A automação em Tecnologia da Informação (TI) refere-se ao emprego de recursos tecnológicos para simplificar e automatizar tarefas repetitivas e manuais, visando o aumento da eficiência, a redução de custos e aprimoramento da experiência do cliente.
Automação de TI: Uma Análise Geral
A automação em TI emprega tecnologias e sistemas inteligentes para modernizar e otimizar procedimentos, tarefas e operações. Essa abordagem utiliza desde scripts simples até as mais recentes inovações, como Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina (ML) e Automação Robótica de Processos (RPA).
Essa automação possibilita a execução de tarefas baseadas em regras com ou sem a necessidade de intervenção humana.
O objetivo principal da automação de TI é automatizar atividades que demandam grande esforço humano, com o intuito de diminuir erros, aumentar a produtividade, reduzir custos e melhorar a satisfação do cliente.
Diversos setores, incluindo saúde, varejo, manufatura e logística, têm adotado a automação para simplificar atividades manuais e recorrentes, o que, por sua vez, fortalece a tomada de decisões e a identificação de irregularidades.
Ao automatizar tarefas manuais, as equipes de TI podem se dedicar a projetos de maior valor, como inovação e objetivos estratégicos, agregando valor à organização.
Devido aos avanços tecnológicos, a automação de TI não se limita mais a sistemas locais. Ela se expandiu para serviços baseados em nuvem, conteinerização e microsserviços, permitindo que as empresas aloquem recursos de maneira eficaz e escalem suas operações.
Esta seção irá explorar as ferramentas e tecnologias de automação de TI que estão ganhando relevância no mercado e sendo cada vez mais adotadas.
Tendências Emergentes em Automação de TI
O cenário da automação em TI está em constante evolução, impulsionado por tendências que englobam novas tecnologias, práticas e abordagens. Essas tendências são o resultado de avanços em campos como IA, Processamento de Linguagem Natural (PNL), ML, RPA, computação em nuvem e outras áreas.
De acordo com a Statista, estima-se que o mercado global de automação alcançará a marca de 265 bilhões de dólares.
Vamos analisar algumas das principais tendências emergentes em automação de TI.
Low-code e No-code
As plataformas low-code auxiliam profissionais de TI, programadores e desenvolvedores com pouca experiência em codificação na criação de aplicativos personalizados. Por outro lado, as plataformas no-code permitem que usuários de negócios, sem conhecimento em programação, atendam às suas necessidades específicas de desenvolvimento de forma independente.
Considerando a facilidade e a rapidez de desenvolvimento de aplicações por meio de plataformas low-code e no-code, espera-se que o mercado global de low-code alcance aproximadamente 65 bilhões de dólares até 2027, conforme a Statista.
Essas plataformas oferecem aos usuários interfaces visuais e componentes prontos. Elas capacitam os indivíduos a criar fluxos de trabalho com facilidade, automatizar tarefas e integrar diferentes sistemas sem a necessidade de programação extensa. O objetivo é agilizar as operações e reduzir o esforço.
Organizações e pessoas que não possuem habilidades de desenvolvimento, mas desejam acompanhar a automação e a aceleração digital na era moderna, podem se beneficiar das plataformas que lhes permitem permanecer competitivas.
Essas plataformas oferecem diversas vantagens, incluindo redução de custos, economia de tempo, aumento da produtividade e muito mais. Exemplos de plataformas low-code e no-code incluem Microsoft Power Apps e IBM Watson Orchestrate.
Hiperautomação com IA, PNL e ML
A hiperautomação, uma tendência em ascensão na Automação, foi reconhecida pelo Gartner como uma das principais tendências tecnológicas. Diferentemente da Automação tradicional, a hiperautomação combina tecnologias avançadas, como IA, ML, RPA, PNL, entre outras.
Essas tecnologias avançadas aprimoram o processo de automação, permitindo lidar de forma eficaz com tarefas complexas e inesperadas que geralmente exigem inteligência ou intervenção humana.
A versatilidade da hiperautomação se estende a vários setores, incluindo saúde, gerenciamento da cadeia de suprimentos, bancos, serviços financeiros (BFS) e varejo, entre outros. Espera-se que seu tamanho de mercado alcance US$ 118,66 bilhões em 2030, partindo de US$ 35,08 bilhões em 2022, conforme a Grandviewresearch.
