AIOps: o que é e como transformar operações de TI com Inteligência Artificial.

Até 2026, 30% das empresas automatizarão mais da metade de suas atividades de rede, impulsionadas pelo uso de IA e modelos avançados de automação, segundo a Gartner.

Esse movimento evidencia uma mudança estrutural em TI: ambientes distribuídos, ambientes multi-cloud e aplicações baseadas em microservices geram volumes massivos de Dados operacionais, tornando a gestão desses ecossistemas cada vez mais desafiadora.

Diante desse cenário, equipes passam a operar de forma reativa, com dificuldade em correlacionar eventos, identificar causas raiz de problemas e responder a incidentes com velocidade.

Adotar abordagens que sejam capazes de interpretar Dados operacionais em escala e orientar ações de forma inteligente se torna essencial nesse contexto. Assim, o AIOps se consolida como um dos principais pilares para a evolução da TI moderna.

O que tornou as operações de TI mais complexas

Ambientes híbridos e multi-cloud, arquiteturas complexas e um volume de Dados crescente se tornaram o padrão operacional. A maior mudança está em como esses sistemas passaram a se integrar e depender um dos outros, aumentando o impacto de qualquer falha na operação.

Gerenciar ambientes que produzem informações em grande escala, em um volume maior do que a capacidade de análise manual das equipes, passou a ser um dos principais desafios das áreas de tecnologia. 

Mesmo com ferramentas de monitoramento, muitas empresas ainda enfrentam limitações em como os Dados são analisados.

Em caso de incidentes, diferentes ferramentas geram alertas simultâneos, muitas vezes sem contexto suficiente para indicar onde é a falha, dificultando a priorização de tarefas.

A interdependência também torna o diagnóstico mais complexo. Um erro pode gerar efeitos em cadeia, afetando múltiplos serviços e dificultando a identificação da causa raiz.

O resultado desse cenário é previsível: times de TI atuam de forma reativa. Quando um problema é identificado, ele já está impactando a operação, e continuará até que a origem seja encontrada.

A necessidade de abordagens capazes de lidar com grandes volumes de Dados, interpretar padrões e apoiar decisões de forma estruturada se torna evidente. É ai que o AIOps entra em ação.

O que é AIOps?

AIOps, sigla para Artificial Intelligence for IT Operations, é uma abordagem que utiliza técnicas de IA e machine learning para analisar Dados operacionais e automatizar processos.

Diferente de abordagens tradicionais, essa forma não depende apenas de regras fixas e análise manual, ela une inteligência artificial e ML para identificar padrões, destacar problemas relevantes e apoiar tomadas de decisões importantes.

A partir disso, as equipes passam a ter mais contexto para agir de forma antecipada e direcionada, ao reduzir alertas desnecessários, identificar falhas rapidamente e entender melhor a origem dos problemas da operação.

Aqui, o AIOps não é visto como uma ferramenta para substituir a mão de obra humana, mas como um trunfo para localizarem e resolverem problemas complexos com rapidez e eficiência.

Como AIOps funciona na prática?

Na prática, AIOps é baseado no uso de modelos de machine learning, capazes de processar grandes volumes de Dados e identificar padrões de funcionamento ao longo do tempo.

Em primeiro lugar, a plataforma coleta, organiza e contextualiza essas informações que, muitas vezes, estão dispersos pela operação da empresa.

Métricas, logs, traces, tickets e outros Dados de negócio são algumas das informações examinadas pelo algoritmo para, posteriormente, serem unificadas e utilizadas como base.

É importante lembrar que essa fase é uma das mais importantes. É preciso que o tratamento de informações envolva uma revisão desses materiais, corrigindo erros e garantindo a confiabilidade das análises.

Esse processo pode envolver atualização de Dados, remoção de duplicatas e padronização das informações.

Após esse movimento, a plataforma passa a identificar padrões de funcionamento, o que permite entender qual é o padrão da operação e, principalmente, reconhecer quando algo foge do dele.

Ao indicar um problema, o AIOps é capaz de relacioná-lo com eventos e alertas que, anteriormente, eram isolados e sem contexto. Assim, os profissionais podem identificar a origem e resolver uma falha rapidamente.

Além disso, é possível priorizar melhor as urgências da área de TI e até antecipar falhas antes que elas impactem o negócio.

O que muda na operação quando o AIOps é aplicado?

Como dito anteriormente, a adoção do AIOps altera a lógica das operações de TI. Ao invés de ações reativas, após o impacto de incidentes, as equipes passam a atuar com maior previsibilidade, controle e entendimento do ambiente.

O maior impacto observado é a redução do volume de alertas. Em ambientes tradicionais, os alertas chegam em alto número, sem priorização adequada, dificultando a identificação de prioridades.

Com o AIOps, alertas são relacionados, agrupados e contextualizados automaticamente. O que antes eram diversas notificações isoladas passam a ser apresentadas como eventos com origem identificada e grau de urgência definido.

