A automação de TI explica o uso da tecnologia para simplificar e automatizar operações repetitivas e manuais para aumentar a eficiência, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente.
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Automação de TI: uma visão geral
A automação de TI utiliza tecnologia e sistemas inteligentes para modernizar e otimizar tarefas, processos e operações. A automação faz uso de scripts para a tecnologia mais recente, como Inteligência Artificial (AI), Machine Learning (ML) e Robotic Process Automation (RPA).
Ele realiza tarefas baseadas em regras com ou sem intervenção humana.
O principal objetivo da automação de TI é automatizar atividades que exigem o máximo esforço humano para reduzir erros, aumentar a produtividade e reduzir custos e aprimorar a experiência do cliente.
Vários setores, como saúde, varejo, manufatura, logística, etc., estão adotando a automação para suavizar atividades manuais e repetitivas, o que, por sua vez, fortalece a tomada de decisões e a identificação de anomalias.
Ao automatizar tarefas manuais, as equipes de TI podem se concentrar em trabalhos valiosos, como inovação e objetivos estratégicos, para agregar valor à organização.
Devido aos avanços tecnológicos, a automação de TI não se limita aos sistemas locais. Ainda assim, mudou para serviços baseados em nuvem, conteinerização e microsserviços, permitindo que as empresas aloquem recursos de forma eficaz e dimensionem suas operações.
Esta seção explorará as ferramentas e tecnologias de automação de TI que estão ganhando força no mercado e sendo cada vez mais adotadas.
Tendências emergentes de automação de TI
O campo da automação de TI é continuamente moldado por tendências emergentes que abrangem novas tecnologias, práticas e abordagens. Essas tendências são impulsionadas por avanços em áreas como IA, NLP (processamento de linguagem natural), ML, RPA, computação em nuvem e outras áreas relevantes.
De acordo com estatistaprojeta-se que a indústria global de automação atingirá uma quantia impressionante de 265 bilhões de dólares americanos.
Vamos dar uma olhada em algumas dessas principais tendências emergentes de automação de TI.
Low-code e No-code
Plataformas de baixo código auxiliam profissionais de TI, codificadores e desenvolvedores com habilidades de baixo nível de codificação para criar aplicativos personalizados. Por outro lado, as plataformas sem código capacitam os usuários de negócios sem conhecimento de codificação para atender de forma independente às suas necessidades específicas de desenvolvimento.
Levando em consideração a facilidade e o rápido desenvolvimento de aplicações por meio de plataformas low-code e no-code, espera-se que o mercado global de low-code atinja aproximadamente 65 bilhões de dólares até 2027, conforme estatista.
Essas plataformas oferecem aos usuários interfaces visuais e componentes prontos. Eles capacitam os indivíduos a criar fluxos de trabalho sem esforço, automatizar tarefas e integrar vários sistemas sem a necessidade de codificação extensiva. O objetivo é agilizar as operações e minimizar o esforço.
Organizações e indivíduos que carecem de habilidades de desenvolvimento, mas pretendem acompanhar a automação e a aceleração digital na era moderna, podem aproveitar as plataformas que lhes permitem permanecer competitivos.
Essas plataformas oferecem inúmeras vantagens, incluindo redução de custos, economia de tempo, aumento de produtividade e muito mais. Exemplos de plataformas de baixo código e sem código são Microsoft Power Apps e IBM Watson Orchestrate.
Hiperautomação AI com NLP e ML
A hiperautomação, uma tendência emergente em Automação, ganhou o reconhecimento do Gartner como uma das principais tendências tecnológicas. Ao contrário da Automação padrão, a hiperautomação combina tecnologias avançadas como AI, ML, RPA, NLP, etc.
Essas tecnologias de ponta aprimoram o processo de automação para lidar efetivamente com tarefas complexas e inesperadas que normalmente exigem inteligência ou intervenção humana.
A versatilidade da hiperautomação se aplica 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 atinja US$ 118,66 bilhões em 2030, de US$ 35,08 bilhões em 2022, conforme Grandviewresearch.
O processo de hiperautomação aumenta significativamente a eficiência, a produtividade e os recursos de tomada de decisão. A automação de vários processos, padrões e fluxos de trabalho traz 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 capacita tarefas envolvendo compreensão de texto escrito, compreensão de nuances de linguagem e facilitação de interações significativas.
As soluções de hiperautomação fornecem inúmeras vantagens para vários setores. Ao simplificar processos e automatizar tarefas, essas soluções aumentam a eficácia, a precisão e a satisfação do cliente. Além disso, eles capacitam as organizações a enfrentar os desafios de negócios e se manterem competitivas em seus respectivos campos.
