{"id":133304,"date":"2026-07-13T13:45:00","date_gmt":"2026-07-13T16:45:00","guid":{"rendered":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/saftec-digital\/rolando-bonaccorsi-analisa-o-avanco-do-aiops-nas-operacoes-de-ti\/"},"modified":"2026-07-13T13:45:00","modified_gmt":"2026-07-13T16:45:00","slug":"rolando-bonaccorsi-analisa-o-avanco-do-aiops-nas-operacoes-de-ti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/saftec-digital\/rolando-bonaccorsi-analisa-o-avanco-do-aiops-nas-operacoes-de-ti\/","title":{"rendered":"Rolando Bonaccorsi analisa o avan\u00e7o do AIOps nas opera\u00e7\u00f5es de TI"},"content":{"rendered":"<p><b>Diretor de Opera\u00e7\u00f5es da Vert Analytics, ele defende que observabilidade e decis\u00e3o orientada a dados reduzem o tempo de resposta a incidentes complexos.<\/b><\/p>\n<p>Ambientes de tecnologia que operam em grande escala geram volume de dados operacionais que j\u00e1 ultrapassa a capacidade de an\u00e1lise manual de qualquer equipe humana. \u00c9 nesse contexto que ferramentas de AIOps ganham espa\u00e7o, aplicando intelig\u00eancia artificial \u00e0 an\u00e1lise de opera\u00e7\u00f5es de TI. Rolando Bonaccorsi, Diretor de Opera\u00e7\u00f5es da Vert Analytics e especialista em gest\u00e3o de opera\u00e7\u00f5es de TI e excel\u00eancia em servi\u00e7os, acompanha essa transi\u00e7\u00e3o de perto. Este conte\u00fado analisa como AIOps e automa\u00e7\u00e3o inteligente t\u00eam mudado a forma como equipes de opera\u00e7\u00f5es monitoram e respondem a incidentes. O objetivo \u00e9 situar o leitor sobre o que distingue essa nova gera\u00e7\u00e3o de ferramentas das abordagens de monitoramento mais tradicionais, ainda comuns em boa parte das opera\u00e7\u00f5es de tecnologia.<\/p>\n<p><b>O que diferencia AIOps de monitoramento tradicional?<\/b><\/p>\n<p>Monitoramento tradicional costuma gerar alertas baseados em limites fixos, como uso de CPU acima de determinado percentual, sem considerar o contexto mais amplo da opera\u00e7\u00e3o. AIOps aplica modelos de intelig\u00eancia artificial para identificar padr\u00f5es an\u00f4malos com base em comportamento hist\u00f3rico, reduzindo tanto alertas falsos quanto a chance de um problema real passar despercebido. Esse tipo de ganho de precis\u00e3o se torna especialmente relevante em ambientes de grande escala, em que o volume de eventos gerados diariamente inviabiliza qualquer tentativa de an\u00e1lise puramente manual.<\/p>\n<p>Rolando Bonaccorsi observa que essa mudan\u00e7a de abordagem exige maturidade de dados, j\u00e1 que modelos de intelig\u00eancia artificial dependem de hist\u00f3rico consistente de eventos anteriores para identificar padr\u00f5es com precis\u00e3o adequada. Ambientes que ainda n\u00e3o possuem esse tipo de maturidade tendem a obter resultados limitados na implementa\u00e7\u00e3o de AIOps, mesmo utilizando ferramentas tecnicamente avan\u00e7adas. Nesse sentido, organiza\u00e7\u00f5es que ainda dependem de sistemas fragmentados e pouco padronizados de coleta de dados tendem a enfrentar mais dificuldade na implementa\u00e7\u00e3o de AIOps do que aquelas que j\u00e1 investiram previamente em consolidar suas fontes de dados operacionais.<\/p>\n<p><b>Como a observabilidade se conecta \u00e0 decis\u00e3o orientada a dados?