AIOps avança como peça central da modernização da infraestrutura de TI corporativa

Empresas que pretendem ampliar o uso de inteligência artificial (IA) em suas operações começam a encontrar na prática de AIOps um caminho para superar gargalos históricos de infraestrutura. A sigla, derivada de “Artificial Intelligence for IT Operations”, combina aprendizado de máquina, análise de dados e automação a fim de monitorar, diagnosticar e corrigir falhas em ambientes cada vez mais complexos.

Adesão esbarra na falta de preparo

Levantamento global realizado pela Cisco revela a distância entre intenção e capacidade de adoção de IA. Segundo o estudo, 97% dos executivos planejam incorporar a tecnologia em processos internos, mas apenas 2% consideram que já dispõem das bases necessárias para fazer isso de forma eficiente. Os principais obstáculos residem em parques tecnológicos defasados e fluxos de trabalho fragmentados, que limitam a escalabilidade exigida por cargas de IA.

AIOps ganha tração diante de legados

Nesse cenário, AIOps surge como alternativa para lidar com infraestruturas híbridas, múltiplas nuvens e sistemas interdependentes. Ao reduzir intervenções manuais, a prática promete antever falhas, aumentar a previsibilidade de serviços e conter custos operacionais. Projeção de mercado indica que as plataformas de AIOps devem movimentar US$ 5,83 bilhões na América Latina até 2031.

Para Thiago Araki, diretor sênior de tecnologia para a América Latina na Red Hat, manter processos críticos sob controle exclusivamente humano representa risco financeiro. Ele afirma que a essência de AIOps está em utilizar IA para orientar decisões e em aplicar automação para executá-las com rapidez e precisão.

Automação reduz custos e expande segurança

Dados do IBM Institute for Business Value apontam que a automação inteligente é responsável por corte médio de 31% nos custos de TI. Entre as organizações que já combinam automação avançada com AIOps, dois terços relatam diminuição da superfície de ataque cibernético e melhoria na mitigação proativa de ameaças, fator que reforça a relação direta entre eficiência operacional e segurança.

Boris Kuszka, diretor de tecnologia do segmento Enterprise da Red Hat no Brasil, observa que a automação se consolida como camada estruturante capaz de transformar a IA, vista inicialmente como estratégia, em resultados mensuráveis. Segundo ele, esse elo garante resiliência da infraestrutura, orquestra ambientes híbridos e habilita respostas inteligentes disparadas pelo AIOps.

Software aberto amplia governança

Especialistas também destacam o papel do open source na adoção de AIOps. Ambiente aberto oferece flexibilidade, colaboração e transparência, ao mesmo tempo em que reduz dependência de fornecedores e facilita a adaptação a novos requisitos. Um exemplo é o Red Hat Ansible Automation Platform, que padroniza configurações, elimina tarefas repetitivas e executa respostas automáticas baseadas em políticas.

Daniel Romero, gerente sênior de automação para a América Latina na Red Hat, resume o conceito ao afirmar que a automação conecta insight e execução. Com recursos orientados a eventos, alertas de monitoramento podem acionar, sem intervenção humana, ações como escalonar recursos, reiniciar serviços ou ajustar parâmetros de configuração, diminuindo períodos de indisponibilidade.

IA generativa reforça a tendência

A evolução do AIOps inclui a incorporação de IA generativa, sustentada por grandes modelos de linguagem (LLMs). Essa camada adicional eleva a produtividade das equipes de operações de TI, reduz a dependência de especialistas e acelera a criação de rotinas automatizadas compatíveis com ambientes cada vez mais heterogêneos.

Estratégia passa a ser tema de diretoria

Com plataformas digitais assumindo papel central nos negócios, AIOps deixa de ser iniciativa apenas técnica e passa a ocupar espaço nas agendas executivas. Ao combinar eficiência, segurança e adequação ao ritmo do mercado, torna-se elemento decisivo para crescimento sustentável. Especialistas observam que, para capturar valor real da inteligência artificial, organizações precisam primeiro estabelecer base tecnológica robusta — objetivo viabilizado pela automação em escala empresarial.

A modernização da TI, portanto, não depende apenas de projetos pontuais de inteligência artificial. O diferencial competitivo situa-se na capacidade de operar esses recursos com consistência, amplitude e inteligência, atributos que o modelo AIOps se propõe a entregar.