Os domínios onde a inteligência artificial está a desencadear uma revolução sem precedentes são numerosos e diversificados. Existem áreas mais amplas e transversais e outras mais específicas e circunscritas. Neste artigo, iremos centrar-nos num destes últimos, muito específico, mas também extremamente delicado.
Falamos da gestão dos SLA (“Service Level Agreements”, ou Acordos de Nível de Serviço), os acordos formais entre o fornecedor e o cliente, nos quais são definidos os tempos, a qualidade e os métodos de prestação de um serviço informático específico. São instrumentos fundamentais para garantir que as expetativas são claras e que existem métricas concretas para medir o desempenho. Um bom acordo de nível de serviço está, em suma, na base de uma relação de confiança entre o cliente e o fornecedor de TI.
Vamos diretos ao ponto. Os SLA tradicionais são baseados em métricas históricas e limites estáticos. São, em certo sentido, um pacto com o passado. No entanto, hoje em dia, graças à inteligência artificial e à aprendizagem automática, podemos ir mais além. Podemos, de facto, falar de SLA preditivos, acordos que “aprendem” e que podem sinalizar quando um SLA corre o risco de ser violado, prevenindo a interrupção do serviço antes que ela ocorra, com vantagens para todas as partes envolvidas.
O que são SLA preditivos?
Como mencionámos, os SLA preditivos são acordos de nível de serviço mais evoluídos, capazes de antecipar o risco de violação dos limites de serviço através de algoritmos inteligentes. Não se limitam a notificar um problema quando este ocorre, mas oferecem alertas precoces com base em análises históricas, comportamentos recorrentes e padrões complexos, todos adaptados a situações e contextos individuais. Como o fazem? Explorando, precisamente, os sistemas de inteligência artificial.
Antes desta inovação, as equipas de IT limitavam-se a monitorizar os tempos, a controlar os prazos, a verificar se os limites definidos tinham sido ultrapassados e, em caso de violação, ativavam. Era um modelo que funcionava, mas que deixava uma grande margem para o erro humano e, sobretudo, não permitia qualquer tipo de antecipação ou prevenção.
Com os SLA preditivos, tudo isto é ultrapassado.
Atenção!
Não se trata apenas de uma questão de eficiência e continuidade operacional. A implementação de SLA preditivos traz consigo um grande número de benefícios, tanto diretos como indiretos, sobre os quais nos debruçamos no parágrafo seguinte.
As vantagens dos SLA preditivos
As vantagens dos SLA preditivos são muitas e estão interligadas. Há as imediatas, capazes de afetar diretamente o desempenho operacional; e há as menos imediatas, que atuam a médio-longo prazo e que têm um papel fundamental na maturidade estratégica da empresa. Na lista que se segue, consideramos estes dois aspetos.
1) Redução das violações do SLA
Vamos começar com o básico. Graças à previsão precoce dos riscos, as ações corretivas podem ser iniciadas prontamente, reduzindo drasticamente o número de SLA não cumpridos.
2) Redução de custos (ocultos e não ocultos)
Um ponto que se liga diretamente ao que acaba de ser identificado. Menos violações de SLA significa menos penalizações contratuais, menos retrabalho, menos stresse e uma gestão mais serena e sustentável de todo o ciclo de vida do serviço.
3) Gestão de bloqueios e picos de atividade
Por falar em gestão mais serena: a análise preditiva permite antecipar pontos críticos nos fluxos de trabalho, oferecendo a possibilidade de uma intervenção com otimizações específicas antes de a situação se tornar crítica. Nos momentos de maior afluência (por exemplo, durante as fases de lançamento de software ou atualizações essenciais), os SLA preditivos ajudam a distribuir as forças de forma otimizada.
4) Apoio à conformidade
Nos setores regulamentados, o cumprimento previsível dos SLA representa um aliado fundamental para a conformidade regulamentar e a rastreabilidade das ações realizadas. Um ponto intuitivo e decisivo.
5) Melhor atribuição dos recursos informáticos
Chegamos assim a um horizonte de médio-longo prazo. A implementação de SLA preditivos permite um planeamento mais eficaz das cargas de trabalho. Desta forma, as equipas não são obrigadas a perseguir emergências e podem canalizar as suas energias para tarefas com maior valor acrescentado.
6) Aumento da satisfação dos utilizadores
A implementação de SLA preditivos melhora em poucas palavras a qualidade do trabalho em todas as frentes. E quando a qualidade da experiência do funcionário melhora, a experiência do cliente também é afetada positivamente. Um círculo virtuoso no qual se baseiam muitos dos atuais desafios do mercado.
O papel da IA na gestão preditiva
Desta forma, se até ontem a gestão dos SLA seguia uma lógica puramente reativa, com a introdução dos SLA Preditivos, tudo muda. Já não esperamos pelo problema para intervir, mas antecipamo-nos a ele.
Os dados históricos, a análise em tempo real e os modelos de aprendizagem automática permitem avaliar cada ticket, cada pedido, cada processo, para compreender se existe um risco concreto de se ultrapassar os tempos previstos. E se esse risco for identificado, são tomadas medidas imediatamente.
