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Tecnologia

A Inteligência Artificial está remodelando as operações de TI

Na área de TI as ferramentas baseadas em IA estão sendo usadas para melhorar o suporte, otimizar a infraestrutura e prever interrupções do sistema, liberando a equipe para tarefas de maior valor

Maria Korolov, CIO/EUA

Publicada em 13 de junho de 2018 às 09h11

A Inteligência Artificial está começando a comer o mundo, um passo de cada vez, e as operações de TI não são exceção.

Embora ainda no início da implantação, as empresas estão aproveitando a Inteligência Artificial e o Machine Learning para melhorar o suporte técnico e gerenciar a infraestrutura. E o processamento de linguagem natural está provando ser uma valiosa ferramenta de TI. A tecnologia, que abastece a maioria dos chatbots de atendimento ao cliente, está sendo inserida nas operações internas de TI, para melhorar o suporte técnico e as interfaces de usuário.

O Credit Suisse Group, por exemplo, lançou um chatbot em dezembro passado para ajudar a processar solicitações de rotina, como redefinições de senha e reinicializações de computadores.

"Nós éramos principalmente um centro de suporte somente de voz, o que não nos permitia ter eficiência em termos de como lidamos com as consultas de nossos usuários", diz Jennifer Hewit, chefe de serviços cognitivos e digitais da empresa. Os funcionários que ligavam para resolver seus problemas tinham que esperar em uma fila telefônica pelo próximo agente disponível, diz ela, uma abordagem pouco eficaz. "Por isso, queríamos fornecer um novo canal para o service desk e introduzir o chat para uma resposta e ação mais rápidas aos nossos usuários", diz ela.

O Credit Suisse começou a pensar nisso no final de 2016, escolheu o sistema de chatbot Amelia do IPSoft no início de 2017 e iniciou a instalação em junho. Foi instalado e estará em pleno funcionamento até o final do ano.

"Quando a apresentamos, ela era um bebê", diz Hewit, referindo-se ao chatbot. "Eu diria que ela é uma criança agora. Ainda estamos gastando tempo treinando suas habilidades."

Por exemplo, quando o chatbot não é capaz de lidar com uma solicitação, ele  envia a demanda para um agente humano. O chatbot acompanha a conversa, aprende com isso, e esse aprendizado é revisto pelo banco antes de voltar para o chatbot, para evitar erros e preconceitos.

O novo sistema atende 76 mil usuários em 40 países em todo o mundo e permitiu que o Credit Suisse transferisse alguns de seus 80 agentes de suporte técnico para um suporte de nível mais alto. "Minha ambição é, até o final do ano, automatizar 25% das consultas que chegam ao service desk", diz Hewit.

Com o objetivo final de liberar um terço de sua equipe de suporte técnico, o uso de IA na TI do Credit Suisse ressalta o ímpeto que impulsionou a tendência: capacitar o pessoal de TI para gerar mais valor comercial entregando o trabalho de nível inferior a máquinas mais adequadas para essas tarefas.

Usando AI para proteger e inspirar
A Texas A&M University System é outra organização que coloca a IA para trabalhar em TI, implantando a Artemis, uma assistente inteligente da Endgame, para ajudar novos funcionários a manter a universidade protegida contra ataques cibernéticos.

"Nós monitoramos as redes dea 11 universidades e 7 agências estaduais", diz Barbara Gallaway, analista de segurança do Texas A&M University System. A equipe de Gallaway inclui nove funcionários em tempo integral e oito trabalhadores de meio período que não têm a experiência necessária para lidar com incidentes de segurança.

O sistema de IA permite que sua equipe faça perguntas em linguagem simples, ajudando a treiná-los em seus trabalhos como um benefício colateral. "É treinamento no trabalho, ao mesmo tempo", diz Gallaway.

"Acabamos de fazer uma nova rodada de contratações em janeiro e, literalmente, demoramos duas horas para descobrir o que eles estavam fazendo e pular e fazer o seu trabalho", diz ela. "Eles aprenderam em um ritmo mais rápido, e tínhamos menos pessoas recorrendo ao pessoal mais antigo para tirar dúvidas ".

Também teve um efeito positivo no recrutamento, diz ela. Dois anos atrás, ao contratar três analistas de segurança, eles não conseguiam encontrar candidatos suficientes para os trabalhos.

"Em janeiro deste ano, tivemos 88 candidatos para sete vagas", diz ela. "O boca-a-boca foi que o que estávamos fazendo era divertido".

