Apresentado pela Cisco
Os agentes de IA estão quebrando os modelos tradicionais de operações de TI, adicionando complexidade, silos de dados e fluxos de trabalho fragmentados. DJ Sampath, vice-presidente sênior de software program e plataforma de IA da Cisco, acredita que AgenticOps é a solução: um novo paradigma operacional onde humanos e IA colaboram em tempo actual para criar eficiência, aumentar a segurança e permitir aplicações tecnológicas inovadoras.
Em uma conversa recente com VentureBeat, Sampath descreveu por que o atual gerenciamento de TI empresarial está fundamentalmente falido e o que torna o AgenticOps não apenas útil, mas necessário para o futuro das operações de TI.
O ponto de ruptura das operações tradicionais de TI
O principal problema que assola a TI corporativa hoje é a fragmentação, disse Sampath.
“Muitas vezes, dentro dessas empresas, os dados estão armazenados em vários silos diferentes”, explicou ele. “Para um operador entrar e começar a solucionar algo, ele precisa passar por muitos painéis diferentes, muitos produtos diferentes, e isso resulta em uma quantidade cada vez maior de tempo gasto tentando descobrir o que está onde antes de poder realmente chegar à causa raiz de um problema.”
Este desafio está prestes a intensificar-se dramaticamente. À medida que os agentes de IA se tornam onipresentes nas empresas, a complexidade se multiplicará exponencialmente.
“Cada pessoa terá pelo menos 10 ou mais agentes trabalhando em seu nome, fazendo diferentes tipos de coisas”, disse Sampath. “Esse problema só será dez vezes, senão cem vezes pior, quando você começar a pensar sobre o que realmente está acontecendo com a inclusão de agentes”.
Três princípios básicos do AgenticOps
Para enfrentar esses desafios, a Cisco desenvolveu seus recursos AgenticOps em torno de três princípios fundamentais de design que Sampath acredita que devem ser verdadeiros para que este novo modelo operacional tenha sucesso.
Primeiro, acesso unificado a dados em silos. A plataforma deve reunir fontes de dados diferentes: dados de rede, dados de segurança, dados de aplicativos e dados de infraestrutura.
“Reunir todas essas coisas será extremamente importante para que os agentes que você está implantando para trabalhar em seu nome possam conectar os pontos de maneira transparente”, disse Sampath.
Em segundo lugar, design multijogador primeiro. AgenticOps deve ser fundamentalmente colaborativo desde o início, permitindo que operações de TI, operações de segurança, equipes de operações de rede — e agentes — trabalhem juntas de forma integrada.
“Quando você reúne a pessoa de operações de TI, a pessoa de SecOps e a pessoa de NetOps, você pode solucionar e depurar problemas muito mais rápido do que se estivesse trabalhando em silos e copiando e colando coisas de um lado para outro”, explicou ele. “São humanos e agentes trabalhando juntos em um ambiente síncrono.”
Terceiro, modelos de IA desenvolvidos especificamente. Embora os modelos de IA de uso geral sejam excelentes em tarefas amplas, as operações especializadas exigem modelos treinados para domínios específicos.
“Quando você começa a se especializar, torna-se muito importante que esses modelos entendam coisas muito específicas, como configuração de rede ou modelos de threads, que são importantes para você e precisam ser capazes de raciocinar sobre isso”, disse ele.
Como a Cisco operacionaliza AgenticOps em toda a pilha corporativa
A abordagem da Cisco une telemetria, inteligência e colaboração em uma única plataforma coerente. O Cisco AI Canvas é um espaço de trabalho de operações que substitui vários painéis por uma UI generativa e uma experiência colaborativa unificada. No AI Canvas, os operadores podem usar linguagem pure para delegar ações aos agentes – extraindo telemetria, correlacionando sinais, testando hipóteses e executando alterações – enquanto mantêm o controle humano no circuito.
Os recursos de raciocínio vêm do Deep Community Mannequin da Cisco, treinado em mais de 40 anos de dados operacionais, incluindo experiência CCIE, telemetria de produção, Centro de Assistência Técnica (TAC) da Cisco e insights de Experiência do Cliente (CX). Este modelo desenvolvido especificamente oferece inteligência específica de domínio que os modelos de uso geral não conseguem igualar.
A plataforma da Cisco abrange ambientes de campus, filiais, nuvem e edge, permitindo que os agentes consumam telemetria em todo o ecossistema na velocidade da máquina, incluindo Meraki, ThousandEyes e Splunk. Com servidores MCP implementados em produtos Cisco, os agentes obtêm acesso padronizado a ferramentas e dados sem trabalho de integração personalizado.
