EXCLUSIVA: CTO da IBM acredita que AIOps será realidade na maioria das empresas

Após experimentações e estudos, 2024 é o ano em que as empresas realmente estão levando os projetos de IA generativa para a produção. Isso é o que acredita Wagner Arnaut, CTO da IBM, que diz que as empresas estão se estruturando melhor em governança e pensando em projetos com foco no negócio.

Em entrevista exclusiva ao IT Forum, o executivo dá detalhes de um novo termo: AIOps. “É o conceito de IA aplicada à área de operação de TI da empresa. Ou seja, usar a IA para administrar a rede de servidores, sistemas e toda a TI. Por exemplo, ter a capacidade de entrar em uma console e falar que fiz uma campanha de marketing e entender qual o impacto nos sistemas.”

Nesse caso, a IA poderia dizer se apensar um servidor está sendo consumidor, ou se o que está sendo consumido tem alguma vulnerabilidade. Esse tipo de análise, segundo o especialista, é essencial para ter ações automáticas. Um servidor está chegando em sua capacidade máxima? A tecnologia aumenta o servidor. Mas, quando os acessos normalizarem, a diminuição também é automática.

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“Hoje eu preciso de um humano fazendo essas ações, traçando esse padrão de comportamento e fazendo as coisas, muitas vezes, manualmente. A expectativa é que, até 2027, aproximadamente 80% das operações de TI sejam orientadas por IA”, revela Arnault.

O primeiro elemento que se beneficia do AIOps é o custo. O segundo é a produtividade, uma vez que os profissionais de TI poderão sair das tarefas repetitivas e focar em tarefas intelectuais de definição de estratégia. E isso vai além do papel do desenvolvedor. Todas as áreas de operações, segurança e redes, por exemplo, poderão usar IA em suas atividades do dia a dia.

Entretanto, para que os resultados aconteçam, é preciso ter uma excelente gestão de dados. “O dado tem que estar com uma qualidade mínima necessária para eu tirar o valor de negócio. Mas também não adiantar pensar que os dados estarão 100% redondos, porque não estarão. Eu tenho dados novos, perspectivas novas. Eu tenho que ter o mínimo necessário.”

Ele faz uma analogia: se nos cadastros de uma empresa, certo endereço está um bairro com hífen ou sem hífen, não mudará no resultado de análises. Mas outros dados podem influenciar.

Em geral, diz Arnault, quatro principais grupos de inovações estão com projetos de IA em produção: compliance e risco (risco de crédito, projeção de vendas, extração de um relatório de auditoria para uma regulamentação); experiência do cliente (casos de uso relacionados a mudar a experiência do cliente, seja com a marca, solução, produto); IA aplicada à própria área de TI; e IA aplicada a outras áreas de negócios, como RH, marketing, área de vendas, entre outros.

Esse jogo não é de uma empresa só. O mundo é um mundo híbrido. São varias linguagens de programação, são varias clouds, eu to falando de várias plataformas tecnológicas, as empresas começam a atender mais de um business. IA é um mundo plenamente hibrido – qual o melhor modelo de IA generativa para eu fazer um processamento de documetnso de marketing? Modelo A. eu quero ver para código de aplicação, é o modelo B. eu tenho especializações, o modelo A é de uma empresa e o B de outra. Eu preciso estar preparado para trabalhar com vários tipos de modelos. Governança de IA também é sobre isso. Como eu me preparo para.

Papel da IBM no IAOps

Arnault é conclusivo ao dizer que o papel da IBM é em IA para negócios. “Eu não estou falando de IA para propósito comum, um grande modelo que eu posso usar na internet. Nosso foco é: você vai colocar o dado do cliente sigiloso em algo compartilhado? Não. Ou seja, estamos falando de modelos customizados para a realidade da empresa.”

Para ele, é necessário que seja IA com governança. “Governança é a condição de sucesso para projetos de IA. Sem governança não tem uma longevidade”. Nesse sentido, há duas perspectivas. A organizacional, ou seja, como preparar a empresa para IA, os modelos de IA, entre outros. E a perspectiva dos modelos de IA: análise de viés, análise de ética, análise explicabilidade, entre outros.

A estratégia de modelos de IA generativa é híbrida. A IBM tem seus modelos e também trabalha com alguns parceiros. Para isso, a companhia possui uma plataforma aberta.

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