Agentes Autônomos São o Próximo Analgésico da TI

Na corrida do ouro da IA, vejo duas categorias distintas de soluções: vitaminas e analgésicos. Uma vitamina é algo que ajuda a escrever melhor cópias ou a polir um deck de slides, o que só aumenta a produtividade até certo ponto. Um analgésico, por outro lado, é uma questão de sobrevivência sistêmica. Pode ajudar a resolver um problema antes que ele saia do controle ou lidar com uma interrupção global, como quando uma alteração da CrowdStrike causou a interrupção de aproximadamente 8,5 milhões de PCs com Windows em julho de 2024.

Quando se abraça a IA, é melhor ir atrás da categoria de analgésicos do que da de vitaminas. Não me surpreendo que a Gartner previu que em 2026, a IA evoluirá “de ferramentas que assistem humanos para plataformas que substituem o esforço manual para fluxos de trabalho complexos.” Imagine o quão doloroso foi o problema da CrowdStrike e como os agentes de IA poderiam ter lidado com ele. A automação de TI é um analgésico.

A TI é semelhante a combater incêndios

A verdade dolorosa é que a indústria de TI está afogada em dados, mas morrendo de fome por insights. Há dados suficientes para você coletar, mas esses dados estão fornecendo respostas? Esse “ruído de dados” sempre foi o problema na TI, transformando-a em um estado perpetuo de combate a incêndios.

O resto da empresa não se importa com as operações de TI. Claro, a TI fornece painéis úteis, mas esses são mais como seguros: oferecem tranquilidade de que a empresa está protegida. Enquanto isso, os funcionários de TI são os primeiros respondentes tentando apagar incêndios que podem se espalhar rapidamente. Há muitos riscos, milhões de dólares em jogo, e eles não podem sempre lidar com tudo. É um trabalho incrivelmente difícil.

Se um incêndio sair do controle, as ferramentas de IA podem apagá-lo e garantir que ele não leve a uma catástrofe maior? Na minha experiência, a resposta é um sonoro sim. A empresa se importa com a TI resolvendo o problema, não com velocidades, alimentação e o que está sob o capô. A TI é um caso de uso baseado em valor, baseado em resultados para a IA.

Dê mais autonomia aos agentes

De outra forma, a IA torna possível a auto-cura na TI, mudando o trabalho de combate a incêndios para prevenção de incêndios. Você não quer que os humanos gastem tempo combatendo incêndios, como faziam há 20 anos. Hoje, você quer detectores de fumaça na sua infraestrutura de TI. Quando há fumaça, os agentes de IA detectam e vão consertar. Não há necessidade de chamar o departamento de incêndio e implantar bombeiros a cada vez.

Os agentes podem ajudar a reduzir o ruído e investigar problemas. Por exemplo, “Bob reclamou que seu aplicativo está rodando lentamente. Não há problema, peça ao agente de IA para investigar e voltar com a causa raiz.” Um segundo agente resolve o problema, e um terceiro agente constrói um painel para Bob que mostra à sua equipe o que está realmente acontecendo. Não é surpresa que a Forrester acredite que os sistemas de múltiplos agentes são o próximo avanço na IA agente. Você pode ter um enxame de agentes trabalhando juntos para detectar, investigar, resolver e aprender. Essa é a parte toda. Com o tempo, à medida que a IA assume, a porcentagem de trabalho de TI mundano diminui, e os humanos se tornam revisores.

Os fluxos de trabalho humanos podem ser complexos, como um cliente que reservou um voo, experimentou um problema e quer um reembolso. Essas são coisas difíceis para os agentes lidarem. Tarefas como ler logs? Os agentes fazem isso enquanto dormem. Na verdade, eles nunca dormem. A automação de TI é um caso de uso apropriado para agentes.

