso, elenquei três tópicos essenciais para uma implementação bem-sucedida de AIOps nos negócios:
Integração: integrar a AIOps ao negócio começa com a avaliação das necessidades específicas da empresa e a identificação dos pontos críticos que podem se beneficiar da automação e da análise preditiva. A base de processos de gestão de serviços é um fator fundamental nesta avaliação, pois quanto maior o nível de maturidade basilar neste quesito, maior o potencial de potencialização de resultados via AIOps.
Capacitação e investimento: é essencial investir em plataformas e ferramentas que suportem a implementação de AIOps, bem como capacitar as equipes para entender e operar essas novas tecnologias. Parcerias estratégicas com fornecedores especializados podem ser fundamentais nessa jornada de transformação digital.
Suporte contínuo: muitas vezes a implementação de AIOps requer a expertise de uma empresa integradora. Essas empresas são responsáveis por orquestrar o ecossistema de tecnologia, desde a escolha das plataformas de IA até sua integração com os sistemas e processos existentes. Uma empresa integradora experiente não só facilita a transição para AIOps, mas também garante que as soluções implementadas estejam alinhadas com os objetivos estratégicos da organização. Tudo potencializado por casos de uso que possam trazer segurança e sistematização da implementação, atacando os maiores potenciais de melhoria em primeiro plano.
Com essas atividades em prática, é possível capacitar as empresas a operarem de forma mais inteligente, eficiente e preditiva, explorando o poder da inteligência artificial e integrando-a estrategicamente com plataformas de nuvem, que já desempenham um papel crucial no sucesso da AIOps.
Hoje, as plataformas em cloud oferecem escalabilidade, poder computacional e recursos de armazenamento necessários para suportar a implementação de algoritmos complexos de IA. Além disso, a nuvem permite acesso fácil a grandes volumes de dados, essenciais para treinar modelos de machine learning e melhorar continuamente as capacidades de AIOps, além de suportar as novidades dessa abordagem.
Entre as novidades da metodologia AIOps estão: avanços contínuos em algoritmos de machine learning, a integração com plataformas de nuvem, e o desenvolvimento de soluções cada vez mais customizáveis e adaptáveis às necessidades específicas de diferentes setores. Uma lógica que lida com a gestão tradicional de TI e vai além, com algoritmos que aprendem, adaptam-se e automatizam processos.
Diante disso, a AIOps encontra o cenário ideal para sua evolução, apoiando as organizações a gerarem valor e alcançarem novos patamares de excelência operacional e competitiva no mercado atual. E para se manter competitivo, não se trata de adotar ou não tais modelos de gestão de serviços, mas sim, quando. E neste ponto, o quanto antes, melhor.
Daniel López, COO da Atos para a América do Sul.
