Para atender a necessidades cada vez mais complexas, a infraestrutura tecnológica das organizações tende a expandir-se para lidar com uma carga de trabalho particularmente intensa.

Por este motivo, ter uma estrutura robusta de Gestão de Incidentes, capaz de gerir um número crescente de utilizadores e operações diariamente, permite que as equipas operacionais mantenham um ambiente de IT resiliente.

Atualmente, a inteligência artificial apoia o processo de gestão de incidentes em todas as suas fases, desde a deteção do incidente até à resposta e identificação da causa raiz.

Em particular, as aplicações de AI automatizam tarefas como a categorização e a priorização de incidentes, melhorando-as e acelerando-as através de tecnologias avançadas como aprendizagem automática e processamento de linguagem natural (NLP).

Neste artigo, vamos explorar a forma como a gestão de incidentes baseada em AI é muito mais eficiente do que a gestão manual, que muitas vezes resulta em atrasos e erros de classificação.

O que é a Gestão de Incidentes?

A gestão de incidentes é o processo estruturado que identifica, regista, analisa e resolve incidentes de IT. A gestão eficaz de incidentes é fundamental para minimizar o tempo de inatividade, fornecer uma resposta rápida, manter a continuidade do serviço de IT e garantir uma prestação de serviços sem problemas.

Os incidentes, neste contexto, referem-se a interrupções não planeadas ou serviços de IT degradados, como falhas de sistema, diminuição de desempenho ou problemas que afetam a produtividade do utilizador.

Se for bem organizado e suportado por ferramentas adequadas, o processo de gestão de incidentes permite que as equipas de IT abordem estas interrupções de forma sistemática e eficiente.

As atividades-chave num processo de gestão de incidentes incluem:

• Deteção e Registo de Incidentes: Reconhecer e documentar o problema.
• Categorização e Priorização: Classificar o incidente e determinar a sua urgência e impacto no negócio, encaminhando-o à equipa mais adequada para investigação.
• Resolução e Encerramento: Implementação de uma solução e encerramento do incidente.
• Revisão (se necessário): Analisar os incidentes para evitar futuras ocorrências.

O objetivo principal deste processo é restaurar o normal funcionamento do serviço o mais rápido possível, garantindo a qualidade e minimizando o impacto dos incidentes nas atividades empresariais.

Processo Tradicional de Gestão de Incidentes vs. Gestão de Incidentes Baseada em AI

Os métodos tradicionais de gestão de incidentes nas operações de IT podem ser demorados e propensos a ineficiências, enquanto a gestão de incidentes baseada em AI utiliza a tecnologia para otimizar vários aspetos do processo.

As plataformas de ITSM tradicionais dependem muito da intervenção humana: os operadores categorizam manualmente os incidentes com base na sua compreensão do problema. Esta abordagem está sujeita a erros, como classificação incorreta, prioridades inconsistentes e atrasos.

A gestão de incidentes baseada em AI utiliza tecnologias de inteligência artificial, como aprendizagem automática e NLP, para automatizar e otimizar processos relacionados a incidentes em plataformas ITSM.

Um sistema de AI pode recolher grandes quantidades de dados históricos sobre todos os eventos, incluindo dados de terceiros, e analisá-los em tempo real para tomar decisões mais precisas, superando os métodos manuais em rapidez e precisão.

Como é que a AI Transforma a Priorização de Incidentes

A priorização de incidentes é a atividade que define a ordem em que os incidentes devem ser resolvidos.

Uma priorização correta, baseada na sua urgência e consequências para o negócio, dá prioridade aos incidentes de alto impacto. A falta ou incorreta definição de prioridades pode resultar em longos períodos de inatividade, prejudicando as operações empresariais.

A priorização de incidentes baseada em AI transforma todo o processo.

