A transformação digital não desacelerou —ela ganhou força. Em um cenário onde a tecnologia é o eixo central de negócios cada vez mais digitais, as operações de TI enfrentam uma pressão inédita: manter a performance, garantir a disponibilidade e antecipar problemas em ambientes cada vez mais complexos. Nesse contexto, o AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) surge não como tendência, mas como resposta prática e estratégica a uma necessidade crescente.
O AIOps aplica inteligência artificial e machine learning para automatizar, analisar e prever o comportamento de sistemas de TI. Essa abordagem reduz a sobrecarga de dados, amplia a visibilidade operacional e promove ações corretivas antes que os problemas causem impacto nos usuários. Segundo a consultoria MarketsandMarkets, o mercado global de AIOps movimentou US$ 11,7 bilhões em 2023 e deve alcançar US$ 32,4 bilhões até 2028, o que revela não apenas o potencial dessa tecnologia, mas a urgência de sua adoção por parte das empresas.
Na prática, os resultados são impressionantes. Imagine um e-commerce durante a Black Friday: um pico repentino de tráfego compromete o desempenho da aplicação. Sem AIOps, o tempo de resposta pode significar perda de vendas. Com AIOps, o sistema detecta a anomalia em tempo real, cruza dados de infraestrutura, identifica a origem do problema (como um banco de dados sobrecarregado) e executa automaticamente a correção necessária —antes mesmo de qualquer intervenção humana.
Outro exemplo vem do setor financeiro, onde bancos e fintechs lidam com milhões de transações por minuto. Um aumento incomum no volume de transferências pode ser parte de uma ação promocional ou o início de um ataque cibernético. O AIOps analisa o padrão de comportamento, entende o contexto e aciona a resposta adequada, garantindo segurança sem prejudicar a experiência do usuário.
Em telecomunicações, o AIOps tem sido essencial para evitar interrupções em redes distribuídas. Ao correlacionar falhas de hardware, perda de pacotes e tráfego anômalo, a tecnologia antecipa possíveis falhas e executa ações corretivas sem intervenção manual. O impacto direto é a redução de chamados ao suporte técnico e o aumento da confiabilidade percebida pelos usuários.
Os ganhos são expressivos. O AIOps permite a detecção proativa de incidentes, reduzindo significativamente o tempo médio de resposta. Ele também elimina o excesso de alertas irrelevantes que inundam os sistemas tradicionais de monitoramento, permitindo que as equipes de TI foquem apenas no que realmente importa. Ao acelerar o diagnóstico de falhas com base em aprendizado contínuo, o tempo médio de reparo cai consideravelmente. Além disso, o AIOps é capaz de executar correções automáticas e fornecer insights estratégicos com base em dados históricos e preditivos, o que contribui diretamente para a evolução da maturidade operacional.
Essa mudança não é apenas técnica —é também cultural. O AIOps transforma a forma como a TI se posiciona dentro da organização. Em vez de um setor reativo, que corre atrás dos problemas, a TI se torna um agente preditivo, que antecipa demandas, evita falhas e entrega valor ao negócio de maneira contínua.
A implementação do AIOps, no entanto, deve ser feita de forma planejada. O ideal é começar pela centralização dos dados, escolhendo casos de uso simples e relevantes para o negócio, implementando automações seguras e treinando as equipes para extrair o máximo da tecnologia. Com uma base sólida de observabilidade —ou seja, a capacidade de monitorar logs, métricas, eventos e contextos em tempo real—, o AIOps se torna um verdadeiro cérebro operacional para a empresa.
Mais do que uma solução tecnológica, o AIOps representa uma nova postura. Ele permite que as empresas cresçam com controle, inovem com confiança e operem com inteligência. Em tempos de ambientes híbridos, multicloud e altamente dinâmicos, contar com o AIOps não é apenas uma vantagem competitiva —é uma necessidade estratégica.
*Por Vinicius Pontes, especialista em estratégia e arquitetura de plataformas em nuvem da Nexxt Cloud.
