Definições de IA e automação
A inteligência artificial (IA) adquire conhecimento e aplica uma lógica informada para tomar decisões dinâmicas, enquanto a automação executa tarefas e processos de TI repetitivos. Embora tanto a IA quanto a automação prometam reduzir o trabalho manual, elas não são a mesma coisa e desempenham duas funções distintas.
A IA adquire conhecimento e processa grandes volumes de dados, mais do que a maioria dos humanos conseguiria por conta própria. A partir desses dados, ela consegue extrair insights importantes e tomar decisões dinâmicas. Suas habilidades podem abranger tarefas básicas, como a previsão do tempo para determinar se nos próximos dias "vai dar praia", até algo tão complexo como criar um protocolo de remediação multicamadas para se proteger contra uma possível violação de segurança.
A automação executa tarefas e processos de TI repetitivos, a partir de diretrizes definidas manualmente. Ela faz o que é instruída a fazer, com consistência e confiabilidade. Mesmo quando surgem obstáculos, a automação pode ser programada para lidar com essas situações por conta própria, sem necessidade de intervenção humana. A automação é capaz de realizar tarefas como backups diários, atualizações programadas em milhares de máquinas e resolução de pequenos problemas.
Na TI empresarial, essas funções são diferentes e muito importantes: A automação é a máquina que executa tarefas com base em regras predefinidas, enquanto a IA é o cérebro que aprende e se adapta para resolver problemas complexos sem depender de instruções fixas. Entender a diferença entre elas pode ajudar sua empresa a trabalhar com mais eficiência e alcançar resultados mais estratégicos, usando uma combinação de insights e diretrizes planejadas dos dois recursos.
O que é IA?
O termo IA descreve sistemas capazes de adquirir conhecimento e aplicar insights para resolver problemas. Assim como a inteligência humana, a IA está sempre interpretando o ambiente para tomar decisões que melhorem os resultados. Em vez de seguir um roteiro, a IA o escreve em tempo real. Enquanto a automação tradicional usa lógica repetitiva para executar a mesma ação quando recebe a mesma entrada, a IA se baseia em inferência probabilística. Ela escolhe a melhor ação possível com base em padrões e contexto, mesmo quando a entrada não é idêntica.
Entre as principais características da IA estão:
- Não determinismo: a IA gera resultados com base em probabilidade estatística e padrões aprendidos. A saída pode mudar com base em novos dados ou na atualização do modelo, mesmo que o prompt inicial seja semelhante.
- Sistemas baseados em aprendizado: o machine learning (ML) e o deep learning identificam padrões complexos nos data centers e melhoram o desempenho deles ao longo do tempo sem reprogramação humana direta.
- Predição: a IA de destaca em tarefas que exigem análise preditiva, processamento de linguagem natural (PLN) e classificação.
Conheça a infraestrutura de IA
O que é automação de TI?
A automação é um conjunto de regras explícitas projetadas para executar tarefas repetidas vezes com consistência, reduzir o risco de erros e ajudar você a sempre obter os mesmos resultados. As equipes de operações de TI desenvolvem essas regras e a tecnologia as segue para executar tarefas, atualizar bancos de dados e muito mais sem a necessidade de intervenção humana. Nesse sentido, a automação é a base de qualquer TI empresarial eficiente.
Uma plataforma de automação é mais do que uma biblioteca de scripts: é uma ferramenta essencial que seus administradores de sistemas usam para escrever playbooks que orquestram tarefas complexas, como provisionamento de infraestrutura, implantação de aplicações e cumprimento de políticas em ambientes diversos. Ela é um mecanismo consistente que executa suas operações sempre do mesmo jeito, com praticamente nenhuma surpresa.
Entre as principais características da automação estão:
- Determinismo: se a entrada for a mesma, a saída provavelmente também será. Não há muita margem para erros. O processo é previsível porque as instruções são escritas em YAML, uma linguagem de dados legível por humanos.
- Com base em regras: a automação segue apenas as instruções fornecidas. Ela não se desvia, aprende nem se adapta a problemas inesperados, a menos que esses problemas estejam explicitamente descritos no código do fluxo de trabalho original.
- Consistência: a automação assegura uma configuração uniforme em milhares de servidores, aplicações de patches programadas e novas infraestruturas provisionadas sempre da mesma forma.
