Inteligente, escalável e orientado por IA: a próxima era do gerenciamento de aplicações

Enquanto a IA remodela o cenário empresarial, ocorre uma mudança radical na forma como pensamos sobre o gerenciamento de aplicação. As organizações mais bem-sucedidas em 2025 não estão apenas se adaptando à complexidade da nuvem; eles a utilizam como catalisador para uma inteligência operacional incomparável, visando gerar valor real para os negócios.

Os líderes de TI em todas as funções enfrentam desafios complexos à medida que usam insights e automação orientados por IA para transformar a maneira como abordam o gerenciamento de aplicações. Mas, com a abordagem certa, os líderes empresariais podem melhorar significativamente a prestação de serviços em todo o ciclo de vida da aplicação.

Os analistas do setor relataram seus insights e previsões para o ano e não é surpresa que o foco esteja na otimização e na estabilização dos sistemas de TI existentes. Com relação aos serviços de gerenciamento de aplicações, as três principais tendências notáveis são:

• Os Diretores de Informação (CIOs) focam em resiliência e inovação - Os CIOs estão priorizando investimentos em arquiteturas resilientes e soluções impulsionadas por IA para ajudar a garantir a continuidade do negócio e fomentar a inovação contínua.
• Importância crescente da sustentabilidade - A sustentabilidade se tornará um foco fundamental, com as organizações buscando soluções de nuvem verde e práticas de gerenciamento de aplicações que se concentrem na eficiência.
• Automação extrema - as empresas priorizarão a automação extrema para simplificar o gerenciamento de aplicações, reduzindo custos e melhorando a eficiência operacional. O AIOps impulsionará sistemas de autocorreção, manutenção preditiva e atualizações contínuas de software.

Os CIOs estão sob constante pressão para otimizar os gastos operacionais, mas precisam de mais financiamento para iniciar iniciativas de modernização de TI. As equipes de operações de TI estão lidando com o aumento da complexidade das aplicações em ambientes híbridos e multinuvem, o que leva a serviços de negócios insatisfatórios e aumenta os custos.

Arquitetos técnicos lutam para manter e gerenciar um ambiente de TI expansivo devido à crescente dívida técnica. Os gerentes de continuidade de negócios se preocupam com o possível impacto das falhas de TI nas operações de negócios enquanto buscam soluções para resiliência e continuidade. Por fim, os gerentes de entrega e talentos acham difícil obter e reter talentos com a combinação certa de habilidades de tecnologia de negócios e experiência em operações de AMS lideradas por IA.

O gerenciamento e a otimização de aplicações corporativas e sua infraestrutura subjacente afetam os líderes de TI em todas as funções. Porém, os CIOs, sem visibilidade das operações de TI correlacionadas às prioridades de negócios, são os mais atingidos; se eles não puderem mostrar o retorno dos investimentos atuais, não poderão solicitar mais fundos.

O gerenciamento de aplicações críticas personalizadas em ambientes híbridos e multinuvem exige esforço e cuidado constantes. Alguns dos principais desafios que as empresas enfrentam no gerenciamento de aplicações personalizadas são:

• Compatibilidade com nuvens públicas – Aplicações personalizadas geralmente exigem uma reconfiguração significativa para funcionar sem dificuldades em plataformas de nuvem pública e com serviços de nuvem pública. Os provedores de nuvem têm protocolos personalizados, interfaces de programação de aplicativos (APIs) e configurações que aumentam a complexidade do gerenciamento da compatibilidade.
• Gerenciamento multinuvem – A maioria das organizações hoje usa vários provedores de nuvem, como AWS, Azure e Google Cloud. Garantir desempenho e integração consistentes entre essas plataformas requer recursos qualificados e dedicados que possam realizar monitoramento 24 horas, implementar automação eficaz e ser responsável pela governança.
• Otimização de escalabilidade e desempenho – Dimensionar aplicações personalizadas dinamicamente em diversos ambientes de nuvem pode ser um desafio. A otimização do desempenho se torna uma equação complexa que envolve a alocação de recursos, o gerenciamento de latência e a eficiência de custos.
• Silos operacionais e proliferação de ferramentas - O uso de ferramentas e processos díspares em plataformas de nuvem geralmente leva a silos. Isso também leva ao uso de recursos duplicados fazendo as mesmas coisas em diferentes plataformas, levando a maior complexidade e custos. Essa falta de padronização e integração pode impedir a eficiência operacional geral e amplificar ainda mais a lacuna de talentos.
• Lacuna de talentos – O gerenciamento de aplicação personalizados em uma configuração multinuvem híbrida exige habilidades especializadas em Tecnologia de nuvem, desenvolvimento de aplicação e gerenciamento de infraestrutura. A escassez dessa experiência é um desafio persistente para as empresas.

A complexidade do gerenciamento de aplicações em ambientes híbridos vem crescendo continuamente, e os métodos tradicionais têm dificuldades para acompanhar o ritmo dos ambientes de TI modernos. O gerenciamento baseado em IA introduz uma descoberta transformadora ao fornecer soluções inteligentes e orientadas por dados para otimizar o desempenho das aplicações, aumentar a segurança e simplificar as operações.

