No cenário atual, a inteligência artificial (IA) generativa está provocando uma reflexão profunda sobre automação, especialmente no contexto do Information Technology Infrastructure Library (ITIL).
Desde sua concepção, o ITIL tem sido um defensor incansável da automação como uma ferramenta transformadora para fornecer valor aos negócios, acelerar mudanças e reinventar o gerenciamento de configuração de serviços.
Quer saber mais sobre o assunto? No artigo a seguir abordaremos os principais pontos relacionados à evolução da automação inteligente no cenário ITSM. Não deixe de continuar a leitura!
Mas antes, o que é “ITIL”?
O ITIL, ou Information Technology Infrastructure Library, é um conjunto de práticas e diretrizes destinado a otimizar a gestão de serviços de tecnologia da informação (TI). O surgimento do ITIL remonta à década de 1980, quando foi desenvolvido.
Inicialmente, consistia em um conjunto de livros que documentavam as melhores práticas para a gestão de serviços de TI. No entanto, ao longo dos anos, evoluiu e passou por diversas versões, até a mais recente, a ITIL 4, que incorpora conceitos ágeis e orientados para o valor, refletindo as tendências contemporâneas na gestão de serviços de TI.
Qual a importância do ITIL atualmente?
Hoje em dia, a certificação se consolidou no mercado e se destaca pela sua capacidade de fornecer uma estrutura sólida para a gestão eficiente de serviços de TI. Além disso, promove a melhoria contínua, permitindo que as organizações se adaptem às mudanças no ambiente de negócios e nas demandas tecnológicas.
Para isso, fornece um conjunto abrangente de melhores práticas para o planejamento, implementação e operação de serviços de TI. Dessa forma, inclui desde o gerenciamento de incidentes até a estratégia de serviço.
A Era da Automação Inteligente
Vivemos em uma era em que a aprendizagem automática (Machine Learning - ML) e a compreensão da linguagem natural (Natural Language Understanding - NLU) desafiam a gestão de serviços de TI ( IT service management - ITSM).
Os provedores de serviços de ITSM estão buscando maneiras de estender automações de processos de ponta a ponta, impulsionadas por tecnologias inteligentes baseadas em IA. A automação inteligente tornou-se uma peça fundamental nesse quebra-cabeça.
Felizmente, o ITIL 4 oferece orientações valiosas para os provedores de serviços de ITSM ampliarem seus processos por meio de automação, IA, ML e NLU, permitindo a criação de operações de serviço eficientes e adaptáveis.
Diferentes Abordagens para a Automação ITIL
Muitas organizações confiam nas melhores práticas do ITIL e nas ferramentas de ITSM para automatizar fluxos de trabalho e soluções.
No entanto, a automação ITIL abrange diversas abordagens, desde a automação tradicional com processos pré-definidos até a automação inteligente usando ML e NLU para aprimorar operações e acelerar a entrega eficaz de serviços.
Historicamente, as ferramentas de ITSM ofereciam automação no processo ou no fluxo de trabalho, muitas vezes exigindo intervenção manual para soluções. No entanto, a automação ponta a ponta e a integração de IA, conforme preconizado pelo ITIL 4, oferecem benefícios mais abrangentes.
Por que o ITIL 4 é importante para o gerenciamento de TI?
A primeira resposta que precisamos ter na ponta da língua, após vermos que o ITIL 4 busca tornar a área de TI mais estratégica dentro das organizações, é justamente essa: dar ênfase à importância da gestão de TI nas organizações.
Outro ponto importante é ajudar o time a elaborar processos e práticas bem definidos, que tragam agilidade e facilidade na implementação de projetos inerentes à transformação digital.
Além disso, um framework como o ITIL 4 vai promover a colaboração entre os mais diversos perfis envolvidos nos serviços de TI, como arquitetos, devs, gerentes de projetos, quality assurance, product owners, dentre outros.
Por fim, a abordagem do ITIL 4 para automação de processos proporciona várias vantagens, como serviços eficientes e redução de custos operacionais. A IA amplifica esses benefícios organizando dados não estruturados por meio de ML e análises preditivas.
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