O que é AIOps? Guia de IA para operações de TI

A inteligência artificial para operações de TI, ou AIOps, é a aplicação de recursos de inteligência artificial (IA) para automatizar, simplificar e otimizar as operações de TI.

A AIOps usa aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (NLP), análise de dados e uma série de outras técnicas de IA para processar e correlacionar grandes quantidades de dados de todo o ambiente de TI. Ao analisar continuamente essas informações, ela pode detectar anomalias, identificar padrões e apresentar insights acionáveis. 

Isso permite que as equipes de TI eliminem o ruído dos alertas, acelerem a resposta a incidentes, automatizem tarefas de rotina e até mesmo evitem problemas antes que eles afetem os usuários finais.

Por que a inteligência artificial para operações de TI é importante?

A AIOps é importante porque ajuda as equipes de TI a transformar dados vastos, fragmentados e de rápida movimentação em insights claros e acionáveis. As ferramentas tradicionais não conseguem mais lidar com isso de forma eficaz.

Durante anos, as operações de TI dependeram de monitoramento manual, limites estáticos e ferramentas isoladas. À medida que os ambientes cresciam em escala e complexidade com os serviços em nuvem, a infraestrutura híbrida e as crescentes demandas dos usuários, essa abordagem tornou-se muito lenta e reativa.  

A AIOps aplica inteligência artificial para automatizar a análise, priorizar o que é relevante e ajudar as equipes a responder de forma mais rápida e estratégica. Trata-se de ficar à frente dos problemas e dimensionar as operações sem dimensionar o caos. 

E as organizações estão vendo claramente o valor. De acordo com a Fortune Business Insights, o mercado global de AIOps deve crescer de US$ 2,23 bilhões em 2025 para US$ 8,64 bilhões em 2032, refletindo um CAGR de 21,4%.

5 principais benefícios da AIOps

Estas são as principais vantagens que a AIOps traz para as operações modernas de TI:

• Detecção e resposta mais rápidas a incidentes: identifica problemas em tempo real e permite uma ação mais rápida.
• Redução da fadiga de alertas: filtra sinais irrelevantes e destaca eventos críticos.
• Prevenção proativa de problemas: identifica tendências que indicam possíveis falhas antes que elas aconteçam.
• Análise aprimorada da causa raiz: correlaciona dados entre sistemas para encontrar rapidamente a origem dos problemas.
• Maior eficiência operacional: automatiza tarefas repetitivas e simplifica os fluxos de trabalho.

Como funciona a estrutura de AIOPs?

Normalmente, uma estrutura de AIOps segue uma estrutura em camadas projetada para coletar, analisar e agir com base nos dados de todo o ambiente de TI. 

Embora não exista um padrão único, a maioria das implementações compartilha os mesmos componentes principais. A estrutura é flexível e se adapta à infraestrutura, às metas e à maturidade operacional de cada organização. Abaixo estão as camadas típicas de uma estrutura de AIOps e o que elas fazem:

1. Coleta de dados

Essa camada reúne informações de logs, métricas, eventos, rastreamentos e tickets nos sistemas de TI. Ela garante a visibilidade da infraestrutura, dos aplicativos, dos serviços em nuvem e das ferramentas de suporte.

2. Agregação e armazenamento de dados

Os dados brutos são normalizados, enriquecidos e armazenados em sistemas centralizados, como data lakes ou message buses. Essa etapa prepara os dados para correlação e análise eficazes em estágios posteriores.

3. Análise e correlação

Os modelos de IA e ML processam os dados para detectar anomalias, descobrir padrões e correlacionar eventos relacionados. Isso ajuda a reduzir o ruído dos alertas e a revelar incidentes reais mais rapidamente e com melhor contexto.

4. Insight e tomada de decisões

A plataforma fornece insights acionáveis, destaca as causas-raiz e oferece suporte à tomada de decisões mais rápida. Os insights geralmente são exibidos em painéis ou encaminhados para ferramentas de ITSM como tickets ou alertas.

