Segundo Rolando Bonaccorsi, líder em IA e ciência de dados aplicadas a negócios e operações, durante muitos anos, o suporte técnico foi estruturado com base em modelos reativos. Usuários registravam chamados, equipes analisavam os problemas e a solução era apresentada apenas depois que a falha já havia afetado a operação. Embora esse formato tenha sido suficiente em um cenário de menor complexidade tecnológica, a transformação digital elevou o nível de exigência das empresas e tornou necessária uma abordagem muito mais rápida, inteligente e preventiva.
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O que está mudando na gestão do suporte de TI?
A principal mudança está relacionada à forma como os incidentes são tratados. Em vez de aguardar que o usuário identifique uma falha e abra um chamado, muitas organizações passaram a utilizar soluções de observabilidade capazes de monitorar continuamente aplicações, infraestrutura e serviços. Essa visão em tempo real permite detectar comportamentos fora do padrão antes que o problema provoque impactos significativos para o negócio.
A inteligência artificial também ampliou a capacidade de análise das operações de TI. Plataformas baseadas em AIOps conseguem correlacionar milhares de eventos simultaneamente, identificar a causa provável de uma falha e sugerir ações corretivas em poucos segundos. De acordo com Rolando Bonaccorsi, esse modelo reduz o excesso de alertas, acelera o diagnóstico e permite que as equipes concentrem esforços em situações que realmente exigem conhecimento especializado.
Outro aspecto importante é a evolução da experiência do usuário. Ferramentas inteligentes conseguem responder dúvidas frequentes, orientar procedimentos simples e fornecer atualizações automáticas sobre incidentes em andamento. Dessa forma, o suporte deixa de atuar apenas como solucionador de problemas para assumir uma função mais consultiva e preventiva, contribuindo para uma relação mais eficiente entre tecnologia e negócio.
A inteligência artificial substituirá completamente as equipes de suporte?
Apesar dos avanços tecnológicos, Rolando Bonaccorsi destaca que a substituição integral das equipes de suporte ainda está distante da realidade. A inteligência artificial apresenta excelente desempenho em atividades repetitivas, processamento de dados e execução de fluxos padronizados, mas continua encontrando limitações diante de problemas complexos, decisões estratégicas e situações que exigem interpretação de contexto.
Em ambientes corporativos, muitas ocorrências envolvem fatores técnicos, operacionais e humanos ao mesmo tempo. Mudanças de processo, integração entre diferentes sistemas ou impactos sobre áreas críticas exigem comunicação clara, capacidade de negociação e visão abrangente do negócio. Essas competências permanecem diretamente relacionadas ao trabalho dos profissionais de tecnologia, que transformam informações em decisões capazes de preservar a continuidade das operações.
Na visão de Rolando Bonaccorsi, também é importante considerar que a própria inteligência artificial depende de supervisão constante. Modelos precisam ser atualizados, resultados devem ser validados e novas situações exigem ajustes contínuos para manter a qualidade das respostas. Nesse contexto, a tecnologia atua como uma ferramenta de apoio que amplia a produtividade das equipes, sem eliminar a necessidade de conhecimento humano.
Como será o suporte de TI nos próximos anos?
A tendência mais consistente aponta para operações cada vez mais orientadas por dados, automação e inteligência artificial. Processos simples, como classificação de chamados, identificação de incidentes recorrentes e execução de procedimentos básicos, deverão ser realizados automaticamente, reduzindo o tempo de atendimento e aumentando a eficiência operacional. Essa mudança permitirá que os profissionais concentrem esforços em atividades estratégicas e projetos de maior impacto para o negócio.
Conforme Rolando Bonaccorsi, o conceito de suporte também tende a evoluir para uma atuação mais preventiva. Em vez de reagir às falhas, equipes trabalharão para antecipar riscos utilizando observabilidade, analytics e monitoramento contínuo. Quanto maior a capacidade de prever problemas, menor será a quantidade de interrupções percebidas pelos usuários e maior será a disponibilidade dos serviços digitais.
