Introdução
A startup Serval está transformando a forma como empresas gerenciam seus departamentos de TI com o lançamento do Catalyst, um “super agente” de inteligência artificial capaz de identificar problemas recorrentes e criar automações completas sem intervenção humana. A ferramenta, que entrou em disponibilidade geral nesta quinta-feira, representa uma mudança fundamental no paradigma do suporte técnico: em vez de esperar que funcionários abram chamados, o sistema detecta padrões problemáticos e propõe soluções automatizadas antes mesmo que alguém perceba o problema.
Em um mercado dominado por gigantes como ServiceNow e Atlassian, a proposta da Serval é ambiciosa. O Catalyst não apenas sugere o que automatizar – ele constrói toda a infraestrutura necessária, desde workflows até políticas de acesso, transformando instruções em linguagem natural em código executável. Para empresas brasileiras que gastam milhões em suporte técnico e sofrem com a escassez de profissionais especializados, a promessa é tentadora: reduzir drasticamente o tempo de resolução de problemas e os custos operacionais.
Como funciona o Catalyst
O Catalyst opera como uma camada administrativa sobre a plataforma de gerenciamento de serviços da Serval. Sua função principal é analisar o histórico de tickets, procedimentos operacionais padrão (SOPs) e instruções em linguagem natural para identificar trabalho repetitivo que pode ser automatizado. Quando encontra padrões, o sistema não apenas sugere a automação – ele efetivamente constrói os workflows, habilidades, formulários, políticas de acesso, jornadas e dashboards necessários.
Jake Stauch, cofundador e CEO da Serval, exemplifica o poder da ferramenta: “Você começa com um único prompt e termina com workflows de nível empresarial prontos para implementar, que vão resolver todos os resets de senha para toda a empresa”. O sistema gera código TypeScript real, que pode ser revisado e modificado por administradores antes da implementação.
Um diferencial importante é a capacidade do Catalyst de detectar sistemas conectados automaticamente. Em uma demonstração, ao receber uma solicitação para criar workflows de reset de senha, o sistema identificou Okta, Google Workspace e Microsoft Entra já integrados, gerando o código necessário para executar ações em cada plataforma. Administradores podem então adicionar camadas de aprovação ou restringir quem pode executar cada workflow.
Agentes proativos: o fim da era reativa
Talvez a inovação mais significativa do Catalyst seja a criação de agentes de fundo que operam continuamente, inspecionando sistemas conectados em busca de problemas emergentes. Esses agentes não esperam que alguém abra um ticket – eles identificam anomalias, correlacionam dados de múltiplas fontes e propõem remediações antes que o problema afete os usuários.
Em um exemplo real fornecido pela empresa, um agente correlacionou incidentes de rede em dois escritórios usando telemetria de switches, dados DHCP e tickets históricos. O sistema descartou problemas de hardware e interferência wireless, identificou deriva de configuração como causa raiz e gerou um workflow de remediação para aprovação administrativa. Tudo isso sem nenhuma intervenção humana inicial.
“A maioria dos agentes de IA hoje espera que um funcionário faça uma pergunta ou envie um ticket”, explica Stauch. “Acreditamos que o futuro é a IA que age antes que um funcionário sequer submeta uma solicitação”. Essa abordagem proativa representa uma mudança filosófica fundamental no gerenciamento de serviços de TI.
Arquitetura flexível e agnóstica a modelos
Diferentemente de algumas empresas que apostam em modelos proprietários, a Serval adota uma abordagem pragmática e flexível. A empresa utiliza modelos de “laboratórios de fronteira” como OpenAI e Anthropic, executando avaliações contínuas para determinar qual modelo funciona melhor para cada tarefa específica.
Segundo Stauch, os modelos GPT da OpenAI têm apresentado melhor desempenho para interações com usuários finais e chamadas de ferramentas, enquanto os modelos Sonnet e Opus da Anthropic produzem resultados superiores na geração de código – a carga de trabalho mais crítica para o Catalyst. A empresa executa avaliações continuamente em vez de migrar automaticamente para cada novo lançamento de modelo.
Essa arquitetura agnóstica permite que clientes corporativos forneçam suas próprias chaves de API da OpenAI ou Anthropic, incluindo endpoints customizados compatíveis. Para empresas brasileiras preocupadas com soberania de dados ou que desenvolvem seus próprios modelos, essa flexibilidade é crucial.