5. Automação e orquestração

Essa camada final aciona ações automatizadas, como atribuição de tickets, reinicialização de serviços ou escalonamentos. Ela simplifica os fluxos de trabalho de resolução e permite que as equipes passem de operações reativas para proativas.

6. Visualização e colaboração

Painéis, relatórios e visualizações apresentam os dados de forma clara e contextualizada para uma compreensão mais rápida. Essas ferramentas também ajudam a alinhar as equipes, fornecendo uma visão compartilhada da integridade e do desempenho do sistema em todos os domínios. 

Quais são os tipos de AIOps?

As plataformas de AIOps geralmente são categorizadas em dois tipos: centradas no domínio e independente de domínio. A diferença está na forma como elas processam os dados e no escopo de seus insights.

Compreender essa distinção ajuda as organizações a escolherem o tipo certo de solução de AIOps com base em suas ferramentas existentes, nas integrações desejadas e na complexidade da TI.

AIOps centrada no domínio

As plataformas centradas no domínio estão vinculadas a um fornecedor, conjunto de ferramentas ou função de TI específicos. Elas funcionam melhor dentro desse domínio, como monitoramento de desempenho de aplicativos (APM), monitoramento de infraestrutura ou Gerenciamento de Serviços de TI (ITSM) e são profundamente integradas a essas ferramentas.

Essas soluções são otimizadas para a profundidade, oferecendo análise avançada e automação em uma única área. No entanto, elas podem não ter visibilidade do cenário de TI mais amplo. Um exemplo poderia ser uma AIOps integrada a uma ferramenta de monitoramento de rede ou a um painel de desempenho nativo de um provedor de nuvem.

AIOps independente de domínio

As plataformas independentes de domínio ingerem e analisam dados de várias ferramentas, fornecedores e domínios de TI. Elas foram criadas para correlacionar eventos e métricas entre silos, oferecendo visibilidade de ponta a ponta em toda a stack de TI.

Essas plataformas são ideais para organizações com ambientes híbridos ou complexos, pois podem conectar dados de infraestrutura, aplicativos, service desks e muito mais. Um exemplo poderia ser uma camada de AIOps que integra dados de várias ferramentas de monitoramento, registros, CMDBs e sistemas de ITSM. 

Casos de uso e exemplos da AIOps

A AIOps já está ajudando as equipes de TI a enfrentarem os desafios do mundo real, analisando os dados em tempo real e automatizando as principais tarefas. Seus aplicativos abrangem monitoramento, resposta a incidentes, planejamento de capacidade e muito mais. 

Aqui estão três casos de uso comuns que mostram como a AIOps agrega valor:

1. Detecção de incidentes e resposta automatizada

A AIOps monitora continuamente o desempenho do sistema para detectar anomalias como latência inesperada, falhas de serviço ou picos de tráfego. 

Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico pode contar com a AIOps para detectar uma lentidão no processo de checkout e dimensionar automaticamente a capacidade do servidor ou reiniciar os serviços afetados, tudo isso antes mesmo que os clientes percebam.

2. Análise da causa raiz em sistemas complexos

Quando várias ferramentas geram alertas ao mesmo tempo, o rastreamento manual da origem de um incidente pode ser demorado. A AIOps correlaciona dados de aplicativos, redes e infraestrutura para identificar rapidamente a causa mais provável. 

Uma empresa de serviços financeiros, por exemplo, pode usar a AIOps para identificar que uma interrupção generalizada na verdade tem origem em um balanceador de carga mal configurado, e não no banco de dados ou no aplicativo, como se suspeitava inicialmente.

3. Planejamento de capacidade e otimização de recursos

Ao analisar os padrões históricos de uso juntamente com as métricas em tempo real, a AIOps ajuda as equipes a prever a demanda futura e a ajustar os recursos de forma proativa. 

Durante o lançamento de um produto de alto risco, uma equipe de TI pode usar os insights da AIOps para prever um aumento no tráfego e alocar recursos extras da nuvem com antecedência para garantir um desempenho consistente. 

