A inteligência preditiva se torna essencial para a resiliência digital das empresas, garantindo a continuidade dos negócios e otimizando operações de TI com automação.
A inteligência preditiva emerge como um pilar fundamental para a resiliência digital das empresas, transformando a forma como a Tecnologia da Informação (TI) garante a continuidade dos negócios. Segundo Marcos Pinotti, diretor de engajamento da Kron Digital, a complexidade atual das infraestruturas corporativas inviabiliza o monitoramento tradicional, tornando a antecipação de falhas um requisito inegociável.
Essa evolução reposiciona os Application Management Services (AMS), que deixam de ser meros gerenciadores para se tornarem a base da inteligência preditiva nas companhias. Modelos algorítmicos avançados permitem prever inconsistências e otimizar recursos de forma autônoma, liberando equipes técnicas para se dedicarem ao desenvolvimento de automações complexas e impulsionando a inovação.
A integração de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) aos AMS promove uma interpretação avançada do tráfego de dados, substituindo a observação manual de métricas. Essa base tecnológica, que inclui arquiteturas de RAG (Retrieval-Augmented Generation), potencializa a eficiência do suporte técnico e do atendimento especializado, resultando em uma redução significativa do tempo médio de resposta, mesmo em ambientes legados complexos.
Com essa camada de inteligência preditiva, algoritmos de machine learning aprimoram a análise de incidentes recorrentes e de grandes volumes de dados históricos em tempo real. Essa capacidade permite detectar padrões de falhas, degradação de desempenho e vulnerabilidades emergentes, viabilizando ações preventivas automatizadas e tornando a sustentação de sistemas corporativos mais proativa.
Plataformas inteligentes são capazes de executar correções automaticamente ao identificar indícios de falhas antes que se tornem incidentes críticos, minimizando interrupções. Processos autônomos de monitoramento, conforme Pinotti, elevam a maturidade tecnológica da empresa, garantem estabilidade antecipada, trazem previsibilidade financeira e integram as operações técnicas aos objetivos estratégicos de negócios.
O cenário global e nacional reflete essa urgência. A Gartner projeta que os gastos mundiais com tecnologia da informação superarão US$ 6 trilhões em 2026, impulsionados pela modernização de aplicações corporativas. No Brasil, a Brasscom estima investimentos de mais de R$ 774 bilhões em transformação digital até 2028, evidenciando a modernização do AMS como vital para suportar o crescimento das transações digitais.
Contudo, a efetividade da implementação de recursos de inteligência preditiva vai além da aquisição tecnológica, exigindo um preparo corporativo robusto. Questões de governança, mensuração de retorno sobre o investimento e capacidade de infraestrutura são cruciais para a adoção de arquiteturas com agentes autônomos. Pinotti destaca que o alinhamento entre decisões tecnológicas e objetivos estratégicos de longo prazo, com dados históricos organizados em um modelo AI-Ready, é fundamental.
Priorizar a alta disponibilidade significa deslocar o foco da correção de falhas para a garantia de jornadas digitais ininterruptas. Na visão do usuário final, a tecnologia deve ser invisível e infalível. Isso demanda que o AMS atue como uma camada inteligente, capaz de aprender continuamente a partir de cada evento operacional. Para Marcos Pinotti, a integração estrutural entre desenvolvimento e operação, aliada ao poder da Inteligência Artificial (IA), neutraliza riscos e garante a continuidade dos processos, reforçando a competitividade das corporações.
