Para revolucionar seus negócios, empresas devem usar Inteligência Artificial no gerenciamento de serviços e operações

Para revolucionar seus negócios, empresas devem usar Inteligência Artificial no gerenciamento de serviços e operações

Ao adotarem Inteligência Artificial em suas operações de TI --- mercado projetado para valer US$ 40,91 bilhões até 2026, de acordo com a Mordor Intelligenceas organizações podem evoluir no gerenciamento de serviços e serem mais ágeis

Por Ali Siddiqui, Chief Product Officer (CPO) da BMC

A identificação dos problemas assim que eles começam costuma ser mais fácil do que colocar uma solução em prática, principalmente em ambientes de operações do TI, pois é difícil separar os ruídos de alertas falsos das coisas que precisam ter uma atenção imediata. E isso é um trabalho árduo para qualquer empresa e sua equipe. Como eliminar um ruído e concentrar o talento em questões operacionais importantes? O ideal é usar recursos proativos e inteligentes que identificam e previnem os problemas oferecendo os insights. Dessa maneira, é possível otimizar os trabalhos, com uma atuação mais efetiva do que simplesmente reagir rapidamente aos problemas.

A inteligência artificial (IA) é mais importante do que nunca no gerenciamento de serviços e operações, tanto em sistemas distribuídos quanto no mainframe- (computador projetado para processar um grande volume de dados simultaneamente). Mas isso é importante em nosso cotidiano? Sim, afinal o mercado de IA para operações de TI -- ou AIOps - foi avaliado em US$ 13,51 bilhões em 2020 e está projetado para valer US$ 40,91 bilhões até 2026, de acordo com a Mordor Intelligence.

Cada segundo conta quando um aplicativo trava, ou seja, isso pode interferir na produtividade dos funcionários, assim como no Net Promoter Score (NPS), na reputação da empresa e também no resultado dos trabalhos. Todos esses problemas podem ser afetados quando os aplicativos e serviços complexos que abrangem locais de armazenamento, as nuvens e até mesmo o mainframe não estão funcionando conforme o esperado.

O AIOps pode ajudar com a aplicação dos algoritmos, de IA e no aprendizado de máquina (ML), sem precisar utilizarmétodos com processamentos tradicionais que são baseados em regras e que quase sempre são manuais. Ou seja, o AIOps é ideal para as operações de TI, introduzindo nova velocidade e eficiência em toda a organização. Além disso, fornece os insights de ordem superior que contribui para uma melhor tomada de decisão. A observabilidade anda de mãos dadas com AIOps, mas entende-se que existem dois conceitos distintos sobre esse assunto que se complementam.

Quando os dois estão juntos, o ideal é usar o AIOps para fazer um monitoramento mais inteligente e dinâmico com detecção de falhas. Além disso, pode existir também um aprendizado mais avançado de análise a partir de um amplo conjunto de dados, incluindo eventos, logs, rastreamentos, métricas e topologia.

Com a observabilidade é possível ter uma noção de toda a tecnologia que constrói um software ou serviço. Ou seja, é possível visualizar todos os dados que consistem em obter os insights destes dados operacionais para alavancar várias fontes com outros tipos de dados. Além de ser capaz de determinar o estado de um sistema com base nesses dados externos. A expectativa é a observabilidade que permite uma resposta a situações das quais você não estava ciente e que possa aplicar a automação inteligente para examinar o cenário de TI e tomar uma ação apropriada, seja de conformidade, um patch ou de um bloqueio, podendo também eliminar alguma ameaça.

Simplificando, quanto maior a observabilidade, maiores os insights e mais poderosas serão as ações que você pode tomar, além de estar cada vez mais preparado para responder ao inesperado. Obter uma visão completa do impacto nos negócios e passar de uma ação reativa para a proativa pode ajudá-lo a priorizar melhor os riscos e problemas desses negócios e vai colaborar para o atendimento de acordos de nível de serviço (SLAs) . Isso pode também melhorar a satisfação e retenção dos clientes e funcionários, capitalizando as oportunidades diferenciadas de crescimento de cada um deles.

Essa visão, também abre as portas para mais inovação. Sendo assim, à medida que você se adapta melhor as tecnologias e os processos em rápida evolução, é possível alocar os principais talentos e colocá-los para executar os projetos de inovação, principalmente dos quais eles consideram mais gratificantes. Uma pesquisa de negócios recente da PwC (PwC business survey) descobriu que 62% dos "líderes" de IA -- empresas que avançam com IA nas áreas de transformação de negócios, tomada de decisão aprimorada e sistemas e processos modernizados, tudo ao mesmo tempo -- estão usando a tecnologia para dar suporte a operações e manutenção.

A implantação da solução AIOps correta requer muitas considerações, incluindo: O envolvimento aberto entre domínios, observabilidade e capacidade de ação: com o verdadeiro gerenciamento empresarial orientado por uma plataforma, a TI pode prever melhor os problemas, resolvê-los mais rapidamente e fornecer serviços sempre ativos para os negócios.

Os Insights preditivos e previsão de falhas: AI/ML pode identificar padrões nos dados, identificar tendências e fornecer insights inteligentes que exigem esforços e investimentos humanos significativos. Essas projeções de tendências de crescimento orgânico pode ajudar a identificar proativamente as restrições de recursos iminentes. Por outro lado, aprender com as tendências relacionadas a falhas anteriores podem contribuir para a prevenção de novas falhas antes mesmo delas acontecerem.

 A Redução de ruído de evento: a análise alimentada por AI/ML separa os problemas reais do ruído para fornecer uma visão mais clara dos problemas reais e que causam as tempestades de eventos.

 O alerta inteligente: ao reunir os dados de todo o ambiente de TI, incluindo soluções de terceiros, os AIOps podem filtrar e correlacionar dados e transformá-los em eventos acionáveis para que possíveis problemas sejam sinalizados proativamente antes que afetem os clientes ou os negócios.

A compreensão situacional entre domínios e análise de causa provável: aplicando análise avançada a dados agregados em toda a infraestrutura e aplicativos, a TI pode identificar e se concentrar no verdadeiro problema e responder, economizando tempo e energia que podem ser melhor alocados em outro lugar.

Automação inteligente: os algoritmos, políticas e insights de IA/ML detectam continuamente o estado da infraestrutura e da atividade do service desk para executar ou recomendar ações automatizadas para correções mais rápidas e informadas. Ao adotar uma postura de AIOps, as organizações podem avançar e evoluir suas operações e obter insights de melhor qualidade que as capacitam para serem mais ágeis diante das mudanças e colaboram para uma melhor preparação para o futuro.

Share This Post

Post Comment