De acordo com o diretor de operações da Vert Analytics, Rolando Bonaccorsi, o AIOps combina inteligência artificial e machine learning para automatizar a análise de operações de TI, unindo múltiplas fontes de dados em uma visão única do ambiente. Essa abordagem tem ganhado espaço porque equipes de operações lidam hoje com um volume de eventos que nenhuma análise manual consegue acompanhar em tempo hábil. Dessa maneira, o desafio real não está em gerar dados, e sim em transformar ruído disperso em decisão operacional consistente.
Isto posto, o conceito parece técnico à primeira vista, mas seu efeito prático é simples de perceber: menos tempo apagando incêndios e mais previsibilidade no dia a dia da operação. Com isso em mente, a seguir, veremos como o AIOps funciona na correlação de eventos e o que muda quando incidentes deixam de ser identificados apenas por reação.
O que é o AIOps na prática?
Na prática, o AIOps é um conjunto de técnicas que aplica aprendizado de máquina sobre logs, métricas e alertas gerados por sistemas de monitoramento. Conforme ressalta Rolando Bonaccorsi, em vez de depender de regras fixas configuradas manualmente, o modelo aprende padrões normais de funcionamento e sinaliza desvios reais com base em comportamento histórico.
Essa mudança de foco tem consequência direta na rotina das equipes. Analistas deixam de gastar boa parte do turno filtrando alertas manualmente e passam a atuar sobre um conjunto já reduzido e contextualizado de ocorrências, o que muda inclusive o perfil de habilidades valorizado nesse tipo de função.
Como o AIOps correlaciona eventos dispersos?
A correlação de eventos é o núcleo prático do AIOps. Um mesmo incidente costuma gerar dezenas de alertas em sistemas diferentes, como banco de dados, rede, aplicação e balanceador de carga. Segundo o líder em IA e ciência de dados aplicadas a negócios e operações, Rolando Bonaccorsi, sem correlação, cada alerta vira um chamado isolado, tratado por equipes distintas sem visibilidade do quadro completo. O algoritmo agrupa esses sinais por proximidade temporal, topologia de infraestrutura e histórico de causa e efeito.
Um exemplo comum ajuda a visualizar o ganho: uma falha de rede pode gerar picos de latência, timeouts de API e quedas de conexão de forma simultânea. Tratados separadamente, esses sinais parecem problemas distintos. Correlacionados revelam uma única causa raiz, o que evita que times diferentes investiguem o mesmo problema em paralelo sem saber disso. Assim sendo, esse tipo de agrupamento separa uma ferramenta de monitoramento tradicional de uma plataforma de AIOps madura.
O que muda na detecção de incidentes?
A detecção deixa de depender de limiares estáticos configurados manualmente e passa a se basear em comportamento aprendido ao longo do tempo. Isso reduz falsos positivos, um dos maiores desgastes de equipes de operação, e antecipa problemas antes que afetem o usuário final de forma perceptível. Desse modo, como frisa Rolando Bonaccorsi, o valor está menos na velocidade de resposta isolada e mais na precisão do diagnóstico inicial de cada ocorrência.
Por que a qualidade dos dados pesa tanto quanto o algoritmo?
Nenhum modelo de AIOps compensa uma base de monitoramento mal estruturada. Conforme pontua o diretor de operações da Vert Analytics, Rolando Bonaccorsi, se os dados de origem são incompletos, redundantes ou mal padronizados entre ferramentas, a correlação herda esses defeitos e produz agrupamentos pouco confiáveis. Por isso, organizar fontes de dados costuma anteceder qualquer ganho real de automação na detecção de incidentes.
Assim sendo, quando a correlação de eventos funciona bem, o impacto aparece em várias frentes da operação, não apenas na redução de alertas. Tendo isso em vista, entre os efeitos mais citados por equipes que adotaram o AIOps estão:
- Redução do volume de alertas duplicados, o que diminui a fadiga de notificação;
- Identificação mais rápida da causa raiz, com menos tempo de investigação manual;
- Priorização automática de incidentes por impacto real no negócio;
- Menor dependência de conhecimento tácito concentrado em poucas pessoas da equipe.
Esses ganhos não eliminam a necessidade de profissionais experientes, mas mudam onde o esforço humano é aplicado, deslocando-o da triagem repetitiva para a análise mais estratégica dos incidentes recorrentes.
A maturidade operacional depende de como os dados são lidos
Adotar o AIOps não resolve, por si só, problemas de infraestrutura mal desenhada ou processos desorganizados; ele expõe padrões que já existiam, mas passavam despercebidos entre times diferentes. Dessa maneira, o ganho mais consistente aparece quando a correlação de eventos é tratada como parte da cultura de operação, e não como uma ferramenta isolada instalada sobre um processo intacto. Nesse sentido, o próximo passo natural para equipes de TI é revisar como os incidentes são hoje classificados e testar onde a correlação automatizada já poderia reduzir ruído.
