O especialista em tecnologia, software e inteligência artificial, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, faz uma distinção que muitas equipes técnicas não fazem com clareza suficiente: automatizar um processo ruim não o melhora. Executa o processo ruim mais rápido. Antes de automatizar qualquer coisa, a pergunta mais importante não é como automatizar, mas se aquele processo deveria existir da forma como existe.
Afinal, a automação bem aplicada é um dos maiores multiplicadores de produtividade em tecnologia disponíveis hoje. Já a automação mal aplicada congela processos que deveriam ser revisados e cria dependências de scripts que ninguém mais entende completamente.
O que vale automatizar primeiro?
Tarefas repetitivas com resultado previsível e critérios claros de sucesso são as candidatas naturais. Atividades como testes de regressão, provisionamento de ambientes, verificações de conformidade de segurança digital e geração de relatórios operacionais consomem tempo de engenheiros que poderiam estar resolvendo problemas que exigem julgamento.
Conforme aponta Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, a automação dessas tarefas libera capacidade cognitiva para o trabalho que realmente diferencia uma equipe técnica. Como consequência, times que automatizam bem as tarefas operacionais têm mais energia disponível para inovação e para os problemas difíceis que os concorrentes ainda estão travados.
DevOps e automação: onde a linha entre agilidade e fragilidade fica tênue?
Pipelines de CI/CD bem construídos são uma das formas mais eficazes de automação em engenharia de software. Isso porque eles reduzem o tempo entre uma mudança no código e seu reflexo em produção e tornam o processo de deploy previsível.
Contudo, o risco aparece quando essa automação do pipeline cria segurança não totalmente justificada. Testes automatizados cobrem os cenários que foram escritos, não o que ninguém pensou em testar. Portanto, um pipeline verde não é garantia de que o sistema funciona corretamente em todos os cenários relevantes.
O novo patamar: a automação com inteligência artificial
A combinação de automação tradicional com inteligência artificial está criando uma nova categoria de possibilidades operacionais. Sistemas que detectam anomalias e iniciam procedimentos de recuperação automaticamente, pipelines que ajustam parâmetros com base no comportamento observado, ferramentas que sugerem otimizações de infraestrutura com base em padrões históricos de uso.
Na visão de Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, esse nível de automação inteligente exige infraestrutura preparada, dados de qualidade e processos de validação que garantam que as decisões automáticas estejam dentro de limites aceitáveis.
O equilíbrio que a liderança técnica precisa calibrar
Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira entende que automação é uma escolha estratégica, não apenas técnica. O que se automatiza determina onde a equipe foca sua atenção. O que permanece manual determina onde o julgamento humano continua presente. Calibrar esse equilíbrio com consciência é parte essencial da liderança em tecnologia que produz resultados sustentáveis ao longo do tempo.
Autor: Diego Rodríguez Velázquez