Automação em Nuvem
A automação em nuvem envolve o uso de várias metodologias e ferramentas para otimizar o gerenciamento, a implantação e a operação de ativos e serviços baseados em nuvem. Ele conta com softwares e scripts que automatizam tarefas anteriormente realizadas manualmente por administradores de TI.
O principal objetivo da automação da nuvem é melhorar a eficiência, minimizar erros humanos e dimensionar rapidamente os recursos da nuvem com base nos requisitos emergentes.
A automação de vários aspectos do ambiente de nuvem abrange uma ampla gama de tarefas, incluindo atribuição de recursos, definição de configurações, gerenciamento de implantações, garantia de segurança e conformidade, monitoramento de desempenho e dimensionamento de recursos.
O tamanho do mercado de automação em nuvem é estimado em US$ 414,85 bilhões até 2030, de um mercado de US$ 53 bilhões em 2021, com base em um relatório da pesquisa de mercado verificada.
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 obter a automação da nuvem, alguns métodos incluem ferramentas de gerenciamento de nuvem prontas para uso ou a utilização de infraestrutura, como ferramentas de código (IaC) e orquestração. No entanto, é importante avaliar os requisitos 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.
Há vantagens em adotar a automação em nuvem. Ele traz maior agilidade para as organizações, acelerando o tempo de comercialização de produtos ou serviços. Além disso, leva a economia de custos, otimizando a utilização de recursos. Além disso, permite escalabilidade com base nas necessidades de negócios.
Muitos dos principais fornecedores oferecem soluções de automação em 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 atual mundo da tecnologia moderna, serve como uma ferramenta para as organizações, capacitando-as a simplificar e supervisionar fluxos de trabalho complexos. Ao selecionar o tipo de orquestração, as empresas podem aumentar sua eficiência, flexibilidade e escalabilidade.
A orquestração, em essência, abrange a coordenação e o gerenciamento de sistemas de computador, aplicativos e serviços para obter fluxos de trabalho ou processos. Esses fluxos de trabalho automatizam várias tarefas, como processamento de dados, implantação de aplicativos, provisionamento de infraestrutura, aprendizado de máquina e automação de processos de negócios.
As organizações podem aproveitar diferentes tipos de orquestração de acordo com seus requisitos. 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 infinidade de tarefas para lidar e o potencial de erros. Felizmente, a orquestração do 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 monitoramento de pipelines de dados. 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 altamente difícil.
As ferramentas usadas para orquestração de pipeline de dados são Airflow, Luigi, Apache NiFi, StreamSets, Google Cloud Dataflow, Amazon Simple Workflow Service, etc.
No geral, as organizações podem aproveitar a orquestração do pipeline de dados como uma ferramenta para aumentar a transparência e a visibilidade em seus processos. Ele permite governança de dados e economia em todo o 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. Ele elimina a necessidade de operadores humanos ou equipe de suporte de TI, permitindo que os usuários simplifiquem as operações lidando 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) envolve o uso de soluções de tecnologia e software para permitir que os usuários executem tarefas e acessem recursos de forma independente. Ele elimina a necessidade de operadores humanos ou equipe de suporte de TI, permitindo que os usuários simplifiquem as operações lidando com tarefas de rotina por conta própria.
Essa capacitação reduz a necessidade de intervenção manual e promove a eficiência.
Em vários campos, como TI, atendimento ao cliente, recursos humanos e finanças, a automação de autoatendimento é aplicada. Os setores de ITSM, Suporte ao Cliente, RH e Finanças o utilizam para aprimorar as interações do usuário.
Ao reduzir o envolvimento direto e a intervenção manual, reduz custos, minimiza erros humanos e aumenta a produtividade.
As organizações líderes que fornecem automação de autoatendimento incluem Freshworks, Aisera, ServiceNow e HelpScout.
Chatbots inovadores
Os chatbots inovadores estão um passo à frente dos tradicionais, pois são mais avançados e interativos. Esses chatbots de ponta utilizam tecnologia de IA para melhorar suas respostas aprendendo com a entrada do usuário. Eles têm a capacidade de entender 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 avançando, podemos esperar um aumento no número de chatbots no futuro.
Um relatório de pesquisa de precedência afirma que o tamanho do mercado global de chatbot deve atingir cerca de US$ 4,9 bilhões até 2032, de US$ 0,84 bilhão em 2022.
Alguns exemplos conhecidos de chatbots implantados 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. Ofereça experiências inteligentes enquanto compreende a linguagem de forma eficaz e fornece 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
Já vimos e lemos automação em vários campos, mas a segurança dos dados não fica para trás. 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, agendamento 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 número de incidências ou atividades relacionadas à segurança que ocorrem diariamente.
