Se compararmos um data center moderno com uma fábrica de automóveis, as diferenças são abismais. Numa planta automotiva, os processos são orquestrados com precisão milimétrica: robôs montam peças com exatidão cirúrgica, as linhas de montagem seguem rotinas previsíveis e os operadores mais supervisionam do que executam. A automação não é uma promessa — é uma realidade há décadas.

E, no entanto, na indústria de data centers — onde também lidamos com processos críticos, grandes volumes e necessidades constantes de eficiência — ainda dependemos de planilhas, tickets manuais e procedimentos passados de boca em boca. O que está dando errado?

Mais de 100 anos de vantagem

A indústria automotiva passou mais de um século explorando, refinando e consolidando seus processos. Em 1913, Henry Ford revolucionou a produção com a introdução da primeira linha de montagem na fábrica de Highland Park, Michigan. Essa inovação reduziu drasticamente os tempos de montagem, padronizou tarefas e lançou as bases da automação industrial.

Desde então, o setor avançou de forma imparável rumo a uma automação cada vez mais complexa e inteligente. A fabricação de veículos se tornou uma sinfonia de precisão, onde cada peça e cada ação estão perfeitamente coordenadas. A cultura do “fazer melhor, mais rápido e com menos erros” está no seu DNA.

Em contraste, o termo “data center” só se popularizou nos anos 90, quando a informática corporativa começou a se consolidar e centralizar seus recursos tecnológicos. Ou seja, a indústria automotiva tem quase 80 anos de vantagem em automação em relação à dos centros de dados. E essa diferença pesa.

Uma indústria que aprendeu a repetir (e a automatizar)

A automotiva conseguiu automatizar porque entendeu algo fundamental: repetir muitas vezes a mesma coisa permite otimizar. A padronização de componentes, a linha de montagem e uma mentalidade de melhoria contínua impulsionaram um ecossistema onde cada passo podia ser medido, ajustado e automatizado.

Não é só tecnologia. É uma cultura industrial. A ideia de que tudo pode ser sistematizado, se for repetido o suficiente, se o processo for bem compreendido e se houver uma visão clara de eficiência.

Nos data centers, porém, essa visão ainda não se consolidou. Embora existam esforços para padronizar o design físico — da distribuição dos cabos às normas de eficiência energética —, a operação diária continua sendo um território pouco estruturado. Não existem padrões claros sobre como gerir uma mudança, executar uma intervenção ou modelar a capacidade. Cada organização interpreta à sua maneira o que significa “operar um data center”, e isso faz com que até tarefas simples se tornem complexas.

Essa falta de padronização afeta diretamente a tecnologia: sem bases comuns, é muito mais difícil construir ferramentas automatizadas que funcionem de forma transversal. Cada software acaba se adaptando à casuística específica de cada cliente, o que aumenta a complexidade e reduz o impacto real.

O que acontece nos data centers?

Nos centros de dados, cada infraestrutura parece ser uma exceção. Um tem servidores legados, outro ambientes híbridos, outro está em cloud, mas ainda com processos herdados do on-premise. Não há dois iguais. E se cada ambiente é único, como repetir? Como automatizar?

Soma-se a isso a fragmentação de responsabilidades. As áreas de facilities, TI e operações muitas vezes trabalham em silos, com ferramentas diferentes e sem uma visão compartilhada do ambiente. Em alguns data centers, tarefas tão rotineiras quanto verificar a capacidade elétrica ou coordenar uma mudança de rack ainda exigem e-mails, ligações e validações manuais. Enquanto isso, empresas que conseguiram integrar plataformas de gestão e operação conseguem reduzir esses fluxos a minutos — graças a automatismos baseados em dados em tempo real.

E o custo de não automatizar nem sempre se mede em reais, mas se paga em tempo, erros e frustração. Turnos sobrecarregados, alertas ignorados, decisões lentas. Talento técnico valioso gastando horas em tarefas repetitivas que poderiam ser resolvidas com uma lógica básica bem implementada. Não é só ineficiência — é uma oportunidade de inovação desperdiçada.

Automatizar não é mágica, é projeto

Automatizar não significa “rodar um script” ou “usar uma ferramenta da moda”. Significa desenhar processos que possam ser replicáveis, escaláveis e observáveis. E isso exige entender os dados, definir fluxos claros e romper com a ideia de que cada tarefa é artesanal.

O curioso é que os dados estão aí. Sensores, plataformas de monitoramento, logs, sistemas de gestão... tudo gera informação. O que falta é conectar os pontos, enxergar o fluxo completo e agir de forma coerente.

Existe outra forma de fazer as coisas

Na BJumper, acreditamos que essa indústria pode dar o salto. Que não estamos condenados à fragmentação nem ao trabalho manual perpétuo. Impulsionamos uma visão diferente: a automação baseada em dados, no entendimento profundo do ambiente e na capacidade de gerar ações inteligentes e contextualizadas.

É fácil? Não. É possível?  Com certeza.

E quanto antes deixarmos de aceitar como “normal” que procedimentos operacionais sejam gerenciados no Excel, mais cedo poderemos falar sério sobre eficiência, escalabilidade e resiliência de verdade.

O futuro? Decidir se ainda queremos montar carros à mão

A pergunta não é se podemos automatizar os data centers. É se estamos dispostos a isso. Se vamos aceitar que essa indústria pode ser tão precisa, confiável e ágil quanto qualquer fábrica moderna — ou se vamos continuar tratando cada operação como se fosse a primeira vez.

Porque automatizar não é só uma questão de tecnologia. É uma decisão de projeto. E está em nossas mãos.