Usando aprendizado de máquina e análise preditiva, a IA pode identificar padrões, antecipar desafios e oferecer soluções proativas, ajudando a garantir a integração e funcionalidade perfeitas em todas as plataformas de nuvem. A IA revolucionou a maneira como as empresas gerenciam aplicações personalizadas em ambientes de multinuvem híbrida com os seguintes recursos:

• Monitoramento inteligente e insights  – Ferramentas impulsionadas por IA podem monitorar aplicações em múltiplas nuvens em tempo real, identificando anomalias e fornecendo insights praticáveis para evitar downtime.
• Análise preditiva de dados para gerenciamento proativo  – A IA viabiliza análise preditiva de dados, permitindo que as empresas prevejam possíveis problemas e lidar com eles de forma proativa, reduzindo interrupções não planejadas.
• Automação de tarefas repetitivas - A automação orientada por IA elimina tarefas repetitivas, como gerenciamento de patches, alocação de recursos e ajuste de desempenho, liberando recursos humanos valiosos.
• Dimensionamento dinâmico  – A IA permite o dimensionamento dinâmico de Recursos com base nas demandas de carga de trabalho, ajudando a garantir o desempenho ideal e minimizando os custos.

O setor já está vendo provedores de multinuvem incorporando IA generativa (IA generativa) em suas ofertas, e podemos esperar ver mais disso em 2025.

A combinação de uma abordagem que prioriza os ativos com uma metodologia de gerenciamento de baixo contato incorporando a automação provou ser um divisor de águas para otimizar o gerenciamento de aplicações críticas para os negócios. Ao usar tecnologias avançadas, como IA/ML e ferramentas nativas da nuvem, essa metodologia permite que os clientes melhorem a eficiência operacional por meio do uso de modelos de autoatendimento. Isso reduz a necessidade de intervenção manual, reduzindo o erro humano.

Uma metodologia de baixo contato é adequada para operações como:

• Implementação e configuração automatizadas de aplicações - isso é feito por meio da automatização dos processos de provisionamento e configuração de aplicações. Por exemplo, o software para novos funcionários pode ser instalado automaticamente com configurações predefinidas assim que eles ingressam.
• Dimensionamento dinâmico de aplicações baseadas na nuvem – A automação com pouca intervenção permite que as equipes de TI lidem com cargas de trabalho flutuantes, aumentando ou diminuindo automaticamente a escala das aplicações baseadas na nuvem. Por exemplo, uma plataforma de comércio eletrônico que está enfrentando um aumento no tráfego durante uma promoção pode alocar automaticamente mais servidores ou recursos para lidar com a demanda, ajudando a garantir uma experiência de usuário tranquila.
• Monitoramento e resolução de problemas em tempo real – Anomalias e gargalos de desempenho em aplicações podem ser detectados rapidamente sem intervenção manual. Por exemplo, se um serviço crítico diminuir a velocidade devido ao alto tráfego, o sistema aumentará automaticamente os Recursos ou aplicará correções para manter o Tempo de atividade e o desempenho do serviço.
• Gerenciamento contínuo de segurança e conformidade - As operações de rotina, como varreduras de vulnerabilidades, gerenciamento de patches e aplicação de políticas, podem ser facilmente automatizadas. Por exemplo, quando surge uma nova ameaça à segurança, o sistema pode implementar automaticamente patches nos aplicativos afetados sem intervenção humana, minimizando a exposição ao risco.
• Capacidade de autocorreção para aplicações – Em caso de falhas nas aplicações, os sistemas sem intervenção manual podem diagnosticar e resolver problemas de forma autônoma. Por exemplo, se um servidor que hospeda uma aplicação crítica falhar, o sistema pode automaticamente mudar para um servidor de backup, restaurar serviços e notificar os stakeholders, tudo sem nenhuma intervenção manual.
• Sistemas de autoatendimento – Sistemas de autoatendimento baseados em IA generativa permitem que os usuários abram tickets e iniciem correções automatizadas sem a necessidade de falar com um representante de suporte. Isso resulta em resultados mais rápidos e em uma utilização otimizada do tempo para os recursos humanos.

A IBM ajudou uma empresa multinacional de manufatura a usar uma abordagem ativo-first-AMS para implementar uma estratégia baseada em dados e independente de plataforma e de ferramenta para operações de TI. O serviço impulsionado por IA fornece monitoramento e observabilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana em todo o ambiente de TI.

Ela também fornece gerenciamento de serviços de TI que também é impulsionado por IA, marcando um avanço significativo na eficiência operacional, visibilidade e eficácia. Isso ajudou a empresa a detectar mais de 50 problemas antes da produção e a economizar mais de US$ 83.000 em despesas mensais de TI, além de economias adicionais decorrentes da redução do esforço manual.

Na IBM, utilizamos nosso amplo conjunto de ferramentas proprietárias em uma metodologia "ativo-first"que nos permite acelerar e otimizar nossos serviços de AMS e agregar benefícios aos nossos clientes. O portfólio de ativos e aceleradores inclui o Manage on Mainframe, o Transition Engine e o PRISM, para citar alguns.

Juntos, essas ferramentas e ativos ajudam a melhorar significativamente a prestação de serviços em todo o ciclo de vida do aplicativo. Além disso, os ativos são impulsionados pelo IBM Consulting Advantage, uma plataforma de entrega de IA que fornece assistentes, agentes e aplicações de IA específicos de função e domínio. Não se trata apenas de gerenciar aplicações; trata-se de otimizar as operações de negócios para o crescimento sustentável e a melhoria contínua.

Para uma visão mais aprofundada da IBM Consulting, participe do nosso próximo webinar:  "Aproveitando a IA para simplificar o gerenciamento e otimizar custos de aplicativos personalizados em nuvem híbrida".