Através da análise instantânea de fluxos de dados provenientes de várias fontes e da utilização de algoritmos de aprendizagem automática, a inteligência artificial reduz a necessidade de intervenção manual e garante uma precisão e consistência sem precedentes.

Vamos esclarecer a diferença entre um processo de gestão de incidentes tradicional e uma baseada em AI, examinando três áreas cruciais.

Identificação de Incidentes

• GI Tradicional: As diferentes equipas para supervisionar e resolver incidentes trabalham juntas para identificar a causa, mas muitas vezes não têm uma visão completa dos eventos chave, resultando em atrasos no diagnóstico.
• GI Baseada em AI: A AI categoriza automaticamente os eventos e rastreia o incidente até à sua origem, fornecendo clareza imediata e acelerando o processo de resolução.

Atribuição de Tarefas

• GI tradicional: Um técnico responsável examina manualmente o incidente e atribui as tarefas necessárias, orientando frequentemente os membros da equipa sobre como abordar o problema.
• GI Baseada em IA: A AI fornece um mapa em tempo real dos incidentes com alertas agrupados (clusters), simplificando a atribuição de tarefas.

Análise da Causa Raiz (RCA)

• GI Baseada em IA: A AI rastreia os incidentes até à causa raiz e prevê potenciais problemas futuros, tornando as atividades de RCA mais rápidas e proativas.
• GI tradicional: As equipas reúnem-se e analisam manualmente os incidentes para determinar a causa raiz. O processo é demorado e essencialmente reativo.

Vantagens da AI na Categorização e Priorização de Incidentes

A gestão de incidentes com AI oferece uma abordagem transformadora que melhora significativamente a velocidade, a precisão e a eficiência.

Aproveitando algoritmos de aprendizagem automática e os dados históricos, a inteligência artificial pode automatizar tarefas de rotina, permitindo que as equipas de IT se concentrem em problemas críticos e simplifiquem os fluxos de trabalho como um todo. Vamos aprofundar o assunto.

Velocidade

A AI pode analisar instantaneamente os incidentes recebidos, categorizá-los utilizando algoritmos predefinidos e definir as suas prioridades com base na urgência e no impacto. Por exemplo, se um servidor falhar durante o horário de expediente, o evento recebe automaticamente a prioridade mais elevada, garantindo que é tratado em primeiro lugar.

A capacidade de tomar decisões mais rapidamente acelera todo o processo de resolução, resultando em ciclos de vida de incidentes mais curtos e no restabelecimento mais rápido do serviço.

Precisão

Na gestão manual de incidentes, uma categorização ou prioridade incorreta pode levar a atrasos na resolução do problema ou à atribuição errada da equipa. A AI minimiza este risco ao identificar padrões recorrentes com base nos dados históricos.

Por exemplo, se um incidente for categorizado incorretamente como um problema de baixa prioridade, num processo manual, este pode ser negligenciado, resultando em tempos de inatividade prolongados.

Com a AI, este risco é consideravelmente reduzido, pois o sistema pode reconhecer incidentes semelhantes ocorridos no passado e atribuí-los corretamente desde o início, garantindo que os recursos sejam alocados de forma eficiente e que os incidentes sejam tratados rapidamente.

Eficiência

A AI não só aumenta a velocidade e a precisão da gestão de incidentes, como também melhora significativamente a eficiência ao automatizar tarefas repetitivas.

Em contextos tradicionais, as equipas de IT passam muito tempo a categorizar e a priorizar os incidentes manualmente, com grande consumo de recursos, especialmente durante períodos de pico. Ao automatizar estas tarefas, a AI permite que as equipas de IT se concentrem em questões estratégicas mais complexas que exigem habilidades especificamente humanas.

Por exemplo, em vez de perder tempo a categorizar um grande número de tickets de rotina do help desk, o pessoal de IT pode trabalhar em atualizações de sistema ou na resolução de problemas críticos.

Em suma, a integração da AI nos processos de categorização e priorização de incidentes é um fator de mudança para a gestão moderna de serviços de IT.