O processo de hiperautomação aumenta significativamente a eficiência, a produtividade e as capacidades de tomada de decisão. A automação de diversos processos, padrões e fluxos de trabalho resulta em uma melhoria notável no desempenho.
O ML aprimora continuamente o desempenho da hiperautomação, resultando em sua notável eficácia no reconhecimento de padrões e na previsão de tendências. Além disso, a PNL permite tarefas que envolvem compreensão de texto escrito, entendimento de nuances de linguagem e facilitação de interações significativas.
As soluções de hiperautomação oferecem diversas vantagens para vários setores. Ao simplificar processos e automatizar tarefas, essas soluções aumentam a eficácia, a precisão e a satisfação do cliente. Além disso, elas capacitam as organizações a enfrentar os desafios de negócios e a se manterem competitivas em seus respectivos campos.
Automação na Nuvem
A automação na nuvem envolve o uso de diferentes metodologias e ferramentas para otimizar o gerenciamento, a implantação e a operação de recursos e serviços baseados em nuvem. Ela utiliza softwares e scripts que automatizam tarefas que antes eram realizadas manualmente por administradores de TI.
O principal objetivo da automação na nuvem é melhorar a eficiência, minimizar erros humanos e escalar rapidamente os recursos da nuvem com base nas necessidades que surgem.
A automação de vários aspectos do ambiente de nuvem abrange uma ampla gama de tarefas, incluindo alocação de recursos, configuração de definições, gerenciamento de implantações, garantia de segurança e conformidade, monitoramento de desempenho e escalabilidade de recursos.
Estima-se que o tamanho do mercado de automação em nuvem seja de US$ 414,85 bilhões até 2030, partindo de um mercado de US$ 53 bilhões em 2021, segundo um relatório da Verified Market Research.
Entre as tarefas que podem ser automatizadas, estão a criação de máquinas virtuais, configuração de armazenamento, instalação de software, ajuste de medidas de segurança, otimização de desempenho, implantação de código e supervisão de aplicativos.
Para alcançar a automação na nuvem, alguns métodos incluem ferramentas de gerenciamento de nuvem prontas para uso ou a utilização de infraestrutura como código (IaC) e ferramentas de orquestração. No entanto, é importante avaliar as necessidades e fatores de sua organização, como o tamanho do ambiente de nuvem e o nível desejado de automação, antes de implementar qualquer solução de automação.
A adoção da automação na nuvem traz vantagens. Ela proporciona maior agilidade às organizações, acelerando o tempo de lançamento de produtos ou serviços. Além disso, leva à economia de custos, otimizando a utilização de recursos. Ela também possibilita a escalabilidade com base nas necessidades de negócios.
Muitos dos principais fornecedores oferecem soluções de automação na nuvem, incluindo Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Terraform, Red Hat Ansible Automation Platform, VMware vRealize Automation e outros.
Plataforma de Orquestração Moderna
A orquestração, no cenário tecnológico atual, serve como uma ferramenta para as organizações, capacitando-as a simplificar e gerenciar fluxos de trabalho complexos. Ao selecionar o tipo de orquestração, as empresas podem aumentar sua eficiência, flexibilidade e escalabilidade.
A orquestração abrange a coordenação e o gerenciamento de sistemas de computadores, aplicativos e serviços para atingir fluxos de trabalho ou processos específicos. Esses fluxos de trabalho automatizam diversas tarefas, como processamento de dados, implantação de aplicativos, provisionamento de infraestrutura, aprendizado de máquina e automação de processos de negócios.
As organizações podem se beneficiar de diferentes tipos de orquestração, dependendo de suas necessidades. Exemplos desses tipos incluem orquestração de nuvem, orquestração de aplicativos, orquestração de fluxo de trabalho, orquestração de serviços e orquestração de dados.
Orquestração de Pipeline de Dados
O gerenciamento de pipelines de dados complexos pode ser desafiador, com uma variedade de tarefas a serem tratadas e o potencial de erros. Felizmente, a orquestração de pipeline de dados oferece uma solução ao automatizar essas tarefas, garantindo confiabilidade e eficiência.
