No meio tecnológico, o termo Ops (operações) se difundiu para descrever algumas abordagens. Um exemplo é o DevOps, que descreve a combinação das atividades de desenvolvimento e de TI. Mas e quando a inteligência artificial entra na jogada? Aí, temos o AIOps.
Como o próprio nome sugere, o AIOps é o uso de inteligência artificial (do inglês AI) para otimizar diversas rotinas dentro da empresa. Isso envolve a coleta de dados, a automatização de tarefas e o combate a falhas na rede, por exemplo.
Neste post, explicaremos melhor o conceito, seus benefícios e apresentaremos usos práticos. Boa leitura!
Definição de AIOps
De acordo com a consultoria norte-americana Gartner, o conceito de AIOps se refere a uma coleção de aplicações multicamadas. Utilizando a inteligência artificial, o objetivo dessa abordagem é reunir recursos para aprimorar e automatizar as principais atividades de um setor ou operação de TI.
A sigla significa Artificial Intelligence for IT Operations, algo como “Inteligência Artificial para Operações de TI”. Quando você agregar o AIOps à sua empresa ou projeto, você utilizará ciência de dados (Data Science) e IA para automatizar tarefas e otimizar processos. Assim, você combate o retrabalho, as falhas humanas e libera colaboradores para outras tarefas.
O AIOps utiliza dados gerados pela própria operação. O mero ato de ligar o computador e fazer uma pesquisa na internet já gera dados aproveitáveis por essas ferramentas. Imagine então o que pode ser feito com todo o histórico digital da empresa, de modo a coletar dados, automatizar tarefas de acordo com padrões específicos e tirar insights das informações virtuais.
Ferramentas conhecidas do universo de tecnologia, como softwares de Big Data, Machine Learning e Analytics, fazem parte do contexto do AIOps. Todos podem ser utilizados como sistemas de coleta de dados e observabilidade para fomentar a identificação e resolução ágil de problemas de TI.
Qualquer empresa, ainda que suas atividades-fim não estejam ligadas à tecnologia, gera grandes volumes de dados. São milhões ou até bilhões de eventos relevantes para essas organizações, que precisam de ferramentas digitais para analisar as informações de maneira rápida.
Com o AIOps, a empresa consegue implementar correções automáticas de problemas, assim como recursos de predição de problemas e aprendizado de máquina. É possível ensinar às máquinas o melhor meio de lidar com um determinado desafio, de modo que não será preciso a intervenção de um colaborador.
Essencialmente, as soluções AIOps complementam o trabalho de soluções digitais de gerenciamento de eventos. Contudo, elas fazem isso de uma maneira mais avançada, em um mundo no qual todo mundo está gerando dados durante o tempo todo.
Importância do AIOps
Com o avanço da inteligência artificial para todos os segmentos, muitos empreendedores se perguntam sobre as formas de agregar essa tecnologia aos seus processos. Uma das formas de fazer isso é por meio do AIOps.
Afinal, quer melhor modo de agregar a inteligência artificial aos seus negócios do que torná-la um valor da sua cultura organizacional? Ao lidar com a IA no dia a dia, em diferentes processos, aos poucos ela vai se tornando parte da rotina.
Os colaboradores crescem com a IA e enriquecem seus currículos, utilizando a tecnologia em diferentes atividades. Do mesmo modo, eles saberão como otimizar o tempo de trabalho e entregar tarefas repetitivas para as máquinas.
Vantagens do AIOps
Agora, vamos citar os benefícios específicos dessa abordagem no ambiente de trabalho, independentemente do segmento em que você atue.
Agilidade no combate de problemas
As soluções AIOps proporcionam que as empresas não só identifiquem, mas também reajam a anomalias e falhas de tecnologias de maneira ágil. A partir daí, é possível aplicar a análise preditiva para prever cenários e se preparar para eles.
Continuidade das atividades
Paralisar as atividades significa prejuízo financeiro. Isso acontece principalmente quando algum problema ocorre e interrompe as tecnologias em funcionamento.
Como o AIOps também se concentra na antecipação a possíveis falhas, a empresa não será pega de surpresa — e não precisará paralisar suas atividades por longos períodos.
Maior controle para os líderes
Um diferencial de plataformas desenhadas para operar no modelo AIOps é a capacidade de eliminar as dificuldades que os líderes têm de gerenciar suas infraestruturas.
Quando isso é feito manualmente, corre-se o risco de não ter tempo e conhecimento necessário para lidar com falhas e vulnerabilidades nos sistemas. O que é especialmente importante em termos de análise de ameaças.
Capacidade de atuação em vários ambientes
Hoje, as empresas têm uma divisão de cargas de trabalho em diferentes ambientes de TI: computação em nuvem, integrações de Software como Serviço (SaaS), uso de dispositivos móveis para mobilidade corporativa, serviços terceirizados.
Para ter um controle global do que ocorre nos vários ambientes digitais nos quais a empresa está inserida, uma abordagem AIOps é indicada, especialmente quando mencionamos a capacidade de mapear e combater vulnerabilidades.
