Inteligência artificial nas operações de TI

Tempo, que é um recurso precioso para os profissionais de TI, está cada vez mais escasso, atropelado pelo ritmo da transformação digital.

As falhas nos serviços de TI impactam diretamente a eficiência operacional e custam muito caro para as empresas. Segundo o Gartner, o custo médio do tempo de inatividade é em R$22.400 por minuto. Como consequência as empresas procuram maneiras de evitar essas interrupções.

É nesse contexto que as empresas recorrem ao AIOps, aplicando machine learning e data science para resolver problemas, aprimorar e/ou substituir parcialmente todas as principais funções da operação de TI. Estudos indicam que o uso de AIOps e ferramentas de monitoração de experiência digital aumentará de 5% em 2018 para 30% em 2023 nas grandes empresas.

A maneira como pensamos sobre isso é: Quais são as tarefas que exigem um humano e o que podemos automatizar? É possível oferecer uma enorme quantidade de automação que aprendemos com o comportamento humano. No passado, quando um problema acontecia, como um humano o consertava? É possível  automatizar essa sequência de etapas se o problema acontecer novamente.

O efeito colateral de uma plataforma de AIOps é mudar o perfil do trabalho da equipe de TI, já que libera uma parte do tempo que era alocada em trabalho reativo para eliminar as causas de paradas críticas, fazendo com que o time fique focado em arquitetura de sistemas e demais itens estratégicos.