Crise evitada: Principais casos de uso de IA para prever e prevenir falhas de TI

Preveja e responda a falhas de TI mais cedo para maior resiliência do negócio

Por anos, a transformação digital tem sido uma prioridade estratégica para as empresas. Mas foi necessária uma pandemia global para impulsionar a adoção de tecnologias digitais — como IA e aprendizado de máquina, automação, nuvem, robótica e Internet das Coisas — em excesso. Os líderes de TI implantaram essas tecnologias em menos de um ano para manter os trabalhadores de conhecimento remoto conectados e produtivos e seus negócios suficientemente ágeis para navegar pelas disrupções do mercado, inovar novas ofertas digitais e oferecer experiências personalizadas para clientes, parceiros e trabalhadores.

Esta onda de transformação digital aumentou radicalmente a velocidade, agilidade e competitividade dos negócios. Mas também criou ambientes de TI mais complexos que são mais difíceis de monitorar e gerenciar. À medida que as redes empresariais aumentaram, o volume puro de dados e transações que fluem através delas cresceu exponencialmente, assim como o número de camadas necessárias para apoiar as operações de negócios.

As ferramentas tradicionais de monitoramento de TI (geralmente sistemas de alerta baseados em limiares) simplesmente não foram construídas para ambientes de TI modernos. Eles não podem ser dimensionados para fornecer monitoramento abrangente de vastos cenários de TI. Eles enviam alertas ineficazes que são recebidos muito tarde para que a TI elimine falhas e gargalos. E eles não podem fornecer o contexto de negócios que a TI precisa para entender o significado desses alertas. Por exemplo, o que está mudando no negócio para causar esse alerta? O que está em risco operacionalmente e para os clientes? E como devemos responder para melhor apoiar o negócio?

O que é necessário é um sistema de alerta precoce inteligente projetado para a infraestrutura de TI moderna — um que possa prever problemas de TI mais cedo, enviar recomendações baseadas no contexto do negócio e acionar ações preventivas para manter o negócio em funcionamento de forma ideal.

A boa notícia é que, com a inteligência artificial (IA), você pode tornar isso uma realidade hoje.

Usando a IA para alimentar um sistema preditivo de alerta e prevenção

Os sistemas de monitoramento baseados em IA podem ser incorporados em redes de TI para prever problemas mais cedo, para que a TI possa eliminar problemas de forma proativa — e até mesmo automatizar correções para uma rede de autocura. Para que a IA forneça, ela precisa analisar e correlacionar muitos dados, incluindo:

• Dados de negócios (como dados de registro sobre volumes de vendas de um ERP, previsões, etc.)
• Dados de TI (tais como dados de uso do servidor, volumes de array de armazenamento e desempenho da aplicação)

Os profissionais de TI já têm dados de TI à mão. Para criar um sistema de alerta precoce, eles precisam combiná-lo com dados de negócios de ERPs, CRMs e outros sistemas empresariais usados para gerenciar o negócio, como volumes de transação por minuto, dados de uso, previsões e muito mais. Quando ambos os tipos de dados são alimentados a uma IA — e esses dados são precisos e completos — os modelos de IA podem:

• Descubra o que é "normal" para o seu negócio para que ele possa detectar o que não é.
  Ele aprende tudo sozinho sobre o que é típico para o seu negócio, para que possa detectar mudanças sutis e anomalias mais cedo do que qualquer sistema de detecção de limiar humano ou tradicional.
• Correlacionar dados comerciais e técnicos para atribuir significado a esses eventos.
  A IA pode correlacionar dados comerciais e de TI para determinar quando ocorre um evento comercial específico, um evento técnico específico e vice-versa. Isso fornece o contexto de negócios essencial necessário para informar qualquer número de decisões estratégicas e operacionais.
• Explore essas correlações para fazer recomendações e desencadear ações preventivas.
  Ao longo do tempo, os modelos de IA podem usar sinais e padrões para prever eventos (como falhas ou sobrecargas) muito mais cedo, acionar automações pré-construídas para evitá-los e, em última análise, criar uma rede de TI autorreparadora. Por exemplo, a IA pode acionar uma automação predefinida, como "reiniciar um servidor", para evitar uma falha que interromperia as compras online dos clientes.

Como isso funciona no mundo real?

O valor dos sistemas de alerta habilitados por IA se estende a qualquer área de negócios — não apenas às operações de TI. As organizações podem aplicar a IA para compreender mais profundamente, automatizar respostas e capacitar os humanos a obter melhores resultados comerciais se houver um problema de negócios claro a resolver. Por exemplo, aqui estão algumas maneiras pelas quais a Unisys aplicou essa tecnologia e o impacto real resultante.

• Uma empresa de mineração: Monitoramento e gerenciamento de rede de TI com IA
  Uma grande empresa de mineração estava sofrendo interrupções rotineiras de TI. Em um caso, uma interrupção de dois dias para um processo crítico custou ao negócio US$ 10 milhões em penalidades e perda de negócios.
  
