A tecnologia está cada vez mais integrada às nossas vidas e, ao mesmo tempo, mais crítica para os processos empresariais. Nada é mais frustrante do que sentar para trabalhar e o computador simplesmente não ligar. No varejo, uma loja com sistema fora do ar por minutos pode significar uma perda considerável de faturamento. O que essas situações têm em comum? Elas podem ser evitadas.
Com o avanço da inteligência artificial e da análise preditiva, o suporte de TI está saindo de um modelo reativo para um modelo proativo. Em vez de esperar que algo dê errado para agir, a tecnologia nos permite antecipar falhas antes mesmo que o usuário perceba que há um problema.
IA e dados: prevenindo falhas antes que aconteçam
Na FindUP, analisamos dados de milhares de chamados por dia para equipamentos de todos os fabricantes e, num futuro próximo, poderemos identificar padrões que nos ajudam a prever falhas. Se, por exemplo, um modelo específico de computador apresenta um aumento repentino de ocorrências de lentidão ou travamento, nossa inteligência artificial poderá sugerir medidas corretivas antes que o problema se generalize.
Esse conceito não é muito diferente do que acontece em recalls de carros. Assim como um modelo pode sair de fábrica com um defeito de fabricação recorrente, equipamentos de TI também podem apresentar falhas crônicas. A análise de dados nos permite identificar esses padrões e agir preventivamente, reduzindo custos e melhorando a experiência do usuário.
Ou seja, a IA está trazendo avanços significativos na forma com a qual técnicos e clientes interagem com o suporte de TI. Ao invés de perder tempo esperando uma resposta humana, a IA pode fornecer soluções instantâneas para problemas recorrentes. Para quem tem receio: isso não significa substituir o fator humano, mas sim potencializá-lo – liberando profissionais para focar em desafios mais complexos.
O fator climático: variáveis externas inesperadas
A análise de dados também pode revelar padrões curiosos. Um caso interessante foi o de uma empresa que enfrentava quedas frequentes no sinal de internet sempre às 16h, mas sempre em semanas alternadas. Após diversas investigações sem sucesso, descobriram que o fenômeno estava ligado à maré: quando ela subia muito, o sinal da operadora era refletido de forma diferente e passava direto pelo ponto de recepção. Quando a maré baixava, o problema desaparecia.
Imagine quantos outros fatores podem influenciar a eficiência do suporte técnico sem que ninguém perceba. A capacidade de correlacionar dados de forma ampla e inteligente pode ajudar a entender melhor as variáveis que impactam o desempenho de equipamentos e redes.
Desafios e oportunidades
Com a tecnologia avançando rapidamente, o suporte de TI está saindo da postura reativa e entrando na era da predição. O objetivo não é apenas resolver problemas, mas evitá-los antes que causem impacto. Essa é a transformação que a IA e a análise de dados estão trazendo para o setor.
No entanto, a adoção de um modelo preditivo exige uma mudança de mentalidade. Muitas empresas ainda se preocupam com a confiabilidade desses sistemas. Mas a realidade é que os dados são nossos aliados. Ao consolidar um histórico robusto de informações, as previsões se tornam cada vez mais precisas.
Estamos apenas começando a explorar o potencial da análise de dados no suporte de TI. O futuro aponta para um cenário em que falhas serão prevenidas antes mesmo de impactar os usuários, e onde a experiência digital se tornará cada vez mais fluida.
No fim das contas, a pergunta que devemos fazer não é “como resolver problemas de TI?”, mas sim “como evitá-los?”. E a resposta está nos dados.
Fábio Freire, fundador e CEO da FindUP.
Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais
