O que é fadiga de alertas?

A fadiga de alertas é um estado de esgotamento mental e operacional causado por um número avassalador de alertas, muitos dos quais são de baixa prioridade, falsos positivos ou inúteis.
 

A fadiga de alertas é uma preocupação cada vez maior em setores como saúde, cibersegurança e finanças, embora se estenda a qualquer organização que dependa de supervisão constante e em tempo real. Normalmente, ocorre durante longas horas de trabalho e situações de muito estresse. As notificações são muitas vezes geradas por sistemas de monitoramento, ferramentas de segurança e plataformas de suporte à decisão clínica. 

A fadiga de alertas não é apenas um desafio organizacional, é psicológico. Pesquisas mostram que a superestimulação crônica (como alertas constantes) pode levar o cérebro a um estado reativo, tornando mais difícil processar informações de forma ponderada. 

Quando profissionais de cibersegurança ou clínicos estão expostos a sinais repetitivos e não urgentes, começam a desligá-los.¹ Essa dessensibilização cognitiva pode ser fatal em uma unidade de terapia intensiva (UTI) e catastrófica em um centro de operações de segurança (SOC). 

Se problemas de alta prioridade ou críticos passarem despercebidos, isso poderá causar respostas atrasadas e minar a confiança no gerenciamento de alertas e nos sistemas de segurança. Sejam dados de telemetria de monitores de pacientes ou inteligência de ameaças de firewalls, muito ruído inevitavelmente leva ao silêncio ou à falta de resposta a alertas críticos que podem ter resultados potencialmente desastrosos.

Os riscos da fadiga de alertas não são teóricos. Eles se manifestam em incidentes de segurança do paciente, violações de segurança, interrupções operacionais e falhas no cumprimento de regulamentações. Os profissionais começam a desconfiar dos sistemas de alerta devido ao grande volume de alertas que recebem, o que os leva a ignorar, adiar ou descartar as notificações. 

Em um caso de saúde alarmante, uma criança recebeu uma sobredosagem de 39 vezes de um antibiótico comum. O sistema emitiu vários alertas, mas os médicos sobrecarregados — inundados por alertas constantes durante o plantão — os ignoraram. O problema não eram os dados, mas a fadiga de alarmes (um subconjunto de fadiga de alertas específico para ambientes clínicos). 

Na cibersegurança, o padrão é o mesmo. Os SOCs recebem milhares, se não dezenas de milhares, de alertas diariamente. Essa sobrecarga pode levar a respostas atrasadas e ao aumento da vulnerabilidade a violações de dados. 

Agentes maliciosos aprenderam até mesmo a transformar a fadiga de alertas em armas, lançando grandes volumes de eventos de baixa prioridade para distrair os analistas e ocultar atividades maliciosas à vista de todos. Uma tática às vezes chamada de "tempestade de alertas".

Outros setores não estão imunes. No setor de energia, alertas de segurança ignorados podem levar ao downtime da rede. No setor financeiro, muitos alertas podem interferir na resposta a incidentes. O perigo não se limita a um vertical; é universal onde quer que a intervenção humana em tempo real seja essencial. 

E agora, com a inteligência artificial (IA) desempenhando papel central nas operações, os riscos são ainda maiores. A fadiga de alertas ameaça a integridade desses sistemas, alimentando-os com dados irrelevantes, sobrecarregando os fluxos de trabalho de priorização e minando sua capacidade de detectar ameaças reais em ambientes de alto volume.

Se não for verificada, a fadiga de alertas pode ter impactos graves, tais como:

• Problemas de esgotamento e pessoal: alertas constantes causam fadiga cognitiva, tensão emocional, desgaste e vigilância reduzida entre os membros da equipe. A exposição persistente a alertas excessivos também pode deteriorar o moral e a satisfação geral no trabalho.
  
  
• Incidentes perdidos e falhas de resposta: alertas praticáveis se perdem no ruído, aumentando os tempos de resposta e o risco de violações de segurança. Consequentemente a fadiga de alertas pode contribuir diretamente para ameaças críticas não serem percebidas.
  
  
• Desempenho degradado de IA: A baixa qualidade de dados de entrada prejudica a eficácia do aprendizado de máquina (ML) na detecção de ameaças. Quando os modelos de IA são treinados em dados de baixa qualidade e irrelevantes, sua precisão preditiva diminui.

• Riscos de conformidade e responsabilidade: a fadiga de alertas não afeta somente a eficiência operacional, mas também pode levar a consequências financeiras e jurídicas substanciais. Não responder a questões críticas em tempo hábil pode desencadear penalidades regulatórias.