<\/b><\/p>\n<p>Observabilidade vai al\u00e9m do monitoramento tradicional ao permitir que equipes entendam n\u00e3o apenas se um sistema est\u00e1 funcionando, mas por que determinado comportamento est\u00e1 ocorrendo, correlacionando m\u00e9tricas, logs e traces de diferentes componentes de uma arquitetura distribu\u00edda. Rolando Bonaccorsi refor\u00e7a que essa visibilidade ampliada \u00e9 o que permite decis\u00f5es mais r\u00e1pidas durante incidentes, j\u00e1 que reduz o tempo gasto tentando localizar a origem real de um problema. Em termos pr\u00e1ticos, isso significa que uma equipe consegue identificar, em minutos, uma correla\u00e7\u00e3o entre um problema de rede e uma lentid\u00e3o percebida pelo usu\u00e1rio final, correla\u00e7\u00e3o que levaria horas para ser identificada manualmente. Rolando Bonaccorsi refor\u00e7a que essa velocidade de diagn\u00f3stico costuma ser o fator que mais diferencia opera\u00e7\u00f5es maduras de opera\u00e7\u00f5es ainda em processo de amadurecimento tecnol\u00f3gico.<\/p>\n<p>Sem observabilidade adequada, equipes de opera\u00e7\u00e3o costumam gastar mais tempo diagnosticando um incidente do que efetivamente corrigindo-o, j\u00e1 que a causa raiz permanece obscura em meio a m\u00faltiplos sistemas interconectados. Rolando Bonaccorsi destaca que investir em observabilidade, portanto, n\u00e3o \u00e9 apenas uma quest\u00e3o t\u00e9cnica, mas uma decis\u00e3o estrat\u00e9gica que impacta diretamente o tempo m\u00e9dio de recupera\u00e7\u00e3o de incidentes. Esse tipo de investimento tende a se pagar rapidamente em opera\u00e7\u00f5es de miss\u00e3o cr\u00edtica, nas quais cada minuto adicional de indisponibilidade pode representar impacto financeiro ou reputacional significativo.<\/p>\n<p><b>Qual o papel dos agentes de IA no dia a dia operacional?<\/b><\/p>\n<p>Agentes de intelig\u00eancia artificial aplicados a opera\u00e7\u00f5es de TI j\u00e1 conseguem executar tarefas de triagem inicial e at\u00e9 resolver automaticamente incidentes recorrentes de baixa complexidade, sem necessidade de interven\u00e7\u00e3o humana imediata. Rolando Bonaccorsi pontua que esse tipo de automa\u00e7\u00e3o libera equipes t\u00e9cnicas para focar em problemas realmente complexos, que ainda exigem racioc\u00ednio humano e conhecimento contextual dif\u00edcil de replicar integralmente. Do mesmo modo, esse tipo de automa\u00e7\u00e3o reduz a fadiga de alertas enfrentada por equipes de opera\u00e7\u00e3o, um problema recorrente em ambientes que geram grande volume de notifica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n<p>Essa combina\u00e7\u00e3o entre AIOps, observabilidade e agentes de automa\u00e7\u00e3o inteligente representa, segundo a leitura de Rolando Bonaccorsi, o pr\u00f3ximo est\u00e1gio de maturidade para opera\u00e7\u00f5es de tecnologia. A tend\u00eancia \u00e9 que essa ado\u00e7\u00e3o se intensifique \u00e0 medida que mais organiza\u00e7\u00f5es constroem a base de dados necess\u00e1ria para sustentar modelos de intelig\u00eancia artificial aplicados a opera\u00e7\u00f5es cr\u00edticas. Essa evolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica n\u00e3o elimina a necessidade de profissionais experientes na equipe, mas muda o tipo de trabalho que eles realizam, deslocando o foco de tarefas repetitivas para decis\u00f5es estrat\u00e9gicas sobre arquitetura e resili\u00eancia de longo prazo.<\/p>\n<p>A <b>OESP<\/b> n\u00e3o \u00e9(s\u00e3o) respons\u00e1vel(is) por erros, incorre\u00e7\u00f5es, atrasos ou quaisquer decis\u00f5es tomadas por seus clientes com base nos Conte\u00fados ora disponibilizados, bem como tais Conte\u00fados n\u00e3o representam a opini\u00e3o da <b>OESP<\/b> e s\u00e3o de inteira responsabilidade da <b>Ag\u00eancia Saftec<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Diretor de Opera\u00e7\u00f5es da Vert Analytics, ele defende que observabilidade e decis\u00e3o orientada a dados reduzem o tempo de resposta a incidentes complexos. 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