5 Diferenciais de empresas que adotam AIOps nas operações de TI

A necessidade de usar Inteligência Artificial nas Operações de TI é irreversível e sua empresa precisa se preparar

Publicado em 14 de maio de 2021

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Inteligência Artificial para Operações de TI

As transformações digitais nos negócios estão cada vez mais exigentes e as equipes de TI estão em meio a uma mudança de papel, saindo de coadjuvantes para o protagonismo estratégico. Bons exemplos estão nas empresas que adotam AIOps (Artificial Inteligente for IT Operations ou Inteligência Artificial para Operações de TI) e passam a ter diferenciais competitivos do atendimento ao cliente à gestão de segurança

Como ocorre com qualquer tecnologia emergente, não há como saber ao certo como os fatos vão suceder com a AIOps. Porém, uma coisa é certa: a necessidade de inteligência artificial em TI – e nos diversos nichos de negócios – só crescerá. Existem muitos dados, ferramentas e transformações imprevisíveis para lidarem sem arriscar uma perda expressiva de produtividade, deserções de clientes e perda de oportunidades de mercado. 

As aplicações AIOps são multicamadas, reunindo em um mesmo sistema soluções que envolvem big dataanalytics e machine learning. Além de possibilitar conexão e gestão simultânea de múltiplas fontes de dados e diversos dispositivos, auxilia as empresas a impedir potenciais interrupções e problemas de desempenho que causem impacto negativo nas operações, na experiência do cliente e nos resultados financeiros. 

Diante dos desafios de velocidade, escala e complexidade da transformação digital, com muitos recursos em monitoramento à disposição, existem algumas demandas que a AIOps pode auxiliar a partir da elaboração aprimorada de estratégias em informações correlacionadas. Entre os diferenciais das empresas que já começaram sua jornada e adotam AIOps estão: 

Superação do modelo break-fix

O DevOps e as soluções em nuvem agilizam o processo e, ao mesmo tempo, acrescentam uma camada de complexidade à gestão em função de seu dinamismo. A AIOps permite a gestão simultânea de fontes diversas garantindo um fluxo apropriado de assertividade e agilidade.

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Ampliação da visibilidade 

As análises esperadas são complexas e tanto as ferramentas do passado quanto os processos manuais são ineficazes para atender às demandas. Ainda mais difícil é fazer a correlação de eventos, o que, com as ferramentas de AIOps se torna uma tarefa corriqueira na solução com análise precisa e rápida. 

Identificação de padrões disfuncionais

Uma vez integrados, o monitoramento de dados se torna mais coeso, beneficiando a detecção de padrões e correção de disfunções e falhas com maior agilidade e sem qualquer esforço manual. Os algoritmos criados nas AIOps são capazes de analisar métricas individualmente ou em conjunto, definir padrões dinâmicos e gerar outras métricas com base em diferentes cenários.

Otimização do desempenho

Investir em aplicações adequadas de Inteligência Artificial significa aprimorar toda a cadeia de processos de TI e estar preparado para os desafios da transformação digital agora e no futuro. As ferramentas de AIOps garantem um salto na eliminação de erros humanos e ruídos, garantindo uma base sólida de automação e processamento.

Ampliação da segurança

Mais do que saber como lidar com os dados, a TI precisa garantir a segurança das informações. A partir da supervisão constante dos dados, das análises complexas e do machine learning, as ferramentas de AIOps são capazes de perceber mais rapidamente comportamentos suspeitos, tentativas de invasões de hackers e outras ameaças que geralmente são imperceptíveis às pessoas da equipe. De igual maneira, são ágeis em prol da defesa do sistema com alta eficiência, protegendo dados sensíveis de vazamentos.

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