  Para prever melhor os problemas e eliminá-los, a empresa implementou o monitoramento e o gerenciamento de rede de TI habilitados por IA. A próxima interrupção de rede durou apenas dois segundos porque a IA acionou instantaneamente uma automação pré-construída para corrigir o problema. Como resultado, sua rede se recuperou automaticamente sem impacto nos negócios.
• Transportadora: Sistema de alerta precoce habilitado por IA
  Uma grande empresa de transporte regional teve frequentes interrupções e interrupções de transporte devido a eventos climáticos que levaram a enormes ramificações financeiras.
  
  Eventos meteorológicos podem causar picos súbitos e enormes nos padrões de tráfego que estressam os sistemas de TI subjacentes (por exemplo, como o processamento de largura de banda da rede). Portanto, a TI implementou um sistema de alerta precoce habilitado por IA para alimentar os dados de previsão meteorológica em sua IA. Agora, a TI recebe avisos antecipados sobre o planejamento de picos de demanda devido a eventos meteorológicos previstos — mesmo com até duas semanas de antecedência. Como resultado, a TI pode aumentar a largura de banda e a potência de processamento (por exemplo, colocando mais máquinas virtuais online) para lidar com o pico e, em seguida, reduzi-lo.

Principais casos de uso para IA

Como esses exemplos ilustram, com a IA, a TI pode ver o que está vindo com bastante antecedência, compreender as implicações comerciais de anomalias e mudanças e tomar ações preventivas em nível de rede para manter o negócio funcionando de forma ideal. Por onde começar?

Há dois casos de uso primários para a adoção da IA pela TI:

• Lidar com mudanças não planejadas em seu ambiente de TI existente. Mudanças repentinas e não planejadas em sua cadeia de suprimento, comportamento de compra do cliente ou operações comerciais podem fazer com que os padrões de uso variem. A IA pode ser aproveitada para procurar continuamente sinais precoces de mudança e usar análise dedutiva para responder a eles. A IA também fornece informações iniciais de TI necessárias para se envolver proativamente com os líderes empresariais sobre o que está mudando e por que isso pode investir estrategicamente em nova infraestrutura sem exceder a construção e os gastos.
• Lidar com uma mudança planejada em seu ambiente de TI existente. A empresa pode estar planejando uma mudança em suas operações ou infraestrutura, por exemplo, movendo seu ERP para a nuvem. No entanto, muitas vezes, a TI precisa passar por vários ciclos de negócios para criar confiança de que tudo está funcionando corretamente. Com a IA, você tem o contexto de negócios necessário para antecipar os riscos e benefícios comerciais das mudanças, mudanças e investimentos de TI. E, uma vez que uma mudança é feita, a IA pode detectar problemas precocemente, para que não haja necessidade de esperar pelos ciclos de negócios para ter confiança em uma mudança de TI.

Por onde começar?

É provável que você já esteja pensando em como a IA pode aliviar as cargas de trabalho e criar uma base digital mais resiliente e adaptável para seu negócio. O sucesso requer foco em investimentos em IA onde:

• Você tem os sistemas de negócios mais vulneráveis ou está mudando algo substancial. Essas são as oportunidades de alto valor que podem melhorar drasticamente a resiliência do seu negócio.
• Você pode acessar dados completos e de alta qualidade — tanto dados transacionais quanto dados de desempenho de TI. Dados incompletos reduzem a capacidade da IA de prever com precisão, e dados de má qualidade resultam em falsos negativos e positivos excessivos. Portanto, foque os investimentos em IA onde você tem dados completos e de qualidade para alimentar a IA.
• A relação risco-benefício faz sentido tanto para a TI quanto para o negócio. Por exemplo, quando você tem altos volumes de transações, baixo custo de falhas e baixo nível de complexidade para implementar IA, usar IA é simples. Isso pode ser onde você tem um firewall com capacidade limitada; a IA pode reiniciar automaticamente a máquina no momento ideal para descartar "usuários mortos" e evitar uma falha.

Você está pronto para começar com a IA? 

Para dar início ao seu planejamento, use esta grade de análise de risco simplificada para pensar em seus cenários de negócios e identificar as melhores oportunidades. Identifique oportunidades onde a qualidade de seus dados é alta (por exemplo, alto nível de precisão, integridade, confiabilidade, e pontualidade), e onde há baixo risco de algo dar errado (por exemplo, usuários afetados, segurança, ou custo da mudança).

Comece com simplicidade e segurança — talvez onde você não está olhando as coisas com tanta atenção quanto deveria. Você aprenderá com cada implementação de IA, por menor que seja, e criará confiança e evidências de impacto positivo para seu próximo caso de negócio.

A Unisys oferece ferramentas, tecnologia e experiência comprovadas para ajudá-lo em sua jornada para a IA. Estamos aqui para ajudar e acelerar seu sucesso.