Como resultado, a velocidade de diagnósticos aumenta significativamente. A correlação de eventos em conjunto com a análise de causas raiz automatizadas poupam horas de investigação manual, levando à origem do problema em minutos, com contexto suficiente para orientar a ação correta.

O conjunto dessas ações leva ao principal ganho de uma operação que possui AIOps: ela deixa de ser apenas reativa e passa a ter capacidade preditiva. De acordo com a Forrester, empresas que usam AIOps diminuíram de 20%-40% o downtime não planejado.

 Para a área de TI, esses impactos são observados na redução do MTTR, menor volume de incidentes críticos recorrentes e maior previsibilidade sobre o ambiente.

É importante lembrar que essa mudança é gradual. O AIOps aprende com base nos Dados disponibilizados, identificando padrões e priorizando tarefas a partir do que lhe é apresentado. A maturidade analítica é parte do resultado.

Observabilidade, monitoramento e AIOps: qual o papel de cada um?

À primeira vista, os três termos aparentam falar do mesmo assunto: acompanhar sistemas, identificar problemas e manter operações de TI saudáveis. Apesar disso, esses termos não são sinônimos.

A observabilidade é a capacidade de entender o que está acontecendo na operação a partir dos Dados que ela mesma gera. Com isso, é possível entender investigar problemas que não foram previstos, uma vez que os Dados já estão disponíveis para serem cruzados.

Embora seja eficiente, o principal problema desse modelo é a revisão dos Dados. Revisá-los manualmente é ineficaz, uma vez que o volume pode ser muito grande.

Como solução, muitas empresas automatizam essa revisão, por meio do monitoramento, um subconjunto da observabilidade e o ponto de partida de muitas operações de TI.

O monitoramento, por sua vez,é reativo por natureza. Equipes são notificadas sobre anomalias e problemas à medida que ocorrem em tempo real.

Esse modelo atua com base em regras predefinidas, por isso, alerta ao time que há um problema, mas nem sempre explica a causa. Além disso, se a falha não estiver prevista na configuração ela não será alertada, ou o alerta será genérico e sem contexto.

Em ambientes estáveis, que visam manter a disponibilidade e performance sob controle e preferem alertas imediatos, esse é o modelo mais vantajoso.

Ao unir esses dois modelos, a empresa possui Dados relevantes e regras para disparar os alertas, porém não consegue interpretar e correlacionar os Dados, é aí que o AIOps entra.

O AIOps atua sobre a mesma base de Dados que o monitoramento, mas com uma camada adicional de inteligência. Não depende de regras fixas, uma vez que aprende o comportamento normal da operação e identifica desvios, mesmo quando eles não foram previstos por ninguém.

Principais desafios para adotar AIOps com consistência

O impacto que o AIOps representa em uma operação é inegável. Porém, nenhuma tecnologia entrega valor quando é instalada: é preciso ter uma infraestrutura preparada para recebê-la e uma equipe disposta a integrar essa nova camada à rotina operacional.

Para o sucesso desse movimento, entenda os principais pontos de atenção ao implementar o AIOps em sua operação.

Qualidade e fragmentação dos Dados

Os Dados disponibilizados para o funcionamento do AIOps são a base para toda a inteligência por trás da operação. Não ter Dados que reflitam a realidade do ambiente com precisão geram uma inteligência defasada.

Antes da análise inteligente acontecer, é preciso organizar os Dados que irão treiná-la. Apagar duplicatas, preencher lacunas, unificar e padronizar as informações é o primeiro passo para ter uma ferramenta eficiente.

Caso os Dados não sejam de qualidade, os resultados gerados pelo AIOps serão imprecisos. Com informações fragmentadas e de diferentes formatos, é possível que a ferramenta produza ações automatizadas conflitantes, interpretando situações críticas como picos de tráfego sazonal.

Para implementar AIOps é preciso, primeiro, avaliar fontes de monitoramento e observabilidade, garantindo que os Dados sejam limpos, consistentes e integrados entre si.

Integração com o ecossistema existente

Para que um sistema de AIOps funcione, é preciso que ele opere em conjunto com a infraestrutura e as ferramentas que já existem na operação.

Ambientes corporativos costumam ser compostos por sistemas fragmentados, sem interoperabilidade nativa. Fusões, aquisições e infraestruturas legadas aumentam essa complexidade.

Conectar uma nova camada de inteligência a esse ecossistema aumenta essa complexidade, uma vez que cada ferramenta possui sua própria lógica, seus próprios formatos de Dados e seus próprios mecanismos de alerta.

A integração com ferramentas modernas orientadas por AI pode ser tecnicamente complexa, por conta de problemas de compatibilidade. Sistemas antigos tendem a não expor Dados de forma padronizada, o que exige um trabalho de instrumentação antes que o AIOps enxergue e interprete essas fontes.