Como começar a usar a AIOps?

A implementação da AIOps é diferente para cada organização. Depende de suas ferramentas, dados, metas e nível de maturidade de TI. No entanto, há algumas etapas comuns que podem ajudá-lo a estabelecer a base para uma estratégia de AIOps bem-sucedida.

1. Identifique seus principais pontos problemáticos operacionais

Comece identificando os maiores desafios enfrentados pela sua equipe de TI. Isso pode significar interrupções frequentes, fadiga de alertas, tempos de resolução lentos, falta de visibilidade entre as ferramentas etc. Isso o ajudará a priorizar os casos de uso corretos e a evitar a adoção da AIOps para seguir tendências.

2. Avalie suas fontes de dados e sua cadeia de ferramentas atuais

A AIOps depende de grandes volumes de dados de alta qualidade. Avalie se as suas ferramentas de monitoramento, observabilidade e ITSM podem fornecer dados limpos, oportunos e estruturados, e se elas se integram bem umas às outras.

3. Escolha o tipo certo de AIOps (centrado no domínio ou independente)

Decida se uma ferramenta focada e específica de domínio atenderá às suas necessidades imediatas ou se o seu ambiente exige uma plataforma independente de domínio que possa correlacionar dados em toda a stack tecnológica.

4. Comece pequeno, com um caso de uso específico

Não tente automatizar tudo de uma vez. Comece com um caso de uso único e bem delimitado, como redução de ruído ou roteamento automatizado de incidentes, e avalie seu impacto. Isso permite que você crie confiança interna e refine sua estratégia antes de aumentar a escala.

5. Prepare sua equipe e seus processos

A AIOps exige uma mudança cultural. Treine sua equipe para interpretar os insights orientados por IA, defina fluxos de trabalho de escalonamento para alertas automatizados e garanta a responsabilidade pelo refinamento dos modelos ao longo do tempo.

6. Meça, itere e expanda

Defina KPIs claros (como MTTR reduzido ou volume de alertas) e avalie continuamente os resultados. Use os insights obtidos em seu primeiro caso de uso para refinar seus modelos e expandir para áreas mais avançadas, como previsão de causa raiz ou previsão de capacidade. 

Recursos de IA da InvGate para dar suporte às operações de TI

Os princípios da AIOps, como automação, previsão e análise inteligente, não se limitam ao monitoramento da infraestrutura. Eles também se aplicam a ferramentas ITSM como o InvGate Service Management.

Por meio do InvGate AI Hub, a plataforma oferece vários recursos alimentados por IA que oferecem suporte a operações de TI proativas e eficientes. O mais relevante é a Análise Preditiva de Risco e Impacto, que usa dados históricos e aprendizado de máquina para avaliar o risco e o impacto das solicitações de mudança. Isso ajuda as equipes a evitarem interrupções e manterem a continuidade do serviço.

"O que fizemos na InvGate foi criar uma camada de abstração, o que chamamos de AI Service, que nos permite conectar cada recurso ao melhor modelo de linguagem criado para essa finalidade específica. Isso nos permite criar mais valor a um custo ideal para nossos clientes."

Ariel Gesto, CEO e cofundador da InvGate

Episódio 91 do Ticket Volume - Podcast de TI

Outros recursos alinhados com as metas de AIOps incluem:

• Detecção de incidentes graves, que identifica padrões nos incidentes relatados e sinaliza aqueles que podem se transformar em grandes interrupções.
• Detecção de problemas comuns, que revela problemas recorrentes e sugere a criação de um ticket de problema para tratar da causa raiz.
• Escalonamento inteligente de solicitações, que monitora os tickets em tempo real e alerta as equipes sobre as solicitações que correm o risco de não cumprir os SLAs.

Juntos, esses recursos ajudam as organizações a avançarem em direção a operações de TI proativas e orientadas por dados (a principal promessa da AIOps) usando ferramentas que já estão integradas em seus fluxos de trabalho de Gerenciamento de Serviços.