Quando pensamos em condução autônoma, a primeira coisa que nos vem à mente são os carros que se dirigem sozinhos, sem que precisemos intervir além de pressionar o botão de "ligar" ou simplesmente dar a ordem para que iniciem o movimento.

Mas, o que realmente significa a condução autônoma de um sistema? 

Embora o conceito de condução autônoma não esteja completamente padronizado, existem algumas referências que nos ajudam a estabelecer as bases para compreendê-lo melhor:

Automóveis

No setor automotivo, a Sociedade de Engenheiros Automotivos (SAE) estabeleceu uma definição padrão para a autonomia dos veículos, que descreve sua capacidade de tomar decisões de forma independente, sem intervenção humana. Essa autonomia é classificada em diferentes níveis, desde o nível 0 (sem automação) até o nível 5 (totalmente autônomo). O padrão SAE J3016 define esses níveis de autonomia para os veículos, oferecendo um guia claro sobre o que constitui um veículo autônomo..

Indústria 4.0 e Robótica

No contexto da Indústria 4.0 e da robótica, o conceito de autonomia está bastante desenvolvido. Refere-se à capacidade de uma máquina ou sistema operar sem intervenção humana direta, seguindo princípios de otimização, ajustes automáticos e tomada de decisões baseada em dados. Existem normas, como a ISO/IEC 18629, que definem a automação e suas aplicações na indústria, considerando a autonomia na execução de processos sem supervisão constante.

Tecnologias da Informação (TI) e Data Centers

Se nos concentrarmos em nosso ambiente, o dos sistemas autônomos em Tecnologias da Informação (TI), não existe uma definição formal de “condução autônoma” como um termo específico. No entanto, podemos encontrar conceitos relacionados em publicações de entidades como:

• NIST (National Institute of Standards and Technology): que aborda sistemas autônomos e cibersegurança em seu framework para redes inteligentes.
• IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers): que publica frameworks e definições sobre a automação de sistemas e como certos processos dentro de infraestruturas tecnológicas podem se tornar autônomos, incluindo aspectos éticos que poderiam ser um tema muito interessante para abordar em outro artigo.

Com base em tudo isso, uma possível definição de condução autônoma de um sistema seria: “A capacidade de um sistema operar de forma independente, tomando decisões e executando tarefas sem intervenção humana direta, mas com supervisão controlada baseada em dados.”

E como isso é feito?

Se analisarmos a indústria automotiva, um dos avanços mais significativos tem sido a automação dos processos de manufatura. As linhas de montagem vêm sendo automatizadas há décadas. No entanto, o que tornará os carros “autônomos” será a capacidade de tomar decisões em tempo real, utilizando sensores, algoritmos e redes interconectadas. Esse mesmo conceito aplica-se aos processos de fabricação, onde as fábricas não apenas produzem carros de forma mais eficiente, mas também com maior precisão, graças ao fato de cada etapa do processo estar conectada a uma rede que garante que tudo funcione sem interrupções.

Um exemplo semelhante pode ser encontrado na agricultura de precisão, onde os agricultores utilizam drones e sensores para monitorar e otimizar plantações, tomando decisões baseadas em dados como condições do solo, umidade e luminosidade. Mesmo sem estar fisicamente no campo, podem gerenciar o processo de forma mais eficiente graças aos sistemas que processam esses dados e fornecem conclusões precisas.

Na gestão de energia, as redes inteligentes permitem que as empresas gerenciem o consumo de eletricidade de forma autônoma. Os sistemas regulam o uso de energia conforme a demanda, otimizando recursos e evitando excessos, com decisões tomadas por algoritmos que asseguram que tudo esteja sob controle.

Como isso se traduz para o Data Center?

Foi nesse ponto que começamos uma reflexão profunda. Perguntamo-nos: o que outros setores estão fazendo que nós não estamos? E voltamos ao início, refletindo sobre como os Data Centers operam – onde estão os dados, como são coletados, se são confiáveis, onde estão os processos e as pessoas. Infelizmente, chegamos à mesma conclusão de 15 anos atrás: continuamos trabalhando em silos, continuamos integrando tecnologias de forma parcial e, mais importante, não confiamos completamente nas informações fornecidas pelos sistemas.

Observar setores como a logística nos ajudou a simplificar. O Data Center é um ambiente crítico, mas, no fim das contas, o que é um Data Center senão uma “caixa”?  Ao analisarmos de perto, é uma caixa onde tudo flui: entrada e saída de equipamentos, manutenções, rondas de supervisão, auditorias… Tudo pode ser simplificado se entendermos que cada ação que ocorre dentro de um Data Center deve poder ser registrada, rastreada e compreendida, da mesma forma que em uma cadeia logística..

Portanto, o primeiro conceito-chave é A Caixa: o lugar onde entram coisas, saem coisas e coisas se movem, tudo dentro de um processo que pode, sim, ser automatizado.

O que mais precisamos? Informações para treinar o sistema para que ele possa tomar decisões. Essas informações vêm de todo o ecossistema do Data Center – os processos, os equipamentos, as pessoas e as tecnologias existentes. Por isso, é fundamental que todo processo seja marcado por etapas claras, desde a entrada do equipamento até sua saída, seja na forma de uma ação (como o reparo de um servidor) ou de uma informação (como um relatório de uso). Tudo deve ter rastreabilidade para registrar esses inputs..

 O que obteremos disso? Esses outputs serão o início da automação, permitindo que o sistema tome decisões e as execute.

Quando? Quando tivermos confiança no sistema e, sobretudo, na precisão das informações desses inputs. Isso só acontecerá se todos os processos dentro da caixa forem rastreados e nenhuma etapa for ignorada. (Novamente, os processos são sempre a chave).

Resumindo:

   A Caixa: O lugar onde entram coisas, saem coisas, se movem coisas, tudo dentro de um processo que pode ser automatizado.
   Input: A informação necessária para executar qualquer tarefa dentro de um Data Center.
   Output: O resultado desse processo, alimentado pelas informações dos inputs.

Isso, sem dúvida, nos leva à conexão entre processos (por meio de padronização e automação) como o caminho para alcançar a condução autônoma do Data Center.

E é só isso? Nem pensar! Para que isso se torne realidade, precisamos de confiança e segurança, que só virão com o tempo. Pensando no carro autônomo, ainda temos medo e não confiamos plenamente na tecnologia. No entanto, há 25 anos também não imaginávamos que um carro poderia estacionar sozinho, sem intervenção humana – e hoje isso já é possível.Esse fenômeno é chamado de dessensibilização e está descrito no Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM), proposto por Fred Davis em 1989. Esse modelo sugere que a aceitação de uma tecnologia depende de dois fatores principais: utilidade percebida e facilidade de uso percebida. À medida que os usuários interagem com uma tecnologia e experimentam seus benefícios, sua atitude em relação a ela melhora, facilitando a adoção..

Portanto… que esse momento chegue logo! Que possamos contar com tecnologias que realmente superem essas barreiras, que sejam úteis e fáceis de usar. Pelo menos da nossa parte, na Bjumper, vamos tentar!