Principais diferenças entre IA e automação
É possível resumir a diferença entre IA e automação com apenas uma pergunta: ela segue regras ou as cria?
A IA interpreta o conhecimento. Sua adaptabilidade produz resultados variados com base em decisões orientadas por dados. Ela usa ML e deep learning para obter a melhor solução ou recomendação, gerando fluxos de trabalho mais proativos e reduzindo a pressão que a necessidade de intervir manualmente provoca sobre a equipe de TI. Ela consegue detectar novas anomalias e criar novos modelos preditivos sem ser explicitamente reprogramada.
A IA se destaca em tarefas de adaptação, como:
- Comportamento preditivo.
- Detecção de anomalias.
- Classificação de padrões.
- Compreensão de linguagem.
- Decisões baseadas em contexto.
A automação segue as regras. Uma ferramenta de automação aplica regras explícitas fornecidas por administradores de sistemas ou engenheiros. Ela executa fluxos de trabalho predefinidos, aplica uma configuração consistente e elimina a variabilidade humana. A automação produz sempre o mesmo resultado se a entrada não for alterada.
A automação se destaca em tarefas repetitivas, como:
- Provisionamento.
- Configuração.
- Conformidade.
- Gerenciamento de patches.
- Implantações de aplicações.
No geral, a IA aprimora a tomada de decisões ao analisar os dados, os fluxos de trabalho e os ambientes do seu negócio antes de apresentar uma recomendação estratégica para mudanças. Ela revela insights que os administradores podem não ter percebido e otimiza os resultados dinamicamente. A automação melhora a eficiência e reduz falhas humanas. Ela acelera as operações e elimina tarefas manuais propensas a erros. A automação assegura que tudo aconteça conforme o planejado. A IA determina as próximas etapas.
IA ou automação? Você não precisa escolher.
Na organização de um ambiente de TI empresarial, o ideal é usar uma combinação de IA e automação para alcançar a automação inteligente. Quando trabalham juntas, elas integram processos consistentes e repetitivos a uma IA adaptável.
A IA precisa de um mecanismo de automação confiável para colocar suas decisões em prática. Veja a automação orientada a eventos, por exemplo. As equipes de TI costumam usá-la para gerenciar como e quando disparar ações específicas, usando um conjunto de diretrizes do tipo "se isto acontecer, faça aquilo". Em vez de a automação operar por conta própria dentro das suas regras predefinidas, integrar IA permite respostas mais imediatas a eventos em tempo real. O uso da IA em operações de TI (AIOps) pode levar a decisões mais úteis para a empresa, como prever falhas proativamente e iniciar fluxos de trabalho de correção antesque os problemas se tornem grandes demais.
A automação inteligente libera seus funcionários e recursos para se concentrarem em projetos mais estratégicos. Ela pode até ajudar a expandir a capacidade de desenvolvimento e a escalabilidade da sua equipe. O desenvolvimento assistido por IA pode reduzir o tempo necessário para gerar novos playbooks YAML ou criar aplicações, enquanto permite ajustes rápidos à medida que as necessidades da sua organização evoluem. A automação inteligente não apenas facilita o gerenciamento, como também ajuda a sua equipe de TI a obter o máximo de recursos limitados.
Como a Red Hat pode ajudar?
O Red Hat® Ansible® Automation Platform conta com ferramentas para criar, gerenciar e escalar a automação em toda a empresa. Isso inclui o automation coding assistant, que permite aos desenvolvedores gerar tarefas de automação usando prompts em linguagem natural e criar Ansible Playbooks que atendam às práticas recomendadas.
E a melhor parte? Você pode integrar o Ansible Automation Platform com o Red Hat OpenShift® AI para oferecer uma experiência de usuário consistente para todas as equipes. Também é possível integrar o Ansible Automation Platform ao Red Hat Enterprise Linux®, que serve como uma plataforma escalável para operar na nuvem híbrida aberta. Dessa forma, você ganha mais flexibilidade sem dependência de fornecedor.
Automação de AIOps com o Red Hat Ansible Automation Platform
O Red Hat® Ansible® Automation Platform é uma solução de automação de ponta a ponta que oferece ferramentas e recursos de IA para uma grande variedade de operações de TI.