Abaixo estão algumas vantagens da automação de segurança de dados
- Reduz o volume de tickets 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 os regulamentos de segurança
As principais ferramentas utilizadas para automatizar a segurança de dados consistem em 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 neste setor incluem Cisco, Palo Alto Networks, Symantec, IBM, etc.
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 sem testes de melhorias e soluções de produtos. Dados de sensores, dispositivos e interconexões são integrados para criar gêmeos digitais, atualizados em tempo real para corresponder às condições e desempenho atuais.
Os gêmeos digitais têm diversos usos 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 global gêmeo digital Espera-se que o tamanho do mercado cresça CAGR impressionante de 42,6% de 2023 a 2030, elevando seu tamanho de mercado para US$ 137,67 bilhões de US$ 11,51 bilhões.
A integração de IoT, IA e análise de software eleva a experiência do usuário para esses gêmeos.
Alguns dos principais benefícios dos gêmeos incluem monitoramento de sistemas ou processos em tempo real, análise para prever tendências ou problemas futuros e compreensão de sistemas ou processos complexos por meio de representações baseadas em simulação com recursos de controle remoto.
Alguns casos de uso: Os gêmeos digitais são empregados na área da saúde para simular pacientes e planejar cirurgias. Os gêmeos digitais de energia aprimoram 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 obter mais informações, você pode visitar a seção Tecnologia de gêmeos digitais.
Plataformas de automação e orquestração de serviços (SOAPs)
As plataformas de orquestração e automação de serviços (SOAPs) automatizam os processos de TI em ambientes híbridos. Essas plataformas permitem que os líderes de infraestrutura e operações (I&O) implementem serviços de negócios sem esforço, integrando a orquestração do fluxo de trabalho, a automação da carga de trabalho e o provisionamento de recursos.
Fonte: bmc.com
O Gartner O relatório 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 domínios de negócios.
Os SOAPs oferecem um console de administração centralizado e um mecanismo de orquestração que lidam com eficiência com cargas de trabalho, pipelines de dados e fluxos de trabalho de aplicativos. Eles superam a automação de carga de trabalho convencional, 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 estão algumas das principais empresas que oferecem soluções SOAPs:
- Funções de etapas do Amazon Web Services (AWS)
- Orquestração BMC TrueSight
- Orquestração de Operações OpenText
- Plataforma ServiceNow Now
- Automação VMware Aria
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 propositadamente 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 uma variedade de aplicações em setores como manufatura, saúde e logística. Eles podem realizar tarefas, incluindo montagem, soldagem, pintura e embalagem. Ao automatizar essas tarefas, antes realizadas por humanos, os Cobots contribuem para o aumento dos níveis de produtividade, melhoria das medidas de segurança, melhoria dos processos de controle de qualidade e redução de custos.
Local de pesquisa global mercadosemercados preveem que o tamanho do mercado de Cobots aumentará de US$ 1,2 bilhão em 2023 para US$ 6,8 bilhões em 2029, com um impressionante CAGR de 34,3%.
À medida que a Inteligência Artificial (IA) avança no futuro, podemos antecipar o surgimento de Cobots avançados. Esses Cobots de próxima geração podem possuir recursos de visão computacional. Incorpore algoritmos de aprendizado de máquina junto com middleware de robótica. Essa integração permitirá que eles executem várias 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 enquanto adquirem habilidades por meio de oportunidades de conectividade aprimoradas. Consequentemente, 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, Fanuc e outras.
Automação Robótica de Processos (RPA)
A Automação Robótica de Processos (RPA) ganhou força rapidamente no campo da automação. É um verdadeiro divisor de águas para as empresas, independentemente de seu tamanho, pois simplifica 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 usa 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 pesquisar, espera-se que o mercado de RPA cresça significativamente na próxima década. Seu tamanho de mercado foi de US$ 2.659 milhões em 2022 e deve atingir cerca de US$ 66.079 milhões até 2032, o que representa aproximadamente 37,9% CAGR.
Devido à sua incrível flexibilidade, é amplamente adotado em vários setores, como TI, finanças, saúde, varejo e manufatura. Ele é utilizado 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, o 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 fantástica plataforma de RPA baseada em nuvem; IBM Robotic Process Automation; SAP Build Process Automation; Plataforma de Automação de Negócios Uipath, etc.
Palavras Finais
Os exemplos de automação indicados acima simplesmente demonstram as tendências crescentes na automação de TI. O campo de TI está evoluindo continuamente com novas tecnologias emergentes, e a abordagem da automação está moldando o cenário de vários setores.
As empresas estão adotando ansiosamente essas tendências para otimizar suas operações, aumentar a produtividade e destacar as experiências do cliente.
A seguir, confira as ferramentas populares de Robotic Process Automation (RPA).