João Miguel Mesquita
Os serviços de tecnologias de informação deixaram de ser vistos como um mero suporte de bastidores focado em garantir a estabilidade de aplicações, a disponibilidade de servidores e a segurança das redes. Este panorama operacional estático deu lugar a uma abordagem preditiva e estratégica, na qual as ferramentas digitais integram automatização, inteligência artificial e novas estruturas de arquitetura informática com o objetivo de antecipar falhas e gerar valor direto para os utilizadores.
Historicamente, o desempenho destas infraestruturas era avaliado através dos Acordos de Nível de Serviço, conhecidos pela sigla SLA, que se limitavam a quantificar parâmetros técnicos como a percentagem de tempo em que um sistema permanecia operacional ou a velocidade de resposta perante uma falha. Contudo, a evolução do mercado exige a transição para os Acordos de Nível de Experiência, ou XLA, colocando a prioridade na satisfação do utilizador final e na produtividade global. Esta mudança obriga a fundir as métricas estritamente técnicas com indicadores que avaliam o impacto real da tecnologia no quotidiano profissional.
Esta complexidade crescente decorre da massificação de ambientes digitais distribuídos e do modelo multicloud, que consiste na utilização simultânea de múltiplos fornecedores de serviços de computação em nuvem. Para gerir este cenário sem que os custos financeiros cresçam de forma linear com o volume de dados, as organizações necessitam de abandonar os processos manuais. A gestão moderna requer a adoção de grafos de conhecimento inteligentes, que utilizam a inteligência artificial para coordenar áreas que vão desde a gestão de serviços de suporte até à otimização de custos financeiros em ambientes de nuvem, uma prática designada por FinOps.
A introdução de mecanismos de automatização promete mitigar falhas de forma autónoma e libertar os recursos humanos de tarefas repetitivas. Todavia, a autonomia tecnológica sem uma estrutura rígida de supervisão introduz riscos operacionais e de conformidade legal. Por esta razão, os modelos de automatização baseados em inteligência artificial devem ser regulados por molduras de governação que garantam a supervisão humana nas tomadas de decisão críticas. Trata-se de encontrar um ponto de equilíbrio que combine a rapidez algorítmica com a rastreabilidade e a transparência regulatória.
Paralelamente, a proteção dos ativos digitais deixou de se basear num perímetro estático e defensivo ao redor das aplicações. A dispersão dos acessos e a sofisticação dos ataques informáticos forçaram a implementação de uma cibersegurança dinâmica. Este modelo recorre a algoritmos de aprendizagem automática para monitorizar os sistemas produtivos de forma contínua, detetando desvios de comportamento nos dados e neutralizando as ameaças antes que estas consigam interromper a continuidade dos processos de negócio.
De acordo com a perspetiva partilhada por Tiago Lopes Duarte, Partner da Stratesys, as estruturas de suporte tecnológico precisam de demonstrar capacidade de evolução e adaptação para responder a alterações do mercado e a novas exigências regulatórias sem afetar as plataformas críticas. O responsável defende que estes serviços devem assentar numa lógica modular e componível, reconhecendo a coexistência entre os sistemas informáticos herdados do passado e as novas soluções integradas na nuvem. A disponibilização de um catálogo flexível de competências permite desenhar modelos de assistência técnica desenhados à medida de cada empresa, rejeitando pacotes de soluções fechados ou rígidos.
Desta forma, os novos modelos de suporte estruturam-se em torno do utilizador e da transparência, assumindo um papel de acompanhamento contínuo da atividade económica das empresas, que operam hoje num cenário de transformação permanente.
