Para entender a automação da TI e da IA, primeiro é preciso alinhar as informações para que todos os stakeholders estejam tratando dos mesmos conceitos. Fazer isso significa entender alguns termos importantes, explorar as mudanças criadas pela IA generativa e aprofundar-se na função da diretoria executiva. É essencial analisar também alguns casos de uso que demonstram como a automação e a IA podem ajudar as operações da TI.
Esse termo abrange o panorama geral da agilização e da eficiência dos processos de negócios com menos intervenção humana.
Trata-se do processo de realizar ações manuais e encontrar uma maneira de usar um sistema ou uma ferramenta para executá-las, em vez de passar essa tarefa para um humano.
Esse termo, cunhado pelo Gartner em 2018, é a aplicação dos recursos da IA como o processamento de linguagem natural e modelos de aprendizado de máquina (ML), para automatizar e agilizar os fluxos de trabalho operacionais.
Esse termo refere-se a modelos de deep learning capazes de gerar texto, imagens e outros conteúdos de alta qualidade com base nos dados com os quais foram treinados.
A IA GEN está gerando abordagens drasticamente novas sobre como trabalhamos, incluindo os processos tradicionais de TI. Três em cada quatro CEOs afirmam que a vantagem competitiva deles depende da IA generativa e a transformação continua sendo uma prioridade para a maioria das organizações. De acordo com uma pesquisa da McKinsey, 90% das empresas lançaram algum tipo de transformação digital. Agora, essa digitalização faz de cada negócio, esteja pronto ou não, um negócio de tecnologia.
"Com a transformação digital, raramente simplificamos as coisas. Na maioria das vezes, estamos deixando tudo mais complexo, mais sistemas, mais aplicações. No passado, com o aumento da complexidade, nossas equipes também cresciam, por exemplo, SREs, desenvolvedores, equipes que monitoravam suas operações na nuvem. Mas isso não traz crescimento no longo prazo. Agora, as organizações precisam buscar novas formas de melhorar as experiências e a produtividade dessas equipes”. —Stephen Mortefolio
Se agora toda empresa é de tecnologia, todos os executivos da diretoria executiva precisam ser tecnólogos mais qualificados. Para muitas empresas, a IA e a automação estão expandindo seu foco da diretoria executiva também para o nível do conselho administrativo.
Com esse escrutínio de alto nível, a pressão para adotar a IA generativa e outras tecnologias integradas por IA ficou muito mais forte. Essa carga corresponde também à pressão constante para que as operações de TI funcionem 24 horas por dia, 7 dias por semana, enquanto as equipes de TI oferecem simultaneamente novos recursos, mantêm os clientes satisfeitos e fiéis e garantem os menores custos possíveis.
"Se você não estiver prestando o serviço adequado a quem quer que seja seu constituinte ou cliente, não importa se você está no setor público, no setor de telecomunicações ou no setor de manufatura. No fim das contas, se esse serviço não for bom e você não estiver oferecendo os recursos de que precisam, o restante não importa, porque o cliente vai embora". —Melissa Long Dolson, Vice-Presidente, Operações de IA e Integração, Vendas de Tecnologia da IBM
O que os CIOs sabem é que essas pressões referem-se a tentar responder a uma pergunta: "estou conseguindo extrair o máximo (o maior valor, a maior produtividade, o maior retorno) dos meus investimentos em tecnologia?" Felizmente, a TI impulsionada por IA está bem posicionada para a resposta ser positiva.
"Certamente esperamos mais desses investimentos. Mesmo em nossas vidas pessoais, esperamos mais da máquina do que de uma pessoa real. As expectativas são tão altas que até mesmo uma experiência ruim pode levar as pessoas a abandonar a marca, o produto ou o serviço. Por isso nunca foi tão importante que as aplicações tivessem desempenho constantemente em alto nível”. —Keri Olson
Fato: Entre as organizações entrevistadas, 60% investem em automação para reduzir a complexidade da rede e da TI. E 50% investem para entregar plataformas e aplicações de TI novas e aperfeiçoadas.¹
Com as soluções de IA e AIOps, em vez de ficarem "apagando os incêndios" as equipes de TI e as empresas que atendem passam a trabalhar com modelos de ações preventivas e preditivas. As equipes ganham insights práticos e novas maneiras de descobrir eficiências que melhoram a produtividade, economizam tempo e custos em grande escala impossíveis de serem igualados por humanos. Por exemplo, considere como esses casos de uso podem estimular suas operações e o desenvolvimento da TI:
Use recursos de análise de causa raiz em tempo real (com base em IA e automação inteligente) para identificar rapidamente as causas que estão por trás dos incidentes e tomar medidas imediatas para reduzir o tempo médio de detecção (MTTD) e o tempo médio de resolução (MTTR).
Adote uma estrutura de gestão financeira na nuvem para FinOps para viabilizar o trabalho em conjunto das equipes multifuncionais e para dominarem o uso da nuvem. A FinOps é uma prática de gestão que as organizações utilizam para otimizar o desempenho financeiro de sua infraestrutura de computação em nuvem. Com decisões sobre gastos na nuvem baseadas em dados para equilibrar com segurança o custo e o desempenho, você pode permitir que o software, e não as pessoas, tome as medidas apropriadas e disponibilize às aplicações os recursos necessários quando necessário.
Utilize observabilidade, com tecnologia de IA e automação, para ter visibilidade full stack para entender melhor seu ambiente e acelerar a inovação. Você terá também descoberta, monitoramento e validação automáticos do desempenho e da integridade das aplicações em produção. Isso inclui sua infraestrutura de nuvem, virtual machines, microsserviços baseados em contêiner, infraestruturas compartilhadas de vários inquilinos e sistemas de armazenamento, todos os relatórios de métricas como uso, disponibilidade e tempos de resposta.
Use a IA generativa para reduzir o tempo necessário para conectar aplicações e sistemas e liberar dados críticos.
Acelere a geração de códigos de programação e aumente a produtividade do desenvolvedor com códigos precisos e de alta qualidade com recomendações de IA baseadas em solicitações de linguagem natural ou código fonte existentes. Prepare as equipes de desenvolvimento para se tornarem proficientes em diversas linguagens de programação sem terem que fazer um grande aperfeiçoamento de suas habilidades.
Citações
1 The ESG data conundrum, IBM Institute for Business Value, abril de 2023