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sábado, janeiro 18, 2025
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AIOps: como funciona a inteligência artificial para operações de TI

O mundo da tecnologia está presenciando uma revolução significativa com a emergência das Operações de Inteligência Artificial (AIOps), um conceito que está transformando o gerenciamento da infraestrutura de TI. Esta inovação consiste no uso da inteligência artificial para gerenciar redes de maneira mais eficiente, otimizando a alocação de recursos e identificando vulnerabilidades. 

Com a IA, as tarefas repetitivas são automatizadas e os problemas previstos antes mesmo de surgirem, economizando tempo valioso para as equipes de TI e aumentando a eficiência da infraestrutura. A tecnologia é capaz de gerar tabelas e gráficos que ilustram padrões de uso da rede, preveem picos de demanda e sugerem a melhor distribuição de recursos para manter a performance ótima.

No entanto, a incorporação da IA em sistemas operacionais não está isenta de desafios, especialmente no âmbito da segurança cibernética. A IA pode criar novas vulnerabilidades e pontos de ataque se não for implementada com os cuidados necessários. Assim, as empresas devem se concentrar na construção de infraestruturas seguras, o que inclui não apenas a implementação de soluções robustas de IA, mas também um foco contínuo na segurança cibernética, é o que alerta Simone Okudi, Diretora de TI na Stanley Black & Decker é a convidada do episódio 23 do podcast Itshow.

É fundamental compreender a capacidade da IA de transformar a infraestrutura de TI e estar ciente dos riscos associados. Recomenda-se que os executivos promovam uma cultura de segurança, invistam em treinamento contínuo para equipes de segurança e mantenham-se atualizados com as últimas tendências em segurança cibernética e regulamentações de privacidade de dados. “A adoção de tais sistemas deve ser equilibrada com medidas rigorosas de cibersegurança”, continua Simone.

Além disso, a implementação e o impacto da transformação digital no desenvolvimento de TI e software são tópicos de destaque. Um estudo da GitHub com mais de 900 mil usuários mostra que cerca de 30% das sugestões fornecidas por ferramentas de IA, como o ChatGPT, estão sendo integradas no desenvolvimento de software. Isso indica uma aceitação crescente e um potencial aumento na eficiência e qualidade do código produzido.

A preparação da força de trabalho para essa transição também é muito importante. Identificar habilidades essenciais e desenvolver programas de treinamento relevantes são passos fundamentais, porém este treinamento deve ir além do modelo tradicional e adotar uma abordagem baseada em dados, promovendo uma cultura organizacional e oferecendo recursos como plataformas online, webinars e workshops.

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O que é AIOps

AIOps, ou Operações de TI baseadas em Inteligência Artificial, envolve a aplicação de técnicas de IA para gerenciar e sustentar infraestruturas de TI. Esta abordagem envolve a automação de tarefas essenciais de operação, como o monitoramento de desempenho, a programação de cargas de trabalho e a realização de backups de dados. Utilizando estratégias avançadas de IA, incluindo aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, as tecnologias AIOps elevam a eficiência operacional na TI.

O emprego de AIOps fornece insights proativos, adaptados e em tempo real para as operações de TI. Isso é alcançado por meio da coleta e análise de dados oriundos de múltiplas fontes. O objetivo dessa abordagem é a aplicação de inteligência artificial e aprendizado de máquina, juntamente com a automação, para aprimorar a eficiência e eficácia das operações de TI. 

Com isso, é possível criar uma visão integrada e holística das operações de TI, unificando dados de diversas fontes em uma plataforma única e empregando análises de dados para automatizar processos, além de identificar e resolver problemas de maneira mais rápida e precisa.

As demandas modernas de TI exigem o gerenciamento de volumes crescentes e velocidades mais rápidas de dados, muitas vezes não estruturados e provenientes de uma ampla rede de fontes em silos. As plataformas AIOps são fundamentais para ajudar as equipes de operações de TI a compreender e gerenciar a complexidade e a dinâmica do Big Data.

