Passado o período da experimentação, as companhias incorporaram a Inteligência Artificial ao seu cotidiano de operações. Desde que foi reconhecida como auxiliar em tarefas rotineiras e demoradas, as equipes de vários departamentos passaram a ser liberadas para atividades que agregassem mais valor aos negócios. A popularização de modelos generativos de IA e o avanço de soluções embarcadas em plataformas corporativas ampliaram as possibilidades para automação de processos, análise de dados e suporte à decisão.
Um dos campos em que esse movimento ganha força é o de gestão e monitoramento de redes. Ao mesmo tempo em que a IA se populariza, tecnologias como a computação em nuvem impulsionam um aumento expressivo no volume de tráfego e na complexidade das redes. Nesse cenário, administrar infraestruturas modernas tornou-se significativamente mais desafiador do que há poucos anos. Para acompanhar essa evolução, equipes de TI recorrem à IA e à automação. Porém, o grau de maturidade e os resultados ainda variam.
A gestão de redes sempre exigiu atenção constante ao monitorar a saúde da infraestrutura, identificar falhas e responder rapidamente a comportamentos anômalos. Se antes essas tarefas podiam ser conduzidas por processos manuais, o aumento da complexidade e das ameaças cibernéticas tornou os métodos tradicionais progressivamente ineficientes. Hoje, muitos profissionais de TI dedicam grande parte do tempo a atividades repetitivas, como gerenciamento de firewalls e provisionamento de redes.
Nesse contexto, a IA reduz a sobrecarga operacional ao automatizar grande parte da supervisão. Modelos de machine learning analisam continuamente grandes volumes de dados e identificam padrões fora do normal — como picos de tráfego, tentativas suspeitas de acesso ou indícios de ataques conhecidos. Esse monitoramento ocorre em tempo real, permitindo que problemas sejam resolvidos antes de evoluírem para falhas críticas ou incidentes de segurança.
Além de agilidade, a IA traz foco. Em vez de lidar com um volume excessivo de logs e alertas, as equipes passam a contar com sistemas que filtram ruídos e destacam apenas eventos relevantes. Isso reduz falsos positivos e direciona a atenção para riscos reais, o que inclui ameaças emergentes que evoluem rapidamente e escapam das ferramentas tradicionais baseadas em regras.
Outro diferencial é a escalabilidade. Soluções baseadas em IA acompanham automaticamente variações na demanda. Elas ampliam sua capacidade de monitoramento em períodos de pico sem necessidade de reforço de equipe. Essa flexibilidade torna-se essencial à medida que as redes se tornam mais dinâmicas e distribuídas.
A adoção do monitoramento de redes com IA já avança em diversos setores. Para muitos especialistas, automação e inteligência artificial deixaram de ser recursos complementares e passaram a ocupar papel central nas operações. Uma parcela relevante das atividades — do design à manutenção e à resolução de problemas — já é automatizada, e essa proporção segue em crescimento.
Ainda assim, adoção não garante sucesso. Muitas organizações utilizam ferramentas com recursos de IA e até treinam modelos com dados próprios de TI e segurança, mas poucas alcançam resultados plenamente satisfatórios. Esse descompasso evidencia os desafios de transição entre a fase experimental e operações maduras baseadas em IA.
Dois fatores se destacam nesse processo. O primeiro é a qualidade dos dados: informações incompletas, formatos inconsistentes e documentação deficiente comprometem o desempenho dos modelos. O segundo é a escassez de competências técnicas. Equipes de TI frequentemente não dispõem de conhecimento especializado para implementar, treinar e gerenciar soluções baseadas em IA, o que limita o avanço e reduz a confiança nos resultados.
Apesar das barreiras, a tendência é clara. Plataformas de monitoramento baseadas em IA caminham para se tornar elemento estrutural da gestão de redes, enquanto uma nova etapa emerge com força – a IA agêntica.
Diferentemente dos sistemas tradicionais, focados em detecção e recomendações, a IA agêntica amplia o escopo de atuação. Além de identificar anomalias e prever gargalos, essas soluções conseguem determinar causas raiz e executar ações corretivas — de forma autônoma ou com mínima intervenção humana. Na prática, trata-se de uma evolução rumo a redes capazes de analisar, decidir e agir de maneira independente.
Analistas de mercado projetam que esse modelo se tornará cada vez mais comum nos próximos anos, sobretudo em ambientes de grande escala e alta complexidade. Para a maioria das organizações, no entanto, essa transição deve ocorrer de forma gradual.
No estágio atual, a prioridade é implementar soluções de monitoramento com IA que se integrem bem à infraestrutura existente e capacitar adequadamente as equipes de TI. À medida que as empresas ganham confiança na qualidade dos dados e na confiabilidade das análises geradas, torna-se possível avançar para níveis mais elevados de autonomia.
Ao longo do tempo, essa evolução em direção à IA agêntica tende a reduzir de forma significativa a carga operacional das equipes de TI, ao mesmo tempo em que viabiliza uma gestão de redes mais ágil, eficiente e resiliente.
*Por David Rodríguez, diretor de vendas e serviços para América Latina da Alcatel-Lucent Enterprise.
