Automação no ITIL: promessa ou realidade?
A automação dentro do ITIL é vendida como o grande avanço que vai transformar a TI, eliminar trabalho manual e tornar tudo mais rápido e eficiente. Na teoria, parece incrível. Mas, na prática, nem sempre funciona como o esperado. A verdade é que automação não é mágica – se bem aplicada, pode acelerar processos, reduzir falhas e liberar tempo da equipe para o que realmente importa. Mas se for mal planejada, só vai aumentar a bagunça e tornar os problemas ainda maiores.
O que dá certo?
Quando bem implementada, a automação pode eliminar tarefas repetitivas e liberar os profissionais para atividades mais estratégicas. Processos como categorização de chamados, aprovações de mudanças rotineiras e análise de logs podem rodar sozinhos, permitindo que as equipes foquem no que realmente exige intervenção humana.
Além disso, sistemas de monitoramento inteligente conseguem prever falhas antes que elas aconteçam, reduzindo o número de incidentes críticos e tornando a Gestão de Problemas mais proativa. O resultado? Uma TI mais ágil, menos reativa e muito mais estratégica.
O que pode dar errado?
Só que, nem tudo são flores. O erro mais comum é automatizar um processo ruim, achando que isso vai resolver o problema. Na prática, se o fluxo já não era bom, a automação só vai amplificar os erros. Outra cilada é confiar demais em bots e inteligência artificial sem garantir que eles realmente estão prontos para lidar com situações complexas.
Se um chatbot não souber diferenciar um incidente simples de um P1 crítico, pode acabar transformando um problema pequeno em um caos maior. Além disso, há o perigo da falsa sensação de controle: dashboards bonitos e relatórios automáticos impressionam, mas se os dados estiverem errados ou incompletos, as decisões tomadas com base neles serão um desastre.
Como evitar a automação desastrosa?
No fim das contas, automação no ITIL precisa de estratégia. Não adianta sair implementando scripts e bots sem antes garantir que os processos estão bem estruturados e os dados são confiáveis.
O segredo está no equilíbrio: automatizar o que faz sentido, mas sem desligar o cérebro. Porque, no final, de nada adianta uma TI automatizada se o resultado for só uma confusão mais rápida e eficiente.