Melhores Práticas para Implementar AI na Gestão de Incidentes

É fundamental que as organizações que procuram integrar com sucesso soluções de AI nos seus fluxos de trabalho de gestão de incidentes adotem estratégias que melhorem significativamente a eficácia e o impacto das aplicações de AI implementadas.

A seguir estão as melhores práticas que podem ajudar a otimizar a integração da AI.

• Identifique as Áreas-Chave para Melhoria: Concentre-se nas áreas onde a categorização e priorização manual consomem muito tempo ou são propensas a erros.
• Aproveite os Dados Históricos: As soluções de AI funcionam melhor quando treinadas com dados históricos precisos. Os dados devem estar limpos, bem estruturados e completos para melhorar a eficácia do sistema.
• Monitorize o Desempenho: Certifique-se de que as aplicações de AI se adaptem a novos dados e às mudanças nas necessidades empresariais. Ciclos regulares de feedback podem melhorar a precisão e o desempenho ao longo do tempo.
• Adote Software de Gestão de Incidentes: Escolha software específico, projetado para simplificar e tornar mais eficientes os processos de gestão de incidentes.

O último ponto é de particular importância. Atualmente, os agentes de suporte têm à disposição ferramentas que fornecem uma visão completa e exaustiva de todos os serviços de IT, desde a infraestrutura até aos endpoints, permitindo resolver problemas de forma proativa antes que estes afetem os negócios.

O Futuro da Gestão de Incidentes Baseada em AI: Superar os Desafios e Aproveitar as Oportunidades

Embora a AI traga, sem dúvida, melhorias significativas, as organizações podem enfrentar alguns desafios durante a implementação. Um dos principais obstáculos é a qualidade dos dados, que devem ser estruturados e de alta qualidade. Outro desafio importante é a adoção de ferramentas baseadas em AI pelos funcionários, que podem ter dúvidas e incertezas sobre o papel crescente da automatização.

À medida que as tecnologias de AI evoluem, a perspetiva de uma gestão de incidentes de AI totalmente autónoma torna-se cada vez mais provável: os sistemas de AI parecem destinados a gerir a maior parte do ciclo de vida dos incidentes, desde a deteção até à resolução, sem necessidade de intervenção humana.

Em breve, a AI poderá até permitir que as equipas de IT antecipem incidentes antes que estes ocorram, utilizando modelos e tendências para prever possíveis falhas no sistema.

Concluindo, a gestão de incidentes baseada em AI está a transformar a forma como as plataformas ITSM gerem a categorização e a priorização de incidentes, proporcionando melhorias em termos de velocidade, precisão e eficiência.

Perguntas Frequentes (FAQs)

Como é que a AI transforma a priorização de incidentes? A AI permite atribuir prioridades de forma mais precisa, analisando instantaneamente dados de várias fontes e aplicando algoritmos para determinar a urgência. Isto garante que os incidentes com maior impacto nos negócios sejam tratados em primeiro lugar.

O que é a Gestão de Incidentes baseada em AI e quais são as suas vantagens em relação aos métodos tradicionais? A Gestão de Incidentes baseada em AI refere-se à utilização de inteligência artificial para gerir o ciclo de vida dos incidentes de IT, desde a deteção até à resolução. Ao contrário dos métodos tradicionais, em que a categorização e a priorização de incidentes são geridas manualmente, a AI automatiza estes processos, reduzindo o risco de erros humanos e melhorando a velocidade e a precisão.

Quais são as principais diferenças entre um processo tradicional de Gestão de Incidentes e um baseado em AI? No processo tradicional, propenso a erros e atrasos, a equipa de IT identifica manualmente a causa de um incidente, classifica o problema e estabelece as prioridades. Um sistema baseado em AI automatiza a categorização de incidentes, rastreia a origem do problema e fornece dados úteis para a resolução imediata.