Gerenciando Infraestrutura
A Murphy Oil, com sede em Arkansas, é uma empresa de petróleo com operações nos EUA, Canadá e Malásia e 1,2 mil funcionários em todo o mundo. A empresa começou a transferir toda a sua infraestrutura on-premise para nuvem e SaaS no ano passado, mas as maiores economias foram da adição de inteligência ao gerenciamento de sua infraestrutura de nuvem, diz Mike Orr, diretor de Transformação Digital e TI. 

"Se você apenas levantar e transferir sua carga de trabalho para a nuvem, não economizará dinheiro algum", diz ele. "Pode até custar mais."

A nuvem permite uma flexibilidade significativa, mas pode ser preciso muita gente para ajustar as cargas de trabalho, e isso pesa no custo final. Então, a empresa recorreu a um sistema com tecnologia IA da Turbonomics para fazer recomendações sobre como otimizar a infraestrutura. Mas a verdadeira recompensa veio quando a Murphy Oil se familiarizou com o sistema e passou a confiar nele para realizar o posicionamento e o dimensionamento automaticamente.

"Isso permite que os dados gerem as decisões, em vez de coragem e emoção", diz Orr.

Isso permitiu que a Murphy Oil transferisse a equipe de operações básicas e manutenção para capacitação de negócios. Um funcionário, por exemplo, agora está aprendendo sobre a automação de processos para que a empresa possa avançar ainda mais na curva de maturidade.

"Sempre há uma lista de projetos", diz Orr. "Nós não temos qualquer intenção de demitir as pessoas."

Garantindo a conectividade
O sistema escolar de North Canton, em Ohio, tinha um desafio diferente de gerenciamento de infraestrutura: manter sua rede sem fio em todo o campus. Isso inclui garantir que laptops e dispositivos móveis de usuários possam se conectar corretamente.

Existem cerca de 4,4 mil alunos, 650 funcionários, sete prédios e entre 6 mil e 8 mil dispositivos na rede, com apenas três pessoas para gerencia-la. Em agosto passado, o distrito mudou para o gerenciamento de redes sem fio da Mist Systems e, como benefício adicional, recebeu uma nova interface com tecnologia IA.

"Podemos detalhar as coisas mais rapidamente", diz John Fano, administrador de sistemas da North Canton City Schools. "Você pode dizer: 'O que está acontecendo com o ponto de acesso um', e ele mostrará todas as informações sobre isso, e você pode aprofundar ainda mais. "

Além da interface de linguagem natural, há também IA no back-end, analisando a atividade da rede. "Estamos usando todo o ano para encontrar pequenas coisas na rede que nem sabíamos que estavam acontecendo", diz ele.

No ano passado, por exemplo, sua equipe passou nove meses fazendo capturas de pacotes e rastreamentos para provar ao fornecedor que os laptops da equipe tinham cartões sem fio defeituosos. "Sob o Mist, fomos capazes de ver o problema, todas as informações do pacote, tudo, quase em tempo real e duplicar o problema em cerca de uma hora", diz ele.

O sistema da Mist encontra problemas de rede analisando os dados da própria organização e combinando-os com dados de referência anônimos de outros clientes que optam pelo compartilhamento de dados. Dependendo dos algoritmos específicos, o aprendizado é contínuo ou em lote, diz Bob Friday, CTO da Mist Systems. Outros algoritmos usam modelos de treinamento supervisionados, diz ele.

Como a IA é incorporada ao produto, até mesmo empresas sem experiência interna em Inteligência Artificial ainda podem se beneficiar da tecnologia, acrescenta Friday.

IA

Manutenção preditiva
Antes conhecida por suas câmeras, a Konica Minolta, de Tóquio, começou a usar a ferramenta de gerenciamento de infraestrutura de TI da ScienceLogic no início de 2017, para ajudar na previsão de qual equipamento estava prestes a entrar em colapso.

No início, as previsões eram cerca de 56% precisas, diz Dennis Curry, vice-diretor de tecnologia da empresa, mas o sistema aprendeu com o tempo. "Agora podemos prever que algo irá falhar nas próximas duas semanas em 95% do tempo", reduzindo o tempo de inatividade e reduzindo os custos gerais, diz ele.

A empresa está adicionando a tecnologia ao Workplace Hub, sua plataforma de gerenciamento de TI com tecnologia ScienceLogic, que deve estar disponível ainda este ano.