A IA na ITSM (Inteligência Artificial na Gestão de Serviços de IT) é o verdadeiro motor desta inovação. Mas como a IA potencia os SLA preditivos? Sem entrar em pormenores técnicos excessivos, iremos analisar isso a seguir.
1. Aprendizagem automática e análise de padrões
Graças à aprendizagem automática, os sistemas de IA analisam milhares de tickets resolvidos e conseguem identificar padrões comuns em casos de sucesso e fracasso. Podem, por exemplo, detetar que 70% dos tickets de uma determinada categoria excedem os SLA todas as segundas-feiras de manhã, quando a carga de pedidos é maior. Nessa altura, podem ser tomadas decisões estratégicas – com a devida antecedência – para evitar o problema.
2. Análise em tempo real
Não falamos apenas de dados históricos. Os algoritmos de IA também funcionam em tempo real, monitorizando parâmetros-chave (tempo de resposta, estado da atribuição, carga de trabalho dos técnicos, etc.) e calculando a probabilidade de sucesso ou violação de cada ticket individual baseado em SLA.
3. Automatização das ações corretivas
Da análise à ação. Se for detetado um risco elevado, a plataforma pode acionar fluxos de trabalho automáticos. Alguns exemplos? Reatribuição de tickets, escalonamento, ativação de um chatbot de apoio, modificação dinâmica da prioridade e muito mais.
Em última análise, a integração entre a IA e a ITSM não se limita à otimização, mas permite uma gestão preditiva e proativa de toda a infraestrutura de IT.
Desafios e pré-requisitos para a implementação de SLA preditivos
Não há como negá-lo. A adoção de SLA preditivos não é simplesmente uma questão de ativar uma nova funcionalidade na sua plataforma ITSM. Trata-se, antes, de uma mudança cultural, tecnológica e organizacional que exige um certo nível de maturidade digital e, sobretudo, uma visão estratégica a longo prazo.
O primeiro e mais evidente desafio diz respeito aos dados. Sem uma base sólida de dados históricos fiáveis, estruturados e atualizados, qualquer modelo preditivo corre o risco de gerar falsos positivos, alarmes inúteis ou – pior ainda – de falhar completamente o alvo. Os SLA preditivos baseiam-se no que aconteceu no passado para antecipar o que poderá acontecer no futuro. Mas para que esta previsão seja verdadeiramente útil, são necessários dados limpos, bem rotulados e contextualizados. Não apenas números, mas histórias completas, que incluem pedidos, incidentes, fluxos de trabalho, contextos e comportamentos recorrentes.
Depois, há o tópico da tecnologia, que diz respeito à escolha e à integração das plataformas. Um sistema ITSM tradicional, por si só, não é suficiente: são necessárias ferramentas avançadas, capazes de integrar a IA nos processos de gestão de SLA. E é precisamente aqui que entram em jogo soluções como o EV Service Manager da EasyVista, concebido para oferecer capacidades preditivas avançadas sem a necessidade de revoluções infraestruturais. Graças a estas tecnologias, as equipas de TI podem integrar a IA e a automatização diretamente nos fluxos operacionais diários.
Outro aspeto essencial prende-se com as competências internas. A transição para SLA preditivos exige figuras com uma mentalidade orientada para os dados, capazes de ler e interpretar sinais fracos que emergem dos dados, mas também de conceber e supervisionar uma lógica preditiva complexa. Não é (necessariamente) necessário ter uma equipa interna de cientistas de dados, mas é fundamental que aqueles que trabalham nestes sistemas compreendam a lógica da análise preditiva, o potencial da automatização e a dinâmica operacional da ITSM. Traduzindo: trata-se de criar programas de formação contínua.
Por último, algo que sempre preocupou qualquer tipo de inovação. A implementação de SLA preditivos implica também a revisão de alguns processos consolidados e a aceitação de um novo paradigma operacional.
Por vezes não é simples, sabemos. Mas recusar a mudança é a forma mais segura de ficar para trás nos desafios do presente e do futuro.
Conclusão: do controlo à vantagem competitiva
Os SLA preditivos não são apenas uma nova funcionalidade a ativar: representam uma nova visão do serviço de IT. Uma visão que passa do controlo de danos à prevenção inteligente, da rigidez à flexibilidade adaptativa, da análise pós-evento à previsão em tempo real.
Num cenário onde a IA na ITSM se torna cada vez mais central, apostar hoje em ferramentas preditivas significa transformar os SLA de restrição em alavanca estratégica.
O futuro não é apenas previsível. É também evitável.
Perguntas frequentes
Qual é a diferença entre o SLA tradicional e o SLA preditivo? O primeiro monitoriza as métricas estáticas e avisa após uma violação; o segundo antecipa os riscos e ativa ações corretivas proativas.
Quais são as principais vantagens dos SLA preditivos? Menos violações do SLA, maior eficácia da equipa de IT, melhor experiência do utilizador, governação proativa e decisões mais rápidas.
Todos podem adotar SLA preditivos? Sim, mas é fundamental ter uma base de dados históricos de qualidade, as ferramentas ITSM certas e uma preparação adequada das equipas de IT.