As causas da fadiga de alerta incluem o design da infraestrutura, a fragmentação das ferramentas, as limitações cognitivas e os processos de fluxo de trabalho ineficientes. As causas comuns de fadiga de alertas são: 

• Telemetria não filtrada e redundância
• Muitas ferramentas, pouca integração
• Falsos positivos e encadeamento de alertas
• Triagem e resposta manuais
• Limites não refinados
• Alertas de baixo valor

Grandes volumes de dados de telemetria, muitas vezes duplicados ou insignificantes, sobrecarregam os responsáveis pelas decisões. Sem filtragem adequada e contexto, as equipes se afogam em dados em vez de extraírem insights úteis.

SOCs, hospitais e empresas costumam usar ferramentas de segurança sobrepostas, gerando alertas redundantes. Sem um sistema unificado de gerenciamento de alertas, essa falta de integração pode causar trabalho redundante, confusão e ineficiência no tratamento de alertas críticos.

Quando as ferramentas de segurança não conseguem identificar a causa raiz de um alerta, vários alertas podem ser gerados para o mesmo evento subjacente. Em seguida, as equipes investigam cada alerta individualmente, sem saber que eles estão relacionados. Isso pode inflar o número de falsos positivos e levar à fadiga de alertas.

Quando as equipes não têm ferramentas de automação ou priorização, podem ficar sobrecarregadas enquanto filtram manualmente os alertas. Esse processo tedioso retarda os tempos de resposta e introduz uma chance maior de erro humano.

As equipes enfrentam dificuldades quando problemas críticos e ruídos de baixa prioridade parecem idênticos, obscurecendo ameaças reais. A classificação incorreta da gravidade de um alerta pode dificultar para os respondentes a alocação da atenção de forma eficaz.

Os limites de alerta padrão raramente refletem o risco real, inundando desnecessariamente os dashboards com alertas de baixo valor. Limites mal ajustados também podem não conseguir distinguir entre flutuações normais e ameaças genuínas, levando à fadiga de alertas.

Conhecer os diversos tipos de alerta e a forma como seus riscos associados aumentam pode ajudar a simplificar e priorizar a resposta. 

A forma como os alertas são gerados e tratados também desempenha um papel fundamental na forma como as organizações têm a experiência da fadiga.

À medida que as organizações tentam reduzir a fadiga de alertas, é importante conhecer as diversas demandas que os alertas manuais e automáticos impõem às equipes.

Os alertas manuais dependem do julgamento humano e são úteis em situações ambíguas ou de alto risco, mas são mais lentos e mais propensos a erros sob pressão. Os alertas automáticos — baseados em lógica com regras ou aprendizado de máquina — possibilitam uma detecção escalonável mais rápida, mas podem perder contexto importante ou gerar falsos positivos.

As estratégias de alerta mais eficazes combinam humanos e máquinas: automatizar a detecção de ameaças rotineira enquanto reservam avaliações manuais para casos que exigem insights mais aprofundados. 

Lidar com a fadiga de alertas de forma eficaz exige uma abordagem estratégica, técnica e humana. As possíveis estratégias são:

• Projetar sistemas proativos
• Otimizar os limites e a priorização
• Utilizar IA na triagem
• Fluxos de trabalho integrados
• Melhorar e educar constantemente

Preveja a fadiga de alertas na fase de projeto, testando ferramentas de alertas e fluxos de trabalho de automação em ambientes de monitoramento em tempo real. O design proativo pode ajudar a fazer o ajuste fino dos limites de alertas, reduzir os falsos positivos e evitar a fadiga de alertas antes que isso afete a resposta.

Adaptar os limites de alerta às normas ambientais, reduzindo alertas irrelevantes. A pontuação baseada em risco — abordagem que classifica os alertas por impacto em potencial e probabilidade — pode ajudar a revelar alertas praticáveis e suprimir os irrelevantes. Isso ajuda os socorristas a concentrarem seus esforços de forma mais eficaz.

Os sistemas de triagem de alertas impulsionados por IA usam processamento de linguagem natural (PLN) e correlação de eventos para lidar com altos volumes de alertas, o que pode aumentar a eficiência e otimizar o foco. A triagem baseada em ML reduz consideravelmente o trabalho manual e as taxas de erro identificando padrões, reduzindo duplicatas e correlacionando alertas relacionados para aliviar a carga de trabalho humana. 

A automação inteligente permite que analistas e clínicos se concentrem em questões críticas. Por exemplo, os alertas podem ser enviados diretamente para as plataformas de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM) para minimizar a troca de contexto, quando os usuários têm que alternar entre vários sistemas ou interfaces para coletar informações.

Monitorar regularmente métricas importantes — como volume de alertas, tempo médio de reparo (MTTR) e taxas de falsos positivos — pode ajudar a refinar estratégias de gerenciamento de alertas. O aumento desses esforços com educação constante e melhores práticas compartilhadas pode alinhar as expectativas entre as equipes clínicas e de segurança.