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Ouça agora o episódio 23 do podcast Itshow disponível no Spotify!

Como AIOps funciona

Observação

Na etapa de observação em AIOps, o foco é a coleta eficiente de dados do ambiente de TI. Esta fase aprimora a capacidade de monitorar e entender as informações vindas de múltiplos dispositivos e fontes de dados na infraestrutura da organização.

Utilizando tecnologias avançadas de análise de big data e aprendizado de máquina, é possível processar e analisar um grande volume de dados em tempo real. Isso habilita as equipes de TI a detectar padrões e estabelecer correlações entre diferentes tipos de dados, como logs e métricas de desempenho. Um exemplo prático é o uso de ferramentas de IA para monitorar e compreender o fluxo de solicitações em interações de API.

Engajamento

Durante a fase de engajamento, a ênfase é colocada na intervenção humana especializada para resolver problemas complexos. As equipes de operações de TI, agora menos dependentes de métricas e alertas tradicionais, utilizam insights fornecidos pelas análises de AIOps para gerenciar e coordenar as cargas de trabalho em ambientes de nuvem múltipla. Essas equipes, tanto operacionais quanto de TI, colaboram usando um painel unificado, o que facilita e agiliza os processos de diagnóstico e avaliação.

Os sistemas AIOps também são projetados para gerar alertas personalizados e em tempo real, tanto de forma preventiva quanto em resposta a incidentes, direcionando-os às equipes relevantes.

Execução de ações

Na etapa de execução de ações, a AIOps se concentra em tomar medidas proativas para melhorar e manter a infraestrutura de TI. O objetivo principal aqui é a automação de processos operacionais e a realocação dos recursos das equipes para atividades mais críticas.

As equipes de TI têm a capacidade de desenvolver respostas automatizadas baseadas nas análises realizadas pelos algoritmos de aprendizado de máquina. Isso permite a implementação de sistemas inteligentes que aprendem com eventos passados e previnem problemas futuros por meio de scripts automatizados. 

Por exemplo, os desenvolvedores podem empregar a IA para realizar inspeções automáticas de código e verificar a resolução de problemas antes de lançar atualizações de software para os clientes.

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Benefícios da AIOps

Redução dos custos operacionais

A AIOps facilita a obtenção de insights a partir de big data, permitindo que as organizações mantenham uma equipe de especialistas em dados mais compacta. Com as soluções AIOps, estes especialistas ampliam a capacidade das equipes de TI, aprimorando a resolução de problemas operacionais e evitando erros.

Além disso, a AIOps possibilita que as equipes de operação de TI dediquem mais tempo a tarefas críticas, ao invés de rotinas comuns e repetitivas, ajudando a organização a gerir custos em meio a infraestruturas de TI cada vez mais complexas, satisfazendo simultaneamente as demandas dos clientes.

Redução do tempo de resolução de problemas

A AIOps oferece ferramentas para a correlação eficiente de eventos, analisando dados em tempo real e identificando padrões indicativos de anomalias no sistema. Com análises avançadas, as equipes operacionais podem realizar diagnósticos rápidos de causas-raiz e resolver prontamente problemas de sistema, maximizando a disponibilidade dos serviços. Além disso, os algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a filtrar ruídos irrelevantes, permitindo que os engenheiros de TI se concentrem nos eventos mais significativos.

Gestão preditiva de serviços

Através da AIOps, as organizações podem antecipar e prevenir problemas futuros, analisando dados históricos com tecnologias de aprendizado de máquina. Os modelos de ML são capazes de processar grandes volumes de dados e identificar padrões que poderiam passar despercebidos em avaliações manuais. Isso permite às equipes utilizar análises preditivas e processamento de dados em tempo real para minimizar interrupções em serviços essenciais.

