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Assistentes AI para operadoras

1) Por que é necessário

Operadores afundam-se em alertas, logs e artefatos dispersos. O assistente AI transforma os sinais heterogéneos em recomendações compreensivas e acções prontas, como triagem mais rápida, menos rotina manual, mais previsibilidade do SLO.

• Reduzir MTTD/MTTR e ruídos de alertas.
• Melhorar a qualidade dos hendowers e a documentação pós-incidente.
• Automatizar «rotina pesada» (pesquisa de contexto, resumos, tíquetes).
• Fixar padrões de resposta/comunicação unificados.

2) Cenários de aplicação (Top-12)

1. Triagem de incidentes - alertas → hipóteses de causa → prioridade/influência.
2. Recomendações de ação: «o que fazer agora» com links de runbook e botões de inicialização.
3. Resumos automáticos (Invident TL; DR.): um breve estouro para o canal de incidente/steakholder.
4. Pesquisa de Conhecimento: respostas rápidas para runbook/SOP/pós-mortem/matriz de escalações.
5. Geração de tíquetes/updates: rascunhos de Jira/Status-update por modelo.
6. Análise de alertas, detecção de «regras ruidosas», sugestões de sintonização.
7. Observabilidade Q&A: «Mostra p99 bets-api em 1h» → gráficos/consultas prontos.
8. Contexto vendedor: resumo do provedor (quotas, SLA, janelas, incidentes).
9. Dicas preditivas: «burn- rate↑ + lag↑ → preparar o feedback PSP».
10. Handover Copilot: coleta um pacote de mudança de dashboards/tíquetes.
11. Postmortem Copilot: cronologia de logs/trejeitos + rascunho Corretive/Preventive Action.
12. Localização/tom de mensagem: updates de cliente corretos e consistentes.

3) Arquitetura de solução (alto nível)

Fontes: métricas/logs/trailing (Observabilidade), tíquetes/incidentes, configs/fichiflags, estatais de provedor, catálogo SLO/OLA, runbook/SOP.
Camada de RAG (pesquisa de conhecimento): indexação de documentos de sinalização (domínio, versão, data, proprietário). O Cookie para o operador.
Ferramentas (Tools/Action): operações seguras: «scale-up HPA», «pausa canarinho», «ativar o modo safe», «mudar PSP», «criar um tíquete», «montar gráficos». Todas as ações são feitas através de um corretor/orquestrador auditado.
Policy-Guardrails: direitos de papel, confirmação HITL, limites, teste seco (dry-run), diário.
Segurança: KMS/Segredos, máscaras PII, mTLS, auditoria de acesso aos dados.
Interfaces: bate-papo/painel em NOC, widgets em dashboards, comandos de slash.

4) Pattern UX (o que o operador vê)

Cartões de incidente: «Sintoma de hipótese → (classificado) → 3 etapas sugeridas → links de dados → botões de ação».
Um único campo prompt: «Formar um pacote handover nas últimas 4h para Payments».
«Baseado em Grafana, Postgres logs, Runbook v3».
O botão «Dry-Run» mostra o que vai ser feito e onde estão os riscos.
Histórico de decisões: quem confirmou o passo, o resultado, o retrocesso/sucesso.

5) Integração e ação (examples)

Observabilidade: ProtQL/LogsQL/Trace-filtros prontos, gráficos pressionados.
Função Flags: habilite o modo safe/revincular a bandeira (com confirmação).
Release-canário: suspensão/reversão; adicionar anotação a gráficos.
K8s: pré-scail HPA, reiniciamento do doemon, verificação do PDB/Spread.
Provedores: mudança de rota PSP-X para PSP-Y; verificação de quotas.
Comunicações: rascunho de update para o canal de incidente/página de status.
Tickets: criando Jira com secções pré-completas.

6) Políticas de segurança e privacidade

Acesso por papéis/domínios: O operador só vê seus sistemas e seus dados mínimos.
Diário de ação: quem/quando/o que confirmou, desfecho, retrocesso.
PII/segredos: camuflagem em respostas/logs; Não há segredos crus.
Armazenamento de conteúdo: versões de artefatos recuperados (RAG) com TTL e marcação.
A proibição do «raciocínio» como artefacto, preservando as conclusões e referências às fontes, e não a reflexão interna do modelo.
Limites de Vendor: lista clara de dados que saem do perímetro (padrão zero).

7) Qualidade e métricas de eficiência

• MTTD/MTTR ↓, Pre-Incident Detect Rate ↑, Change Failure Rate ↓, Handoff Quality Score ↑.
• Alert Fatige ↓ (alertas por operador/turno), até o primeiro update ↓.

• Aceitance Rate, Time Saved/Case, Precision/Recall por classe (por exemplo, P1), Hallucination Rate (afirmações sem origem erradas), Safety Invents = 0.

• Recall(P1) ≥ 0. 7, Precision ≥ 0. 6, Acceptance ≥ 0. 5, Time Saved ≥ 25%, Hallucination ≤ 2% em links obrigatórios para fontes.

8) Engenharia prompt e gerenciamento de conhecimento

Modelos de consulta: padrão de formulação (abaixo, exemplos).
Camadas de contexto: (a) regras do sistema (segurança, estilo de resposta), (b) contexto breve de mudança/domínio, (s) busca por documentos/gráficos recentes.
Versioning de conhecimento: cada runbook/SOP tem 'id @ versão' e data, a AI emite um link e uma versão.
Validação de respostas: Exigindo referência a fontes de dados/dashboards para todas as alegações.