A orquestração de pipeline de dados envolve a automação da execução e do monitoramento de pipelines de dados. Ela inclui a coordenação de dependências de tarefas, a execução de tarefas na ordem desejada, a detecção e resolução de erros ou a geração de alertas e logs. Sem um sistema de orquestração instalado, a manutenção dos dados torna-se muito difícil.
As ferramentas usadas para orquestração de pipeline de dados são Airflow, Luigi, Apache NiFi, StreamSets, Google Cloud Dataflow, Amazon Simple Workflow Service, entre outros.
De modo geral, as organizações podem aproveitar a orquestração de pipeline de dados como um recurso para aumentar a transparência e a visibilidade em seus processos. Isso permite o controle dos dados e a economia ao longo do ciclo de vida de seus pipelines.
A automação de autoatendimento (SSA) envolve o uso de soluções de tecnologia e software para permitir que os usuários executem tarefas e acessem recursos de forma independente. Ela elimina a necessidade de operadores humanos ou equipe de suporte de TI, permitindo que os usuários simplifiquem as operações ao lidar com tarefas de rotina por conta própria. Essa capacitação reduz a necessidade de intervenção manual e promove a eficiência.
Automação de Autoatendimento em Equipes de Operações de TI
A automação de autoatendimento (SSA) utiliza soluções tecnológicas para que os usuários realizem tarefas e acessem recursos por conta própria, eliminando a necessidade de intervenção de operadores ou equipes de suporte de TI. Isso possibilita que os usuários agilizem as operações, gerenciando tarefas rotineiras de forma independente.
Essa abordagem reduz a necessidade de intervenção manual e promove a eficiência.
A automação de autoatendimento é aplicada em várias áreas, como TI, atendimento ao cliente, recursos humanos e finanças. Os setores de ITSM, Suporte ao Cliente, RH e Finanças a utilizam para aprimorar as interações do usuário.
Ao diminuir o envolvimento direto e a intervenção manual, reduz custos, minimiza erros humanos e aumenta a produtividade.
As organizações líderes que oferecem automação de autoatendimento incluem Freshworks, Aisera, ServiceNow e HelpScout.
Chatbots Inovadores
Os chatbots inovadores são mais avançados e interativos do que os tradicionais. Esses chatbots utilizam tecnologia de IA para aprimorar suas respostas por meio do aprendizado com as interações dos usuários. Eles têm a capacidade de compreender a linguagem e fornecer respostas às perguntas.
Os chatbots têm o potencial de transformar completamente as interações com os clientes, oferecendo atendimento 24 horas por dia, abordando dúvidas e facilitando as vendas. À medida que a IA continua a avançar, podemos esperar um aumento no uso de chatbots no futuro.
Um relatório da Precedence Research indica que o tamanho do mercado global de chatbots deve atingir cerca de US$ 4,9 bilhões até 2032, partindo de US$ 0,84 bilhão em 2022.
Exemplos conhecidos de chatbots implementados comercialmente incluem Amazon Alexa, Facebook Messenger Bots, Slack Bots, Google Dialogflow (uma plataforma para desenvolvimento de chatbot) e Amazon Lex (um chatbot desenvolvido pela Amazon Web Services).
Ao incorporar recursos de IA, esses chatbots aprimoram suas funcionalidades. Eles oferecem experiências inteligentes ao compreender a linguagem de forma eficaz e fornecer respostas a consultas complexas. Além disso, eles podem ser personalizados de acordo com as preferências.
Alguns exemplos recentes de chatbots com IA incluem LaMDA, desenvolvido pelo Google AI, ChatGPT, da OpenAI, e o novo modelo de IA da Meta chamado Llama 2.
Segurança de Dados
Vimos e lemos sobre automação em vários campos, e a segurança de dados também tem evoluído. A automação na segurança de dados envolve o uso de tecnologia para automatizar tarefas de segurança, como verificação de vulnerabilidades, resposta a incidentes, gerenciamento de patches, programação de atualizações, provisionamento de usuários, gerenciamento de configurações e muito mais.