Redução do tempo necessário para correções
Outro ganho com a integração ao AIOps é a redução do tempo necessário para que ajustes e correções sejam aplicados ao sistema. Quando as empresas adotam plataformas inteligentes, a identificação das causas dos problemas será mais rápida, assim como as ações corretivas.
Uso da Inteligência Artificial na área de TI
A inteligência artificial já está amplamente disseminada no universo da tecnologia. Isso se deve à versatilidade de se adaptar a diferentes contextos de identificação e resolução de problemas. Alguns exemplos do uso de IA na TI:
- inteligência artificial generativa, que oferece vários benefícios para o setor de TI: escrita e correção de linhas de código, planejamento estratégico, análise de sistemas, segurança da informação e análise de métricas, por exemplo;
- criação de algoritmos de recomendação de serviços, como nos streamings famosos (Netflix, Amazon Prime, Disney Plus, entre outros);
- escrita e revisão de textos, como briefings para reuniões;
- implementação de chatbots para atender aos clientes;
- Midjourney e serviços similares, que criam imagens para qualquer contexto;
- ferramentas de processamento de dados, que melhoram a tomada de decisão da empresa;
- entre muitas outras aplicações.
Além disso, a inteligência artificial se subdivide em algumas ramificações importantes:
- Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina. Com essa tecnologia, as máquinas aprendem com os humanos e desempenham tarefas com o nível de acerto desejado pelas pessoas de carne e osso;
- Deep Learning, uma evolução do Machine Learning capaz de trabalhar com um número bem maior de dados;
- redes neurais, que emulam o funcionamento dos neurônios humanos a partir de uma nuvem de diferentes dados e processos de conexão.
Casos de uso de AIOps
Mostraremos algumas aplicações práticas do AIOps. Em primeiro lugar, é preciso entender que as soluções de AIOps operam conectando dados de várias fontes, reunindo e consolidando informações.
Alguns dos itens que alimentam as soluções de AIOps são os seguintes:
- dados digitais de desempenho da empresa;
- dados identificados por ferramentas de observabilidade de padrões;
- logs;
- alertas;
- registros de incidentes na rede da empresa, entre outros.
Logo em seguida, um sistema de IA separa os dados mais relevantes para o bom funcionamento das soluções e do negócio em si. Ele cria um conjunto (na linguagem de TI, set) para análise e automação de atividades.
Esse processo automatizado investiga a causa de incidentes (como vulnerabilidades) na rede, realiza predições com base em um histórico de problemas e mapeia ações que podem ocorrer posteriormente — e o melhor, propõe soluções para os usuários.
Depois de identificar os principais problemas e as possíveis soluções para eles, além de oferecer uma visualização para os usuários, as ferramentas de automação são iniciadas.
Isso é feito para estabelecer ações de correção que serão tomadas e notificar times envolvidos para que eles fiquem cientes de problemas nos processos — ou em relação a uma falha de correção na causa raiz daquele incidente.
Desse modo, será possível estabelecer ações efetivas e consolidar as ações automatizadas para a eliminação de problemas recorrentes na infraestrutura digital. Uma solução de AIOps é capaz de cruzar inúmeras métricas e criar previsões confiáveis rapidamente.
Vale lembrar que o AIOps também pode ser utilizado para ações mais simples, como aplicar rotinas de correção quando uma falha já mapeada for reconhecida novamente. Nesse caso, não será preciso que um colaborador pare o que esteja fazendo para lidar com o problema — afinal, a máquina já saberá o que fazer para proteger a infraestrutura.
Podemos mencionar outros usos comuns da abordagem AIOps:
- realização de análises estatísticas e detecção de padrões e tendências. Assim, será possível tirar informações para melhorar o desempenho da infraestrutura digital, assim como aplicações e bancos de dados;
- identificação de pontos de otimização na infraestrutura, de modo a guiar os novos investimentos da empresa;
- aplicação de análises preditivas para que a empresa se antecipe a incidentes, exploração de vulnerabilidades e picos de demanda em seus serviços;
- detecção de anomalias nos sistemas, desconhecidas ou não;
- realização de conexões entre incidentes e a causa raiz de problemas, de modo a agilizar a resolução.
- aplicação de ações automáticas, como comandos de ativação e desativação de recursos, de acordo com o contexto;
- geração de insights para o negócio, apontando padrões e tendências de consumo por meio da análise preditiva.
Mais difundido nos Estados Unidos e na Europa, o conceito de AIOps já tem ajudado empresas a poupar milhares de horas de trabalho. Isso é feito por meio da automatização de tarefas, a identificação e o combate de incidentes problemáticos na infraestrutura.
O modelo de AIOps ajuda a automatizar tarefas e agilizar análises de dados de ambientes de TI, reduzindo o tempo de trabalho e poupando colaboradores talentosos de esforços repetitivos. Uma plataforma bem escolhida será capaz de monitorar ativamente diferentes fontes de dados, detectar anomalias, corrigir problemas e analisar eventos, entre outras ações.
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