Por Heber Lopes, head de produtos e marketing da Faiston.
Com o avanço acelerado da digitalização e o crescimento exponencial de dados corporativos, as redes deixaram de ser apenas infraestrutura técnica para se transformar em centros vitais da operação e da estratégia das empresas brasileiras.
Dados recentes do Gartner indicam que até 2027, mais de 70% das grandes organizações no Brasil dependerão diretamente de inteligência operacional aplicada às redes para manter sua vantagem competitiva e segurança operacional.
Nesse contexto, o uso inteligente de automação, aprendizado de máquina e análise em tempo real torna-se não apenas um diferencial, mas uma exigência estratégica para empresas que buscam resiliência, agilidade e crescimento sustentável.
E esse movimento abre caminho para a era da Inteligência Operacional (IO), um cenário em que decisões e ajustes ocorrem em tempo real, guiados por dados abrangentes e automação inteligente dentro das redes corporativas.
Inteligência Operacional: decisões em tempo real
Originalmente aplicado à esfera de TI, acompanhando métricas de servidores, tráfego de rede, aplicações e segurança, o conceito de IO se estende, hoje, a praticamente qualquer atividade operacional da empresa, graças à proliferação de sensores, dispositivos conectados e fontes de dados diversas.
O principal benefício dessa inteligência em tempo real é a agilidade na resposta: problemas e oportunidades podem ser abordados no exato momento em que surgem, ou até mesmo antecipados, como no caso de manutenção preditiva.
Ou seja, em vez de reagir a incidentes de rede somente depois que eles impactam usuários ou operações, as empresas passam a atuar de forma preventiva e orientada por dados.
Essa postura diminui tempos de indisponibilidade, melhora a experiência dos usuários e evita prejuízos operacionais.
Por exemplo, em uma rede corporativa guiada por IO, um pico súbito de latência em um link crítico pode gerar um alerta imediato e até acionar ajustes automáticos de roteamento antes de se tornar um problema maior.
Da mesma forma, padrões de uso anômalos podem ser detectados continuamente, indicando necessidade de capacidade extra ou possíveis ameaças de segurança, permitindo ações corretivas instantâneas.
Esse conceito se alinha ao que o mercado de TI tem chamado de AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), integrando IA e automação para otimizar operações de TI e redes de forma integrada e autônoma.
IA, machine learning e automação na gestão de redes em tempo real
A integração de IA e machine learning à automação de redes permite que a infraestrutura corporativa se torne mais inteligente e autônoma, ajustando parâmetros em tempo real para otimizar desempenho e segurança.
Com a IA, a automação de rede atinge um novo patamar de sofisticação. As redes dotadas de algoritmos inteligentes conseguem otimizar o próprio desempenho, detectar falhas de forma preditiva e reforçar a segurança de modo automatizado.
Ferramentas de IA analisam o volume de dados de tráfego e ajustam configurações dinamicamente para maximizar a eficiência, sem necessidade de intervenção humana direta.
Isso significa, por exemplo, calibrar larguras de banda, prioridades de tráfego ou rotas alternativas conforme as condições da rede, garantindo alta performance mesmo em momentos de pico.
Ao mesmo tempo, sistemas inteligentes conseguem identificar antecipadamente indícios de falha, um aumento atípico de perda de pacotes ou um comportamento anômalo em um roteador, e agir antes que o problema afete os usuários, seja reiniciando um equipamento, isolando um segmento da rede ou alertando as equipes de suporte com um diagnóstico preciso.
A segurança também é amplificada pela IO e pela automação inteligente. Soluções com IA monitoram ameaças cibernéticas em tempo real, filtrando tráfego malicioso e aplicando medidas de mitigação automaticamente quando detectam comportamentos suspeitos.
Projeções indicam que até 2026 pelo menos 30% das empresas vão automatizar mais da metade das atividades de gerenciamento de rede, um salto considerável frente a menos de 10% que faziam isso em 2023.
Esse avanço reflete a percepção de que somente com automação inteligente será possível administrar o crescente grau de complexidade das redes modernas e atender às demandas do negócio em tempo real.
Desafios de implementação
Apesar dos benefícios claros, implementar e sustentar a inteligência operacional em larga escala traz desafios significativos para grandes empresas. Um dos principais entraves é de natureza tecnológica: a falta de integração de dados entre sistemas e ferramentas legadas. Muitas organizações ainda lidam com “silos” de dados isolados, o que dificulta obter uma visão unificada das operações da rede.
Integrar sistemas heterogêneos e unificar fontes de dados é um passo obrigatório na jornada da inteligência operacional. Outra barreira evidente está na escassez de mão de obra especializada.
As soluções de IA, machine learning e automação exigem profissionais com competências técnicas avançadas, desde cientistas de dados capazes de criar modelos preditivos até engenheiros de rede aptos a programar automações complexas.
De acordo com estimativas de mercado, ao menos 73% das empresas no Brasil não possuem equipes dedicadas a projetos de IA, e cerca de 30% atribuem essa ausência diretamente à falta de especialistas disponíveis no mercado.
Outro aspecto que torna sua implementação bastante complexa é a heterogeneidade dos ambientes corporativos, que podem incluir múltiplas nuvens (pública, privada, híbrida), uma proliferação de dispositivos da Internet das Coisas (IoT), aplicativos distribuídos e usuários conectando-se de vários locais e redes (especialmente com o trabalho remoto e híbrido).
Integrar plataformas de IO a esse ambiente fragmentado requer não só investimento em ferramentas compatíveis, mas também planejamento arquitetural cuidadoso para conectar fontes de dados diversas e garantir que as análises reflitam a realidade completa da rede.
Resiliência e evolução impulsionadas por inteligência operacional
Diante de tudo isso, fica claro que a inteligência operacional não é apenas mais uma tendência tecnológica; se tornou um pilar essencial para a resiliência e a evolução das redes corporativas.
Em um ambiente de negócios onde interrupções de serviço podem gerar prejuízos milionários, e onde a agilidade e a experiência do cliente são diferenciais competitivos, a capacidade de monitorar, aprender e reagir em tempo real desponta como fator estratégico de grande peso.
Ao adotar análises em tempo real, automação e IA de maneira coordenada, as empresas podem elevar suas operações de rede a um novo nível de inteligência e resiliência.
Esse é um investimento que reforça a capacidade de adaptação contínua da organização: diante de novas demandas de mercado, de avanços como 5G, ou de eventos inesperados, a rede inteligente consegue evoluir e se recompor rapidamente, sustentando a inovação em vez de freá-la.
Em última análise, lidar com a era da inteligência operacional em redes não é apenas uma questão de eficiência técnica, mas de garantir que a infraestrutura digital da empresa seja capaz de aprender, se fortalecer e guiar o negócio rumo ao futuro, com robustez e agilidade.