IA e o Ciclo OODA: Reimaginando as Operações
As descobertas do Relatório de Estratégia de Application do Estado de 2025 indicam que as operações inevitavelmente migrarão para modelos baseados em loop OODA, impulsionadas pela adoção de IA generativa e clássica.
Você deve se lembrar do ano passado quando observei que a IA generativa estava redefinindo a automação nas operações . Talvez não, ou talvez você precise de uma atualização. De qualquer forma, aqui vai uma rápida recapitulação:
“No passado, as organizações mais maduras digitalmente usavam a automação para executar scripts com base em objetivos comerciais e operacionais bem definidos, fazendo alterações de configuração e aplicando ajustes às políticas. A introdução da IA generativa tornou isso quase ultrapassado, com o novo objetivo sendo um sistema mais autônomo.”
Isso foi baseado na pesquisa anual do ano passado. E adivinha? A pesquisa deste ano apenas reforça essa conclusão. Autônomo não é mais apenas a próxima fronteira em automação: é o que as equipes de operações estão pedindo agora.
Pedimos aos entrevistados em nossa pesquisa anual que selecionassem todas as tarefas operacionais nas quais gostariam que a IA generativa auxiliasse, e as três principais foram uma combinação de geração e execução:
- 57%: Geração de scripts para implantação de novas configurações e políticas/ajustes existentes
- 56%: Geração de políticas, funções personalizadas e configurações
- 55%: Executar scripts para implantar novas configurações e políticas/ajustá-las
Aliás, também fizemos uma pergunta separada para determinar quais funções operacionais os entrevistados se sentiriam confortáveis com a execução automática da IA generativa. Ficamos um pouco surpresos ao descobrir que 99% dos entrevistados selecionaram pelo menos uma função.
Operações autônomas são inevitáveis.
O que isso tem a ver com os Loops OODA? Bom, pegue um café, porque eu vou explicar.
O que é um Loop OODA?
Nas operações de TI, o OODA Loop (Observar, Orientar, Decidir, Agir) é uma estrutura contínua e iterativa para rápida tomada de decisão e adaptação. Ele permite que as equipes detectem problemas proativamente, avaliem seu impacto em tempo real, tomem decisões informadas e tomem ações corretivas rapidamente, evitando o caos operacional e melhorando a resiliência.
- Observar: Monitore registros, telemetria e integridade do sistema em tempo real.
- Orientar: Analise anomalias, correlacione alertas e avalie o impacto no contexto.
- Decidir: Priorize a resposta: automatize, escale ou mitigue.
- Agir: Implemente correções, reverta alterações ou implante patches.
Ciclos rápidos e iterativos significam MTTR mais rápido, menos interrupções e automação mais inteligente. Isso não é apenas ágil; é um ciclo contínuo que se adapta constantemente. E quando aplicado às operações de TI, muda tudo.
Operações de TI hoje
Sejamos realistas: hoje em dia, realmente não utilizamos loops OODA. O SRE está intimamente alinhado com o conceito, mas a maioria das operações de TI ainda vive em cascata ou em um modelo ágil. estado. Embora o Agile tenha nos impulsionado a um modo de operações mais contínuo, ele não lida adequadamente com mudanças em tempo real ou iterações rápidas.
A tabela a seguir destaca as diferenças em alto nível:
| Cachoeira | Ágil | OODA | |
|---|---|---|---|
| Velocidade de decisão | Lento |
Moderado |
Rápido |
Flexibilidade |
Rígido |
Adaptada |
Altamente flexível |
Ciclo de feedback |
Atrasado (fim do ciclo) |
Contínuo |
Contínuo, em tempo real |
Gestão de Riscos |
Alto (falhas em estágio avançado) |
Médio (iteração frequente) |
Baixo (correção rápida) |
Fluxo de Processo |
Linear, sequencial |
Iterativo, incremental |
Iteração rápida baseada em loop |
Resposta à mudança |
Resiste à mudança |
Abraça a mudança |
Mudanças de exploits |
Objetivo principal |
Previsibilidade e estrutura |
Entregue valor rapidamente |
Superar e manobrar |
A maioria das organizações ainda está presa no modo water-scrum-fall, em que algumas etapas são ágeis, mas o processo geral continua sendo uma cascata. Essa abordagem híbrida torna tudo mais lento e cria ineficiências que poderiam ser eliminadas com um modelo mais adaptável, baseado em OODA.
Os dados dizem tudo
Nossa pesquisa anual apoia fortemente a mudança para circuitos OODA. Os desafios que as organizações enfrentam se alinham perfeitamente com os benefícios desta abordagem:
- Observar – Alta sobrecarga de configuração:
Os entrevistados relatam gastar de 40 a 50% do seu tempo gerenciando configurações devido a várias APIs e linguagens. Uma abordagem baseada em OODA, apoiada por IA, poderia reduzir essa carga detectando sistemas redundantes ou conflitantes em tempo real. - Orient – Consolidação e padronização de dados:
A mudança em direção aos data lakes e ao OpenTelemetry é um passo significativo para melhorar a fase "Orient". Dados padronizados e de alta qualidade aumentam a capacidade de contextualizar e correlacionar eventos, levando a decisões mais rápidas e precisas. - Decidir – Eficiência multifuncional:
Muitos entrevistados destacaram os relatórios SLO/SLI e a análise de causa raiz como áreas que sofrem com processos isolados. Um ciclo OODA orientado por IA quebraria esses silos e melhoraria a colaboração e a tomada de decisões entre equipes. - Agir – Processos lentos e reativos:
Os métodos sequenciais atuais atrasam a ação até que os problemas se agravem. Ao adotar análises em tempo real e IA na fase "Agir", as equipes podem implementar correções imediatamente, reduzindo o tempo de inatividade e prevenindo grandes incidentes.
Conclusão
Os dados deixam claro: As operações baseadas em loop OODA são o futuro.
As organizações estão consolidando seus dados, adotando IA e buscando maior automação. Avançar para um modelo adaptativo e iterativo como o OODA eliminará ineficiências, reduzirá a sobrecarga e melhorará a capacidade de resposta.
As ferramentas já existem. A única questão é: Quando sua organização estará pronta para mudar?