Triage:
"You are an SRE operator. Based on [Grafana: payments, Logs:psp_x, Incidents: last 24h]
group alerts into 3-5 hypotheses with probability, effect on SLO, and brief validation steps.
Answer: hypothesis cards + links"

Handover:
"Collect handover packet in last 4h for Payments domain:
SLO, incidents (ETA), releases/canaries, providers/quotas, risks/observations, action items.
Add links to panels and tickets"

9) Incorporação a processos (SOP)

Incidentes: AI publica TL; Dr. a cada N minutos, prepara o próximo ETA, oferece passos.
Edições: Pré e pós-depósito de resumos; Um regate automático para riscos preditivos.
Mudança: O pacote Handover é formado e validado por folha de cheque.
Postmortem: rascunho por timeline + lista Corretive/Preventive Action.
Relatórios: uma semana de mergulho de alertas ruidosas e frases de sintonização.

10) Dashboards e widgets (mínimo)

AI Ops Overview: recomendações adotadas, tempo poupado, sucesso/retrocesso.
Triaging Quality: Precision/Recall por classe, malas de disputa, erros Top.
Knowledge Health: revestimento de runbook/SOP, versões antiquadas, espaços.
Alert Hygiene: fontes de ruído, candidato-regras para sintonizar.
Safety & Audit: Logos de ação, tentativas falhadas, relatórios dry-run.

11) Anti-pattern

«Caixa mágica resolve tudo» - sem RAG ou links, com «adivinhação» dos factos.
Automação de ações irreversíveis sem HITL/papéis/limites.
Mistura de artefatos de prod/stage na busca.
Segredos/PII nas respostas e logs do assistente.
Falta de métricas de qualidade e pós-avaliação de benefícios.
«Um bate-papo para todas as tarefas» - sem cartões, estatais ou botões de ação.

12) Folha de cheque de implementação

• Domínios e cenários definidos (triagem, resumos, handover, tíquetes).
• Configurado por RAP: índice de runbook/SOP/pós-mortem/matriz de escalações (com versões).
• Integração: Observabilidade, Flags, Release, Tickets, Providers - através de tools seguros.
• Políticas: papéis, HITL, revista, dry-run, camuflagem PII/segredos.
• UX: cartões de incidente, botões de ação, confiança e links.
• Métricas: AI-KPI e Ops-KPI + dashboard.
• Processos: SOP para incidentes/lançamentos/turnos/postmortems envolvendo AI.
• Plano de treinamento das operadoras e «regras de comunicação» com o assistente.

13) Exemplos de automóveis «seguros»

Publicar TL; Dr./ETA em um canal de incidente.
Criar/atualizar um tíquete, ancorar artefatos.
Geração/execução de leitura de métricas e logs (sem alterações no sistema).
Anotações de lançamentos/bandeiras nos gráficos.
Preparar um playbook de dry-run (o que será feito quando for confirmado).

14) Papéis e responsabilidades

Ops Owner: Resultados empresariais (MTTR, ruído), aprovação SOP.
Observabilidade/SRE: RAG, integração, segurança e métricas de qualidade.
Domain Lids: validação de recomendações, relevância runbook/SOP.
Training/Enablement: operadoras onboarding, «como comunicar com AI», exames.
Compliance/Security: política de dados, auditoria e armazenamento de logs.

15) 30/60/90 - plano de lançamento

• Piloto em um único domínio (por exemplo, Payments): triagem, TL; Dr., tíquetes.
• Indexação de conhecimento (RAP) e cartões de incidentes, dry-run ações.
• Métricas básicas: Aceitance/Time Saved/Precision/Recall.

• Adicionar handover/postmortem copilot, integração com Flags/Release.
• Incluir dicas preditivas (burn-rate, lag) e frases de sintonização de alertas.
• Realizar dois game-day usando o assistente.

• Extensão em Bets/Games/KYC, unificação de modelos.
• Formalizar o SOP com AI, introduzir o KPI nos objetivos trimestrais.
• Otimização do impacto econômico (custo/incidente, redução da extensão).

16) Exemplos de respostas do assistente (formatos)

Symptom: p99 payments-api ↑ up to 420 ms (+ 35%) in 15 minutes
Hypotheses:
1) PSP-X timeouts (probable 0. 62) - outbound_error_rate growth, quota 88%
2) DB-connections (0. 22) — active/max=0. 82
3) Cash evikshens (0. 16) — evictions>0
Steps:
[Open PSP-X panel] [Check quota] [Enable safe-mode deposit]
[Payments-api canary pause]
References: Grafana (payments p99), Logs (psp-x), Runbook v3

SLO OK/Degraded, incidents: INC-457 ETA 18:30, canary bets-api 10%, PSP-X quota 85%.
Action items: @ squad-payments check out the feilover before 7 p.m.

Impact: deposit conversion − 3. 2% at 5pm-5.25pm
Timeline: 16:58 alert p99; 17:04 canary pause; 17:08 PSP- X→Y
Root cause: slow PSP-X responses when 90% quota is reached
Actions now: breaker tuning, auto-predictor quota> 0. 85, alert hygiene

17) FAQ

O que automatizar primeiro?
A: Resumos/tíquetes/pesquisa de conhecimento - segura e economiza tempo imediatamente. Em seguida, dicas preditivas e ações meio automáticas com o HITL.

Como combater as alucinações?
A: Apenas a RAG, apenas respostas com links, proibição de respostas sem fontes, avaliação de qualidade offline, respostas controversas marcar e desmontar em retrô.

Pode dar ao assistente o direito de «apertar botões»?
A: Sim - para passos reversíveis e de baixo risco (anotações, resumos, dry-run, pré-scail), o resto através de HITL e papéis.