As principais utilizações de AIOPS nas empresas

AIOps agrega muito valor às organizações. No futuro, terá um papel muito importante no aumento da eficiência das equipas de TI e facilitará a adoção de tecnologias complexas de última geração com as quais as soluções tradicionais não são capazes de lidar. A transformação digital precisa de AIOps, pois graças a este novo conceito as equipas de TI podem analisar automaticamente grandes volumes de dados digitais e solucionar os problemas difíceis de forma mais rápida. Mas quais são as principais áreas em que AIOPS vai ter impacto?

Análise da causa dos problemas

As soluções de AIOps ajudam as equipas de TI a entender rapidamente a causa de um problema que afeta um determinado serviço ou conjunto de serviços e a contextualizar as informações relevantes para que seja possível executar a correção mais adequada.

Redução de algoritmos e correlação

AIOPS elimina alertas redundantes e correlaciona automaticamente os alertas relacionados, de modo a melhorar a deteção de problemas críticos e agilizar a respetiva resolução.

Prevenção de problemas através de alertas inteligentes

As soluções de AIOps podem gerar alertas com base em valores anormais de cenários (deteção de anomalias). Os algoritmos aprendem com dados de ferramentas e identificam eventos que não estão em conformidade com um padrão previamente estabelecido.

Automatização inteligente

Através dos insights inteligentes gerados, as soluções de AIOps acionam processos nas ferramentas de automatização e colaboração de modo a proporcionar uma correção mais rápida dos problemas.

Identificação preditiva de capacidade

As soluções de AIOps evitam (ou pelo menos diminuem bastante) interrupções do serviço e reduzem o desperdício, através da descoberta da capacidade subutilizada nas infraestruturas híbridas.

Agilidade entre equipas e grupos do datacenter

AIOps fornece a cada grupo de TI funcional dados e perspetivas relevantes, pois tem a capacidade de aprender quais os dados de análise que deve mostrar a cada grupo.

 

Esta nova forma de gerir as tecnologias de informação apresenta inúmeros desafios. O primeiro de todos é a resistência à mudança. Ainda existe alguma desconfiança relativamente à inteligência artificial e existe receio de que a automatização de tarefas coloque em risco os empregos das pessoas. Outro desafio diz respeito à desorganização dos dados. A maior parte das empresas não tem os dados de forma organizada e a Inteligência Artificial funciona totalmente baseada na leitura da informação para desempenhar a sua função. Quando lê informações erradas, cria padrões errados. Por último, outro desafio deste setor é a falta de planeamento. Algumas empresas implantam IA para não ficarem fora do mercado ou porque o concorrente implantou e teve bom resultado. Contudo, cada caso é um caso e se não houver planeamento sobre o que a empresa espera da máquina e se não houver dados suficientes e bem estruturados, todo o investimento cai por terra. É necessário fazer uma pesquisa de mercado e avaliar os prós e contras da tecnologia e a sua aplicabilidade ao negócio.

A inteligência artificial é cada vez mais utilizada no dia-a-dia empresarial. Contudo, ainda não está a ser totalmente aproveitada pelas organizações e o IT PEERS Summit visa desmistificar ideias pré-concebidas e discutir até onde pode ir o contributo da Inteligência Artificial na gestão de TI.

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