Com todo a euforia atual em torno da IA, é fácil ficar sobrecarregado com a quantidade de conteúdos que proclamam seus benefícios e alertam contra seus riscos. Em meio a essa sobrecarga de informações, as lideranças empresariais se veem navegando em um cenário de alto risco, compelidos a rapidamente aproveitar o potencial da IA para conquistar uma vantagem competitiva para suas organizações.
É comum a entrega de Provas de Conceito (PoCs) em pequena escala, à medida que as líderanças buscam casos de uso de IA que gerem valor para o negócio. Mas quando se trata de integrar e operacionalizar a tecnologia, a maioria das organizações enfrenta dificuldades para começar. Frequentemente, é o simples caso de não ter os recursos certos e qualificados para operacionalizar a IA na escala necessária. Em organizações grandes e complexas, com dados segmentados, é um desafio compartilhar dados entre funções de negócios, impedindo que as ferramentas de IA aprendam de uma fonte de dados única e precisa. Além disso, as clientes estão implementando soluções de IA de nicho para resolver problemas específicos, mas elas são difíceis de conectar a outros sistemas e escalar para um nível corporativo.
Diante dessa complexidade e esforço, é compreensível que muitas ferramentas de IA nunca saiam da fase de PoC. Mas há uma área em que a operacionalização da IA pode ser mais simples e gerar valor comercial significativo: em serviços gerenciados.
A oportunidade do uso de IA em serviços gerenciados
Em serviços gerenciados, os dados corporativos já estão consolidados, com relações e estrutura bem definidas em um ambiente seguro e controlado. É uma área projetada especificamente para permitir o gerenciamento de aplicativos e infraestrutura em toda a empresa, mitigando significativamente os desafios e riscos associados à implementação de IA em configurações organizacionais complexes. Neste campo de prova controlado, as organizações podem desmistificar a IA, aprender lições e fornecer um exemplo claro do impacto nos negócios que pode ser expandido para outros casos de uso de IA - descobrindo novas oportunidades de receita, criando experiências personalizadas para clientes ou resolvendo problemas de negócios aparentemente intratáveis.
Além disso, a implementação de ferramentas de autoaprendizagem em serviços gerenciados reduz a carência de habilidades para o suporte de Nível 1 (permitindo a contratação de pessoas sem formação técnica para suporte de TI). A própria IA usa dados existentes para identificar e definir problemas potenciais, resolver desafios recorrentes e buscar novas eficiências e reduções de custo. De fato, o modelo de autoaprendizagem pode se tornar uma plataforma de autoatendimento de IA para clientes, resultando em uma redução no número de chamadas para a mesa de serviço e ganhos de produtividade que levam a uma redução de custo de até 50%.
No entanto, o verdadeiro valor de negócio ao incorporar IA em serviços gerenciados vem de aproveitar os insights que as ferramentas de IA geram e alimentá-los em seus produtos digitais para aprimorá-los e evoluí-los continuamente, melhorando sua eficiência e eficácia.
É esse foco na melhoria contínua que define nossos Serviços Gerenciados DAMO™ apoiados por IA, ajudando-nos a levar o gerenciamento de aplicativos e infraestrutura para o próximo nível.
Aumente a eficiência e reduza os custos operacionais ano a ano com AIOps
A solução de AIOps da Thoughtworks integra algoritmos de IA e machine learning em nossos serviços gerenciados, de custo fixo, para automatizar e otimizar tarefas e processos rotineiros de gerenciamento. Isso auxilia organizações a operarem com mais eficiência e efetividade, acelera a resolução de problemas e melhora a qualidade do código.
O AIOps também utiliza dados de serviços gerenciados, como registros de chamadas e erros, para reconhecer padrões, formular respostas e conduzir análise de causa raiz. Esses insights baseados em IA alimentam um ciclo constante de conhecimento, descoberta e aprimoramento, permitindo que realizemos melhorias contínuas e iterativas nos aplicativos. Ao operacionalizar a IA em serviços gerenciados dessa forma, observamos uma melhora de mais de 30% na velocidade do gerenciamento de incidentes - desde a identificação do problema até a correção -, além de reduções significativas nos custos operacionais anuais.
É isso que queremos dizer quando falamos sobre o próximo nível de serviços gerenciados. É ir além da simples manutenção de aplicativos e focar na melhoria e evolução contínuas para eliminar a necessidade de caras mudanças drásticas no futuro. Os ganhos de eficiência e redução de custos que ajudamos nossos clientes a alcançar permitem que invistam em iniciativas inovadoras e produtos de dados que proporcionem uma vantagem competitiva sustentável.
Embora a integração de IA em serviços gerenciados traga benefícios notáveis, é necessário contar com diversos recursos fundamentais para o sucesso.
Fundamentos essenciais para serviços gerenciados baseados em IA
A eficácia da IA autoaprendizagem depende diretamente da qualidade dos dados utilizados para seu treinamento. Portanto, padrões consistentemente altos de qualidade e governança de dados são vitais. Isso é crucial para evitar "alucinações" da IA causadas por dados de treinamento imprecisos e suposições incorretas.
Mas mesmo com uma excelente governança de dados, simplesmente aplicar a IA sobre um processo falho não resolverá o problema - e pode até agravá-lo. É importante documentar e entender seus processos, para então redesenhá-los, quando necessário, para que se adaptem a um mundo orientado por IA. Se você ainda não adotou práticas de CI/CD e DevOps ou não implementou a automatização de testes, incorpore essas práticas antes de aplicar a IA. Sem práticas modernas de dados e engenharia, as ferramentas de IA ainda podem fornecer um ganho de eficiência de curto prazo ao automatizar um conjunto limitado de tarefas rotineiras.
Quer saber mais sobre como operacionalizar a IA em serviços gerenciados para obter valor de negócio de longo prazo e ROI tangível? Entre em contato com um de nossos especialistas em AIOps hoje mesmo.