A Nlyte Software também está planejando oferecer uma ferramenta de manutenção preditiva baseada em IA. Com base na tecnologia Watson, da IBM, a Nlyte usa informações gerais dos clientes para coletar insights sobre equipamentos comumente usados ​​e combina-os com o aprendizado de ambientes de clientes individuais.

"Temos padrões que construímos e os fornecemos aos clientes", diz Enzo Greco, diretor de estratégia da empresa. "Mas descobrimos que o ambiente de cada cliente é um pouco ou significativamente diferente, por isso também fornecemos um kit de ferramentas para os clientes criarem seus próprios casos de uso, seus próprios padrões de IA".

Os dois principais usos são a otimização de energia, como onde colocar novos servidores para otimizar as condições térmicas e a otimização do fluxo de trabalho, informando onde colocar as cargas de trabalho.

Esses tipos de ferramentas são tipicamente personalizados pelas empresas, adaptados às suas próprias operações. Agora, com software pronto para uso e modelos pré-construídos, as empresas podem começar a trabalhar rapidamente, sem ter que ter uma profunda experiência em IA internamente.

A Interxion, com sede na Holanda, é uma empresa que já vem economizando ao usar o Machine Learning para melhorar as operações. Há alguns anos, a empresa, que opera 50 datacenters em 13 cidades em todo o mundo, começou a implantar a tecnologia EcoStruxure, da Schneider Electric, para gerenciamento de infraestrutura de data center (DCIM).

"Estamos construindo, normalmente, quatro novos data centers por ano", diz Lex Coors, diretor de tecnologia e engenharia de data center da empresa.

As primeiras versões eram difíceis de usar, diz ele. Eles forneceram muitas informações, mas foram necessários mais funcionários para entender os dados, tomar decisões e implementá-los.

"Mesmo com o novo sistema, ele fornece tantas recomendações", diz ele. "Eu posso implementar recomendações durante todo o dia."

A mais recente iteração do produto inclui mais inteligência, e agora as economias estão chegando, diz ele.

O orçamento de despesas de capital de reposição teve uma economia entre 1 e 2%, diz ele. "No orçamento de manutenção, vejo uma redução de 10% com todos os benefícios de toda a análise."

Isso porque a empresa pode fazer a manutenção correta, no momento certo, para evitar avarias no equipamento, diz ele, acrescentando que também há recomendações para otimizar a eficiência energética.

É tudo sobre soluções pontuais
Mas uma plataforma de propósito geral para operações de TI continua indefinida, diz Michele Goetz, analista da Forrester Research.

"Ainda não há sistemas de IA que realmente possam substituir uma administração de banco de dados ou um administrador de sistemas", diz ela. "Ainda temos alguns anos para que essas soluções de Inteligência Artificial amadureçam e também precisamos de tempo para as organizações tenham uma visão melhor do que a implementação da IA ​​em seu ambiente de TI deve ser."

Um desafio é que a IA atualmente precisa de grandes volumes de dados de treinamento, e isso está disponível apenas para tipos específicos de problemas. Além disso, os sistemas precisam ser capazes de falar uns com os outros melhor do que hoje, diz Shannon Kalvar, analista da International Data Corp.

"Tecnicamente, se fôssemos ver a convergência do gerenciamento de serviços de TI e o gerenciamento de operações de TI, poderíamos fazer isso em dois ou três anos", diz ele. "Os ganchos técnicos existem. Mas, para ser honesto, não vejo muito desse tipo de design thinking."

Não se trata apenas de automatizar processos, diz ele. "Neste momento, confiamos na experiência das pessoas, no pessoal de apoio, na equipe de operações, para entender e vincular tudo. E eu não quero ser indevidamente severo, vários fornecedores estão dando passos nessa direção, mas não estamos lá ainda."

Ele chama isso de uma camada de abstração de processo, uma inteligência integrada.

De acordo com uma pesquisa da Turbonomics com 750 gerentes de operações de TI, que a empresa conduziu junto com a Red Hat e a AppDynamics, 68% disseram que ainda não estão usando Inteligência Artificial para gerenciamento de TI, enquanto 24% disseram que estão experimentando.

No entanto, 84 por cento disseram acreditar que a IA poderia reduzir a complexidade criando sistemas auto-organizados.

"Eu diria que este é o espaço que muitas pessoas querem jogar, mas não tenho certeza se algum de nós já chegou lá", diz Kalvar, da IDC.



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