Como os dados de relatórios fragmentados prejudicam a solução de problemas de TI
A abordagem tradicional para solução de problemas de TI envolve levantar tickets e reunir informações fragmentadas em vários sistemas.
“As pessoas fazem capturas de tela. Às vezes, estão em post-its”, disse Sampath. “Todas essas informações ficam em canais completamente diferentes, então fica muito difícil para alguém começar a coletá-las.”
O Cisco AI Canvas resolve isso oferecendo às equipes um espaço de trabalho compartilhado e em tempo actual para o trabalho em questão, para que o contexto não fique espalhado em bate-papos, tickets e compartilhamentos de tela. As equipes podem colaborar ao vivo, escalar instantaneamente e contribuir com contexto (como capturas de tela e notas) junto com tabelas e gráficos gerados pelo agente. Mas o verdadeiro poder surge quando os agentes de IA participam destas sessões colaborativas.
“As máquinas estão constantemente aprendendo com essas interações entre humanos e máquinas”, explicou Sampath. “Quando você vê o mesmo problema acontecer novamente, você responde muito mais rápido porque as máquinas podem ajudá-lo.”
Isso cria um ciclo virtuoso de melhoria contínua, onde o agente pergunta se você gostaria de continuar usando a mesma abordagem da última vez, por exemplo, e você consegue entregar mais trabalho ao agente. E o tempo gasto na depuração é reduzido à medida que o sistema aprende e acelera respostas futuras.
Segurança como acelerador de IA
Historicamente, a segurança tem sido considerada um obstáculo à adoção e até mesmo à inovação. Mas com as proteções certas, as organizações podem implantar IA em escala com segurança e até mesmo acelerá-la.
Os funcionários já experimentaram os ganhos de produtividade de ferramentas como o ChatGPT e desejam recursos semelhantes em seus ambientes empresariais. Quando as organizações conseguem detectar informações pessoalmente identificáveis, prevenir ataques imediatos de injeção e manter a governança de dados adequada, elas podem desbloquear e desencadear a adoção de IA dentro da empresa de uma forma fundamentalmente diferente.
A camada de identidade necessária para AgenticOps entre domínios
O acesso a dados entre domínios apresenta um dos desafios mais complexos na implementação do AgenticOps. As aquisições estratégicas da Cisco, especialmente a Splunk, posicionam a empresa para enfrentar esta questão, unificando dados em sistemas tradicionalmente desconectados. Mas reunir dados é apenas metade da batalha, uma vez que quem tem acesso a que dados se torna de important importância.
A Cisco está evoluindo sua plataforma Duo além da autenticação multifatorial para servir como um provedor de identidade abrangente, com gerenciamento robusto de identidade e acesso incorporado à plataforma desde o início, e não apenas posteriormente.
“Estamos investindo na identidade como um pilar basic de como esses agentes poderão extrair dados de diferentes fontes com a autorização correta em mente”, explica Sampath. “Esse agente deveria ter acesso a esse tipo de dados? Você deveria correlacionar esses tipos de dados para poder resolver um problema?”
Humanos no circuito, mas em um nível superior
À medida que os agentes da IA se tornam mais autónomos, o papel dos humanos evoluirá em vez de desaparecer.
“Sempre teremos humanos por perto”, disse Sampath. “O que você verá é que a complexidade das tarefas que estão sendo executadas será muito mais envolvente.”
Tomemos como exemplo a codificação, que hoje pode ser totalmente agente. A função humana mudou da codificação handbook, ou mesmo do preenchimento de guias, para solicitar a um agente que crie código no atacado e, em seguida, verificar se ele atende aos requisitos antes de mesclá-lo na base de código. Esse padrão se repetirá em todas as operações de TI, com os humanos se concentrando na tomada de decisões de nível superior enquanto os agentes cuidam da execução. É importante ressaltar que os recursos de reversão garantem que mesmo as ações autônomas possam ser revertidas, se necessário.
Por que esperar que a IA ‘se acalme’ é a atitude errada
Para CIOs e CTOs, a mensagem é clara: não espere.
“Muitas pessoas estão nesse padrão de espera e observação”, disse Sampath. “Eles estão esperando que a IA se acalme antes de tomarem algumas de suas decisões. E acho que essa é a maneira errada de pensar sobre isso. Uma parceria com os grupos certos de pessoas, com os conjuntos certos de fornecedores, vai ajudá-lo a ir muito mais rápido, em vez de tentar apenas ficar em cima do muro, tentando descobrir o que é certo e o que está errado.”
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