Esse tipo de automação é implementado em grandes empresas para dar suporte a um grande volume de ocorrências ou atividades relacionadas à segurança que acontecem diariamente.
A seguir, algumas vantagens da automação na segurança de dados:
- Reduz o número de solicitações de suporte
- Aumenta a velocidade e eficácia das operações de segurança
- Permite que a equipe de suporte se concentre em responsabilidades estratégicas
- Reduz erros manuais
- Simplifica a conformidade com regulamentos de segurança
As principais ferramentas usadas para automatizar a segurança de dados são SIEM (Gerenciamento de Informações e Eventos de Segurança), SOAR (Orquestração, Automação e Resposta de Segurança) e CMDB (Banco de Dados de Gerenciamento de Configuração).
As empresas líderes nesse setor incluem Cisco, Palo Alto Networks, Symantec e IBM, entre outras.
Gêmeo Digital
Um gêmeo digital é um modelo de um objeto ou sistema que espelha suas funções por meio de dados reais. Ele permite a exploração de melhorias e soluções de produtos sem a necessidade de testes físicos. Dados de sensores, dispositivos e interconexões são integrados para criar gêmeos digitais, que são atualizados em tempo real para refletir as condições e o desempenho atuais.
Os gêmeos digitais têm diversas aplicações em setores como manufatura, saúde, transporte e energia. Eles oferecem vantagens como maior produtividade, tratamentos de saúde personalizados, operações de transporte eficientes e manutenção proativa de energia.
O mercado global de gêmeo digital deve crescer a uma taxa impressionante de 42,6% entre 2023 e 2030, elevando seu tamanho de mercado para US$ 137,67 bilhões, partindo de US$ 11,51 bilhões.
A integração de IoT, IA e análise de software aprimora a experiência do usuário com esses gêmeos digitais.
Alguns dos principais benefícios dos gêmeos digitais incluem o monitoramento de sistemas ou processos em tempo real, a análise para prever tendências ou problemas futuros e a compreensão de sistemas ou processos complexos por meio de representações baseadas em simulação com recursos de controle remoto.
Alguns exemplos de uso: os gêmeos digitais são utilizados na área da saúde para simular pacientes e planejar cirurgias. Os gêmeos digitais de energia melhoram os sistemas de energia, e os gêmeos digitais de produto avaliam o desempenho do produto. Os gêmeos digitais de fábrica otimizam os cronogramas de produção, identificando gargalos e melhorando a utilização de energia.
Para mais informações, você pode consultar a seção Tecnologia de gêmeos digitais.
Plataformas de Automação e Orquestração de Serviços (SOAPs)
As plataformas de orquestração e automação de serviços (SOAPs) automatizam processos de TI em ambientes híbridos. Essas plataformas permitem que líderes de infraestrutura e operações (I&O) implementem serviços de negócios de forma fácil, integrando orquestração de fluxo de trabalho, automação de carga de trabalho e provisionamento de recursos.
Fonte: bmc.com
O relatório do Gartner prevê que cerca de 80% das organizações que atualmente usam automação de carga de trabalho provavelmente adotarão SOAPs até o final de 2025. Esses SOAPs permitirão a orquestração de cargas de trabalho em TI e áreas de negócios.
Os SOAPs oferecem um console de administração centralizado e um mecanismo de orquestração que gerenciam eficientemente cargas de trabalho, pipelines de dados e fluxos de trabalho de aplicativos. Eles superam a automação de carga de trabalho tradicional, pois abrangem pipelines de dados, infraestrutura nativa da nuvem e arquiteturas de aplicativos.
Alguns exemplos de uso de SOAPs são: permitir que empresas de software automatizem a distribuição de lançamentos de software para clientes, automatizar o processamento de solicitações de empréstimos para empresas de serviços financeiros e automatizar o agendamento de consultas de pacientes para instituições de saúde.
A seguir, algumas das principais empresas que oferecem soluções SOAPs:
- Amazon Web Services (AWS) Step Functions
- BMC TrueSight Orchestration
- OpenText Operations Orchestration
- Plataforma ServiceNow Now
- VMware Aria Automation
Os SOAPs equilibram as cadeias de ferramentas DevOps, aumentando a agilidade com foco no cliente, reduções de custos, eficiência operacional e padronização de processos.