Para que essa abordagem funcione, a adoção em fases é a mais indicada. Começar por pontos de maior impacto reduz risco e permite que a equipe se familiarize com a ferramenta gradualmente, além de apresentar resultados visíveis antes de expandir o escopo.

Ao avaliar uma estratégia de AIOps, a interoperabilidade deve estar no topo da lista de critérios.  

Resistência cultural e confiança em situações automatizadas

Mudanças que envolvem como as decisões são tomadas, geralmente, geram resistência antes da adesão. Quando esse movimento inclui inteligência artificial, a rejeição pode ser maior ainda.

O receio não é infundado, apenas 19,3% dos profissionais brasileiros se sentem preparados para usar IA no ambiente de trabalho, segundo o Serasa Experian. No contexto do AIOps isso é visto quando times acostumados a investigar incidentes de maneira manual podem desconfiar da priorização de atividades feita pelo algoritmo.

Profissionais que passam anos desenvolvendo a capacidade de ler um ambiente de TI, identificar padrões e priorizar incidentes com base na experiência acumulada não abandona esse julgamento facilmente.

Porém, quando essa resistência impede o algoritmo seja testado por tempo suficiente para provar seu valor, o AIOps não consegue se desenvolver. Essa ferramenta é calibrada com o tempo de operação: nos primeiros ciclos, os resultados ainda estão sendo calibrados com base nos padrões do ambiente.

Interromper a adoção nessa fase é o erro mais comum. A confiança no AIOps se constrói com exposição gradual à operação, por isso é preciso de tempo para que se ajuste e trabalhe em seu potencial máximo.

Quando os colaboradores desenvolvem confiança para usar a tecnologia, deixam de temê-la. Essa confiança é construída na prática e em pequenos passos: a recomendação é começar com um projeto piloto, testando o AIOps em conjunto com humanos.

 Com os pilotos bem-sucedidos, eles funcionam como uma vitrine interna, algo mais eficaz do que qualquer comunicado institucional sobre a importância da mudança.

Do caos ao controle: como AIOps parece na prática

Ao longo do artigo, exploramos o que é o AIOps, como ele funciona e o que transforma na operação. Porém, entender um conceito e vivenciá-lo no cotidiano são coisas diferentes.

Uma operação orientada por AIOps é um ambiente que demonstra o volume de Dados e sua complexidade com maior precisão e velocidade na tomada de decisão.

Times que recebiam alertas sem contexto, muitas vezes lidando com retrabalho por não conseguir resolver os problemas direto na fonte, passam a atuar com incidentes priorizados, com ordem identificada e direcionamento definido.

Observando esse processo de perto, a Rox desenvolveu o Mind.

Mind

O Mind é uma plataforma de AIOps desenvolvida pela Rox. Ao se integrar ao ambiente já existente da operação, de forma não intrusiva, atua como uma camada de inteligência sobre o ambiente, sem substituir ferramentas que estão em uso.

Na realidade, o Mind correlaciona alertas dispersos em um incidente único de maneira automática, identifica a causa raiz deles e indica onde atuar e qual o time mais adequado para tal.

Antecipar tendências e riscos operacionais antes que se tornem problemas também está no escopo do produto. Com base em análises estatísticas do histórico de métricas, o Mind calcula quando um recurso da operação está prestes a atingir seu limite crítico, com data prevista e nível de confiança.

Outro diferencial é a mensuração de resultado: o Mind acompanha o ciclo de vida de cada incidente e traduz isso em indicadores concretos. Downtime é evitado, horas são economizadas e o impacto financeiro é diminuído.

Esses Dados alimentam relatórios automáticos, que podem ser utilizados pelos times de TI para demonstrar o ROI da operação à diretoria.

Tudo isso é entregue por um dashboard próprio, com visibilidade em tempo real na saúde do ambiente, sem que o time precise navegar entre múltiplas ferramentas para ter uma visão consolidada da operação.

O Mind surgiu de dores reais vividas pela Rox. Cada funcionalidade foi construída a partir de problemas que acompanhamos de perto e é essa proximidade com a prática que orienta a sua entrega.

O próximo passo é entender o seu ambiente

Entender operações de TI se tornou algo extremamente complexo atualmente. Cada vez mais, é visto que a análise manual é um método propenso a erros. O AIOps surge como resposta a esse cenário: Dados e informações em grandes quantidades são analisados e categorizados rapidamente.

A adoção dessa ferramenta, porém, não começa pela tecnologia: o primeiro passo é entender o ambiente em que ela será aplicada. Qualidade de Dados, maturidade de processos e capacidade de integração de informações são fatores que influenciam diretamente nos resultados obtidos.

À medida que esse entendimento amadurece, o AIOps deixa de ser apenas uma iniciativa e passa a atuar como uma estratégia que amenta a previsibilidade, reduz riscos e apoia o crescimento da operação.

Quando esse processo ocorre de forma consistente, o resultado é uma operação que entende a si mesma.