A Operação de TI Está Automatizando Seus Próprios Freios

Dois campos na TI estão atualmente anunciando o mesmo funeral, e nenhum deles parece ter notado a presença do outro.

Na observabilidade, o argumento é que o leitor humano está acabado. O caso, apresentado repetidamente ao longo do último ano, é que a história toda da disciplina foi um esforço para comprimir vastos volumes de telemetria em algo que uma pessoa pudesse absorver de uma vez, e que a IA remove a necessidade dessa compressão. Comentadores agora argumentam diretamente que a observabilidade foi construída para humanos e que os agentes de IA precisam de algo diferente. Corey Quinn usou uma palestra na O11yCon, uma conferência dedicada ao assunto, para dizer à plateia que o principal leitor de sua telemetria não está mais sentado na cadeira.

No gerenciamento de serviços, o argumento é que o ticket está acabado. Previsões da indústria para 2026 sustentam que as operações sem ticket superarão a automação de ticket, e a distinção é feita de forma clara: a automação de ticket reduz o esforço humano, enquanto as operações sem ticket visam eliminá-lo. Fornecedores em toda a categoria agora prometem mesas de serviço onde problemas são detectados, diagnosticados e corrigidos antes que alguém pense em levantar um incidente.

Ambos os campos estão certos sobre o que estão matando. O que nenhum deles notou é que estão desmontando metades opostas da mesma estrutura, e que algumas das coisas que estão removendo estavam segurando peso.

Duas Disciplinas, Uma Restrição

Considere o que a observabilidade realmente consiste, abaixo da ferramenta.

A amostragem existe porque ninguém pode ler todas as trilhas. A agregação existe porque ninguém pode ler todas as métricas. Os painéis existem porque uma pessoa precisa olhar para um sistema e formar uma impressão em poucos segundos. Os limites de alerta existem para converter um fluxo contínuo de estado em um sinal binário, para que um humano seja interrompido apenas quando a interrupção for justificada.

Cada um desses é um mecanismo de compressão. A observabilidade, estruturalmente, é a prática de racionar informações para o que uma pessoa pode segurar na cabeça.

Agora considere o gerenciamento de serviços.

Os níveis de gravidade existem para decidir quem recebe atenção primeiro. As filas existem para segurar o trabalho que ninguém está livre para fazer ainda. As camadas de escalonamento existem porque a expertise é escassa e cara. Os conselhos consultivos de mudança existem porque você não pode ter todos revisando tudo. Os acordos de nível de serviço são, no fundo, uma promessa sobre quão rapidamente um número limitado de pessoas chegará a você.

Cada um desses é um mecanismo de alocação. O gerenciamento de serviços de TI, estruturalmente, é a prática de racionar a atenção humana em mais demandas do que há humanos.

Portanto, as duas disciplinas estão resolvendo a mesma restrição de pontas opostas. A observabilidade raciona as informações que entram em uma pessoa. O gerenciamento de serviços raciona a atenção que sai de uma pessoa. A pessoa no meio é o motivo pelo qual ambos os campos têm a forma que têm.

Duas disciplinas, uma restrição.

Nenhuma das disciplinas jamais descreveu a si mesma dessa forma, e é exatamente por isso que nenhuma delas pode ver claramente o que está prestes a abandonar.

A Indústria Decidiu que a Restrição Acabou

O caso para remover o humano do meio é mais forte do que seus críticos admitem, e quero apresentá-lo de forma justa.

A amostragem realmente é um compromisso feito sob coação. Ela joga fora dados que uma máquina poderia usar, para produzir um volume que uma pessoa pudesse sobreviver, em um momento em que o armazenamento era caro. As máquinas não precisam do painel. Elas podem segurar mais de um sistema na memória de trabalho do que qualquer engenheiro, e elas não se cansam às três da manhã. Um reset de senha não precisa de uma fila. Ela precisa de uma chamada de API. Se a maioria do volume da mesa de serviço consiste em um punhado de tipos de solicitação de rotina, então uma mesa de serviço construída para rotear e triar essas solicitações é um monumento a um problema que não precisa mais ser resolvido dessa forma.

Tudo isso é verdade, e a maior parte disso é tardia.

Mas aqui está a jogada que a indústria está fazendo sem examiná-la. Tendo identificado que a lentidão humana moldou ambas as disciplinas, ela concluiu que tudo o que é lento em ambas as disciplinas estava lá porque da lentidão humana.

Isso não segue. Quando você remove uma restrição que influenciou todas as decisões de design em um campo, você não pode assumir que todas as decisões de design foram apenas sobre essa restrição. Algumas delas foram sobre algo mais, e o fato de elas acontecerem a ser lentas é incidental.

Não Tudo o que é Lento é um Garrote

Algumas coisas que essas disciplinas contêm são gargalos. Elas existem apenas porque uma pessoa é lenta, elas não produzem nada além de atraso, e elas devem ser removidas sem cerimônia.

A amostragem é um gargalo. A correlação manual em três ferramentas às duas da manhã é um gargalo. A categorização de um ticket de entrada à mão é um gargalo. O roteamento para a fila certa é um gargalo. A triagem de primeiro nível de um reset de senha é um gargalo. Nenhuma dessas etapas adiciona nada. Elas são impostos.

Mas algumas coisas que essas disciplinas contêm são freios, e um freio é um objeto completamente diferente.

A classificação de gravidade não é um atraso. É uma força de forçamento. Ela faz com que uma pessoa nomeada declare, no registro, o que ela acredita que é o impacto comercial do evento. A saída não é o rótulo. A saída é o compromisso.

