Segundo a Softtek, uso de IA em serviços de sustentação de sistemas reduz o tempo de diagnóstico, automatiza análises de causa raiz e ajuda empresas a lidar com ambientes de TI cada vez mais complexos
A Inteligência Artificial (IA) está promovendo uma mudança estrutural no modelo de Application Management Services (AMS), serviço responsável pela sustentação e evolução de aplicações corporativas. Tradicionalmente associado ao atendimento de incidentes e ao cumprimento de SLAs, o AMS passa a incorporar recursos de automação, análise preditiva e autocorreção, tornando-se mais orientado à prevenção de falhas e ao suporte aos objetivos de negócio.
O movimento ganha relevância à medida que as empresas operam ambientes tecnológicos cada vez mais complexos, compostos por sistemas legados, ERPs, APIs, microserviços e infraestruturas distribuídas em múltiplas nuvens. Segundo levantamento da Gartner, 54% dos líderes de infraestrutura e operações afirmam que estão adotando IA com foco em otimização de custos, evidenciando que a tecnologia já ocupa papel central nas estratégias de modernização e eficiência da TI corporativa.
“Com o apoio da IA, o AMS deixa de atuar apenas de forma reativa e passa a antecipar problemas, automatizar tarefas repetitivas e apoiar decisões com base em dados”, afirma José Roberto de Paula, Practice Manager da Softtek Brasil.
Complexidade crescente
A necessidade de aplicar IA em AMS está diretamente relacionada ao desafio de monitorar e correlacionar informações em ecossistemas altamente integrados e, muitas vezes, pouco documentados.
Tecnologias de AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) permitem identificar padrões, priorizar incidentes, sugerir causas prováveis e reduzir o tempo necessário para entender o que está acontecendo em uma aplicação. Em muitos casos, esse tempo de diagnóstico é um dos principais gargalos operacionais, especialmente quando envolve múltiplos fornecedores e diferentes camadas tecnológicas.
Aplicações por setor
O uso de IA em AMS assume formatos distintos, de acordo com o porte e a criticidade das operações. Em setores como bancos, seguradoras, telecomunicações e energia, onde há baixa tolerância a indisponibilidades, as iniciativas mais avançadas concentram-se na correlação automática de eventos em múltiplas camadas, na classificação e priorização inteligente de incidentes, na geração automatizada de análises de causa raiz (RCA) e em mecanismos de self-healing para diagnóstico e correção automática.
Já em segmentos como indústria, varejo, saúde e serviços B2B, em que as equipes de sustentação costumam ser mais enxutas, as aplicações mais frequentes envolvem triagem automatizada de chamados, automação de incidentes recorrentes, chatbots técnicos com capacidade de resolução e uso de IA generativa para documentação funcional, técnica e de testes.
Ganhos práticos
Empresas que já adotam IA em AMS relatam redução de chamados duplicados e retrabalho, diminuição do tempo de resposta e resolução, menor dependência de profissionais com conhecimento específico, expansão automática da base de conhecimento e redução de custos operacionais por meio da automação.
Além dos ganhos de eficiência, a abordagem contribui para melhorar a experiência do usuário final, com respostas mais rápidas, maior transparência e menor impacto de indisponibilidades.
Próximos passos
Nos próximos anos, a expectativa é que a IA assuma grande parte das atividades de suporte de primeiro e segundo níveis, enquanto profissionais mais experientes atuarão na supervisão e evolução dos modelos.
Agentes autônomos também devem ganhar espaço no monitoramento de processos críticos e na execução de ações corretivas em períodos de alta demanda, como fechamentos financeiros e operações sazonais.
Para acompanhar essa evolução, as empresas precisarão investir em governança e qualidade de dados, além de fortalecer o conhecimento de negócio das equipes responsáveis pela gestão das aplicações.
“A tecnologia é um facilitador, mas o diferencial continuará sendo a capacidade de conectar a inteligência artificial às prioridades e aos objetivos estratégicos da organização”, conclui José Roberto.
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