Robôs Colaborativos (Cobots)
Robôs colaborativos, conhecidos como Cobots, são projetados para trabalhar ao lado de humanos, priorizando a segurança. Ao contrário dos robôs comuns, os Cobots são menores, mais leves e equipados com recursos que visam minimizar o risco de causar danos aos seres humanos. Esses recursos incluem mecanismos de limitação de força, materiais macios e sensores.
Fonte: abb.com
Os cobots têm diversas aplicações em setores como manufatura, saúde e logística. Eles podem realizar tarefas como montagem, soldagem, pintura e embalagem. Ao automatizar essas tarefas, antes realizadas por humanos, os Cobots contribuem para o aumento da produtividade, melhoria das medidas de segurança, otimização dos processos de controle de qualidade e redução de custos.
A pesquisa global MarketsandMarkets prevê que o tamanho do mercado de Cobots aumentará de US$ 1,2 bilhão em 2023 para US$ 6,8 bilhões em 2029, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 34,3%.
À medida que a Inteligência Artificial (IA) avança, podemos antecipar o surgimento de Cobots mais avançados. Esses Cobots de última geração poderão ter recursos de visão computacional, incorporar algoritmos de aprendizado de máquina e middleware de robótica. Essa integração permitirá que eles executem diversas tarefas com maior precisão e medidas de segurança.
Consequentemente, essa transformação irá remodelar o cenário de negócios. A fusão de Inteligência Artificial (IA) com tecnologias aprimora as capacidades dos Cobots, integrando técnicas de visão computacional, algoritmos de aprendizado de máquina e middleware robótico.
Essa integração permite que os Cobots implementem estratégias de prevenção de colisões, além de adquirirem habilidades por meio de oportunidades de conectividade aprimoradas. Isso eleva significativamente os níveis de desempenho desses sistemas.
As empresas líderes no campo de desenvolvimento, construção e fornecimento de soluções de robôs colaborativos incluem Universal Robots, ABB e Fanuc, entre outras.
Automação Robótica de Processos (RPA)
A Automação Robótica de Processos (RPA) ganhou rapidamente destaque no campo da automação. Ela se tornou uma ferramenta essencial para empresas de todos os portes, simplificando o gerenciamento e a automação de tarefas. A RPA opera de acordo com regras predeterminadas, resultando em maior eficiência, maior produtividade e redução de custos.
A RPA utiliza bots que imitam ações humanas para automatizar tarefas como processos, fluxos de trabalho, extração de dados, criação de conteúdo, gerenciamento de comunicação, suporte a clientes e fornecimento de dados.
Conforme a pesquisa, espera-se que o mercado de RPA cresça significativamente na próxima década. Seu tamanho de mercado era de US$ 2.659 milhões em 2022 e deve atingir cerca de US$ 66.079 milhões até 2032, o que representa um CAGR de aproximadamente 37,9%.
Devido à sua incrível flexibilidade, a RPA é amplamente adotada em diversos setores, como TI, finanças, saúde, varejo e manufatura. Ela é utilizada para automatizar fluxos de trabalho e processos, agilizar aprovações de empréstimos, organizar o agendamento de compromissos, atender pedidos e acompanhar a produção, entre outras coisas. Além disso, a RPA aumenta a precisão e garante a conformidade, reduzindo as chances de erros humanos.
Líderes do setor bem conhecidos em RPA incluem o Microsoft Power Automate, uma excelente plataforma de RPA baseada em nuvem; IBM Robotic Process Automation; SAP Build Process Automation; Plataforma de Automação de Negócios Uipath, entre outras.
Considerações Finais
Os exemplos de automação mencionados acima demonstram as tendências crescentes em automação de TI. O campo de TI está em constante evolução com novas tecnologias emergentes, e a abordagem da automação está moldando o cenário de diversos setores.
As empresas estão adotando essas tendências para otimizar suas operações, aumentar a produtividade e aprimorar as experiências do cliente.
Para mais informações, confira as ferramentas populares de Automação Robótica de Processos (RPA).