Um conselho consultivo de mudança não é lento porque as pessoas nele são lentas. Ele é lento porque a deliberação é o que ele produz. A reunião não é um acréscimo ao lado da decisão. A reunião é a decisão.

Um pós-morte é lento por propósito. A reflexão não é latência. Uma organização que aprende com a falha em quatro segundos não aprendeu nada.

Essas são freios. Elas existem para introduzir atrito deliberadamente, exatamente nos momentos em que a velocidade não é o que você quer.

E de fora, um freio e um gargalo são quase impossíveis de distinguir. Eles parecem iguais em um diagrama de processo. Eles produzem a mesma reclamação em uma pesquisa. Ambos aparecem como uma lacuna entre quando algo poderia ter acontecido e quando aconteceu.

Eles ambos parecem estar esperando.

Gargalo ou freio? Ambos parecem estar esperando.

O que Remover um Freio Realmente Custa

Aqui é onde o argumento deixa de ser uma questão de gosto, porque há evidências.

A pesquisa DORA da Google passou dois anos medindo o que acontece com a entrega de software à medida que a adoção de IA aumenta. As descobertas de 2024 estimaram que a adoção aumentada de IA veio com uma queda na estabilidade da entrega de cerca de sete por cento. No ano seguinte, a imagem de throughput melhorou, mas a relação negativa com a estabilidade se manteve. A própria síntese da Google foi que a IA acelera o desenvolvimento, e que a aceleração expõe fraquezas downstream.

A defesa óbvia é que a velocidade paga pelo dano. Envie mais rápido, quebre mais, conserte mais rápido, saia à frente. A DORA testou isso. Os pesquisadores verificaram se os ganhos de throughput da IA compensavam o prejuízo da instabilidade aumentada, e os dados não apoiaram a hipótese. A instabilidade não foi paga pela velocidade. Ela simplesmente foi absorvida em outro lugar.

Agora olhe para a previsão mais aguçada no mercado agente. Em junho de 2025, a Gartner previu que mais de 40 por cento dos projetos de IA agente seriam cancelados até o final de 2027. O número é citado em todos os lugares, geralmente sem a data, e geralmente como um veredito sobre a tecnologia.

O número não é a parte interessante. As causas são. A Gartner nomeou três: custos crescentes, valor comercial incerto e controles de risco inadequados. A capacidade do modelo não está na lista. Nenhum desses três modos de falha seria corrigido por um modelo melhor.

Leia isso como um diagnóstico de operações e ele se torna muito mais afiado. A Gartner não está descrevendo organizações cuja IA não era boa o suficiente. Ela está descrevendo organizações que removeram os freios.

As causas que a Gartner nomeou, e a que não nomeou.

“Uma observação do campo. A forma ideal é um caso em que uma equipe automatizou uma etapa que se revelou ser de carga e descobriu depois, ou um cliente que manteve um processo lento contra o conselho e estava certo em fazê-lo. Não precisa ser dramático. Precisa ser específico e verdadeiro.” 

O Exercício de Classificação que Ninguém Está Executando

Se o argumento se mantém, o trabalho dos próximos anos em operações de TI não é velocidade. É classificação.

Pegue cada etapa lenta em ambas as disciplinas e faça uma pergunta a ela. É lento porque um humano é lento, ou é lento porque o julgamento leva tempo?

A primeira categoria deve ser automatizada sem sentimento. Ninguém deve defender a categorização manual de ticket em nome da arte. Ninguém deve defender a amostragem uma vez que a economia não exige mais isso. Essas etapas não são sagradas. Elas nunca foram nada além de um imposto sobre a escassez, e a escassez está diminuindo.

A segunda categoria precisa de algo mais cuidadoso do que remoção. O ponto não é manter uma pessoa no loop por si só, o que é como a supervisão humana geralmente se degrada em um carimbo de borracha. O ponto é mudar o que a pessoa é solicitada a fazer.

Pare de pedir que elas realizem o trabalho. Comece a pedir que elas decidam no registro. Não “revise essa mudança”, mas “declare o que você acredita que é o raio de impacto”. Não “triagem esse incidente”, mas “coloque seu nome nessa chamada de gravidade”. A máquina pode fazer a investigação, montar as evidências, propor a ação e executá-la. O que ela não pode fazer é ser responsável por isso, e a responsabilidade não é uma versão lenta de uma coisa rápida. É uma coisa diferente.

O Ticket Era o Freio

O que me traz de volta ao funeral.

A indústria decidiu que o ticket está morrendo. Acho que o oposto está mais perto da verdade.

Remova tudo ao redor do ticket que era um gargalo. Remova o roteamento, a categorização, a fila, as camadas, a triagem manual, a espera. Tudo isso era uma estrutura construída ao redor de um humano lento, e tudo isso pode ir.

O que resta é a função irreducível do ticket. É o artefato onde uma pessoa nomeada aceitou a responsabilidade por um resultado. Isso não é uma etapa de fluxo de trabalho. Isso é o registro de uma decisão, e é a única coisa em todo o aparelho que não fica mais rápido quando as máquinas ficam mais rápidas.

A mesa de serviço fica automatizada. O painel se torna opcional. A fila some. E a coisa que todos estavam mais ansiosos para enterrar acaba sendo o único componente que nunca foi sobre velocidade.

Então, a pergunta que eu faria a qualquer equipe prestes a remover uma etapa lenta de suas operações é simples. Você sabe que tipo de lento era?