Uma vez que você muda sua mentalidade, você quer dar mais autonomia aos seus agentes, garantindo que eles entendam todos os incidentes, serviços, locais e a estrutura da organização. Em última análise, quanto mais os agentes entenderem as relações de dados da sua empresa, mais eles podem realizar. Não é apenas o quê. É o porquê. “Por que Bob resolveu este problema de router flapping de uma certa maneira? Bem, aqui está o que ele fez.”

Há conhecimento estruturado, mensagens no Slack e chamadas no Teams. Você pode reunir tudo isso em um gráfico de contexto e alimentar o motor do agente que imita o que os humanos fazem: sentir, planejar o trabalho, raciocinar sobre ele, tomar ação e adaptar.

Há dois anos, os chatbots apenas cuspiam uma resposta. Era muito bom ou muito ruim. Desde então, adicionamos raciocínio e ação. É aí que o loop todo ganha vida. Dar autonomia aos agentes é uma nova maneira de construir, gerenciar e consertar aplicações de TI.

Mede como os agentes estão ajudando

Em todos os nossos clientes que desejam automação de TI, o caso de uso mais óbvio é a redução de ruído. Há tanto ruído acontecendo, e ninguém gosta de ser acordado em horas impróprias, especialmente quando a maioria das vezes não há fogo, apenas fumaça.

Você não quer desperdiçar mão de obra humana em alarmes de fumaça. Você quer que o agente lide com isso. A redução de ruído é um KPI de valor claro. Se você reduzir o ruído em 90%, menos incidentes entrarão na ferramenta de Gerenciamento de Serviços de TI (ITSM) como o ServiceNow. Menos tickets no ServiceNow significa que a equipe de TI tem mais tempo para se concentrar em trabalhos críticos. Essa é a métrica principal que nossos clientes medem: menos incidentes entrando no ITSM.

A segunda métrica crítica é o tempo para investigar. As investigações costumavam levar de quatro a oito horas em média. “Ei, Bob, vá investigar isso.” Cada vez que você pede a Bob para investigar, leva tempo para Bob. Você não pode pedir a Bob para investigar todos os sinais de fumaça, porque levará muito tempo. Bob volta com um relatório após oito horas. Como resultado, se você não tiver agentes lidando com a maioria das investigações, você tem que deixar alguns incêndios queimarem. O custo é que alguns incêndios se tornam tempestades de fogo. Você está voando às cegas. Você vê esses alertas irritantes entrando, e você tem que deixá-los até saber que a fumaça é um incêndio. Com os agentes, você pode investigar cada anomalia em minutos, e você pode fazer investigações infinitas.

Em terceiro lugar, alguns clientes acompanham o Tempo Médio de Reparo (MTTR), que mede o tempo que leva para resolver um problema. Eles medem quantos incidentes são totalmente resolvidos de forma autônoma. Se o sistema gera um problema, é uma falha do sistema, e o agente pode determinar o problema, consertá-lo e dizer que o consertou. Tudo é rastreado no ticket, então você pode ver o log de auditoria. É como se um humano o tivesse feito, mas os agentes estão fazendo tudo. O MTTR hoje pode ser de 10% a 20%, mas esse número só crescerá.

Os agentes mudam como sua empresa opera

A redução de ruído, o tempo para investigar e o MTTR são todas as razões pelas quais vemos a TI autônoma ressoando com nossos clientes. Muitos não têm mais uma equipe de nível 1 porque automatizaram completamente essa função. Há apenas nível 2 e nível 3. Em abril, a McKinsey estimou que a IA agente pode eventualmente automatizar 60% a 80% do trabalho de infraestrutura rotineiro e notou um exemplo em que 50% da capacidade de agente de serviço de uma empresa foi realocada para atividades de maior valor.

Depois que as empresas implantam as ferramentas de IA certas, as equipes de TI transformam como elas trabalham. É por isso que a automação de TI é um analgésico: é um catalisador forçado para abraçar os agentes de IA em toda a sua organização e deixar que sua força de trabalho humana mantenha seu negócio funcionando suavemente.