Simplificação das operações de TI

Em configurações tradicionais, os departamentos de TI enfrentam o desafio de gerenciar múltiplas fontes de dados, o que pode desacelerar os processos operacionais e aumentar o risco de erros humanos. A AIOps oferece uma estrutura integrada que agrega informações de várias fontes, permitindo que as equipes de TI colaborem e coordenem fluxos de trabalho de maneira mais eficiente, melhorando a produtividade.

Melhoria da experiência do cliente

As ferramentas de AIOps são capazes de analisar vastas quantidades de dados de interações com clientes, como chats e e-mails, permitindo que as empresas compreendam e aprimorem a prestação de serviços. A AIOps também atua preventivamente contra interrupções de serviço, garantindo uma excelente experiência digital para os clientes através da disponibilidade constante dos serviços e uma gestão de incidentes eficaz.

Apoio à migração para a nuvem

A AIOps oferece uma abordagem unificada para gerenciar infraestruturas de nuvem, seja pública, privada ou híbrida. Isso facilita a migração de workloads de configurações tradicionais para a infraestrutura em nuvem, simplificando o manejo de dados complexos em diferentes armazenamentos, redes e aplicações, e melhorando a observabilidade geral.

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Brasil é o país com mais casos de uso de IA na infraestrutura de TI

De acordo com a Global Tech Trends Survey 2023 da Equinix, 42% dos líderes de TI entrevistados ao redor do mundo expressaram que suas infraestruturas de TI atuais podem não estar completamente prontas para atender às exigências das tecnologias de inteligência artificial (IA). 

Esta constatação ocorre num contexto de crescente adoção da IA em vários setores. No entanto, no Brasil, a confiança é maior entre os executivos de TI, com apenas 22% deles expressando preocupações similares quanto à infraestrutura digital.

O estudo, focado na resposta dos líderes de TI à implementação da IA em suas organizações, surge em um momento de avanços notáveis na área, com a IA sendo rapidamente adotada em aplicações tanto B2B quanto B2C. 

A pesquisa indicou um aumento na adoção da IA em vários setores industriais, com 75% dos 2.900 decisores de TI entrevistados mundialmente utilizando ou planejando usar IA em funções-chave. A IA é mais comumente aplicada ou planejada para operações de TI (85%), segurança cibernética (81%) e experiência do cliente (79%). No Brasil, as operações de TI lideram em termos de adoção (97%), seguidas por experiência do cliente (96%), marketing (92%) e vendas (91%).

Além da necessidade de atualizar a infraestrutura digital, a pesquisa também ressalta a importância da educação e colaboração para otimizar a implementação dessa infraestrutura. 

No Brasil, 51% dos que estão expandindo suas equipes de TI buscam especialistas em computação em nuvem. Proteção de dados (48%) e competências em IA/ML (39%) também estão entre as habilidades mais procuradas.

A pesquisa independente, encomendada pela Equinix, envolveu mais de 2.900 decisores de TI de empresas em regiões como as Américas (incluindo Brasil, Canadá, Colômbia, Chile, México, EUA), Ásia-Pacífico (Austrália, Hong Kong, Índia, Japão, Cingapura, Coreia do Sul) e EMEA (Bulgária, Finlândia, França, Alemanha, Irlanda, Itália, Holanda, Nigéria, Polônia, Portugal, África do Sul, Espanha, Suécia, Suíça, Turquia, Emirados Árabes Unidos, Reino Unido). Os participantes foram selecionados através do painel online da Dynata e a pesquisa foi conduzida online entre 20 de março e 07 de abril de 2023.

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Fernanda Martins
Fernanda Martins
Formada em Letras, com pós em mídias sociais, e redatora do portal de notícias Itshow. Já escreveu para vários blogs de cultura pop, produziu conteúdo no Facebook e no Instagram sobre literatura e até escreveu algumas fanfics pela internet. Hoje, se especializa em redação e usa suas habilidades de escrita crítica e literária para trazer mais sensibilidade aos textos e continuar fazendo o que ama.
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