Governança e segurança empresarial
Com grande poder vem grande responsabilidade, e o Catalyst pode potencialmente iniciar mudanças em sistemas de produção. Por isso, a Serval implementou múltiplas camadas de controle e governança. O Catalyst herda as permissões do usuário que o opera e permanece restrito ao workspace da equipe desse usuário. Tudo que ele constrói começa como rascunho, e organizações podem restringir privilégios de publicação ou exigir revisão e aprovação formal antes que uma automação se torne ativa.
Em termos de dados, a Serval afirma que clientes mantêm todos os direitos sobre seus materiais, incluindo registros, documentos, workflows, prompts e configurações. A empresa não retém ou usa materiais de clientes para treinar ou melhorar seus modelos de IA. Para empresas brasileiras sujeitas à LGPD, a empresa oferece opções de implantação que incluem instalações on-premises ou em VPCs controladas pelo cliente.
As opções de deployment incluem SaaS na nuvem, instalação gerenciada pela Serval em uma conta AWS do cliente, ou deployment totalmente autogerenciado em clusters Kubernetes do cliente, seja na nuvem ou on-premises. Na opção AWS, a Serval opera a instalação sem acesso IAM persistente à conta do cliente.
Resultados iniciais e casos de uso
A empresa de tecnologia financeira Ramp, um dos primeiros adotantes, relata que o Catalyst tornou a construção de workflows 50% mais rápida e ajudou a expandir o uso da Serval para aproximadamente 10 equipes, incluindo TI, finanças, facilities, pessoas e talentos, jurídico e operações de negócios. Em um programa de substituição de hardware, a Ramp automatizou 600 substituições de laptops e economizou 150 horas, deixando apenas a aprovação como etapa humana principal.
Outros clientes reportam resultados impressionantes: a Together AI automatiza 95% de suas solicitações de acesso just-in-time à infraestrutura, a Perplexity resolve automaticamente mais da metade de suas solicitações de TI, e a Mercor integrou mais de 4.000 especialistas externos através de automações da Serval.
Durante o beta, mais de 90% dos clientes adotaram o Catalyst como ponto de partida para automação, um indicador forte de que a interface conversacional ressoa com administradores sobrecarregados.
O cenário competitivo
A Serval não está sozinha nessa corrida. ServiceNow, o gigante do setor com valor de mercado superior a US$ 150 bilhões, já oferece o Build Agent para criar aplicações a partir de prompts em linguagem natural e o AI Agent Advisor para identificar oportunidades de automação. A Atlassian permite que o Rovo gere fluxos de automação Jira a partir de descrições em inglês, enquanto a Freshworks oferece o Freddy AI Agent Studio.
A diferenciação da Serval não está simplesmente em “usar IA para construir workflows” – todos os principais players já fazem isso. O diferencial está em comprimir todo o ciclo de vida da automação em uma única superfície conversacional e tornar o próprio processo de descoberta e construção de automações agêntico. Enquanto concorrentes oferecem múltiplas ferramentas e interfaces, o Catalyst busca ser o ponto único de interação.
Para o mercado brasileiro, dominado por implementações complexas e caras de ServiceNow que frequentemente requerem consultores especializados, a proposta de simplicidade da Serval pode ser particularmente atraente. Stauch afirma que, embora o custo de licença possa ser similar ao ServiceNow, o custo total de propriedade pode ser “dramaticamente menor – geralmente metade, às vezes 10 a 20% do TCO do ServiceNow”.
Implicações para o mercado brasileiro
Para empresas brasileiras, o Catalyst representa uma oportunidade de saltar etapas na evolução do gerenciamento de serviços de TI. Em um país onde a escassez de profissionais qualificados em TI é crônica e os custos de mão de obra especializada são elevados, a capacidade de automatizar não apenas a execução, mas também a descoberta e construção de automações pode ser transformadora.
Setores como bancos, varejo e telecomunicações, que lidam com volumes massivos de solicitações repetitivas, podem se beneficiar particularmente. A capacidade do sistema de operar em português (através dos modelos subjacentes) e se integrar com sistemas legados comuns no Brasil adiciona valor prático.
A abordagem proativa dos agentes de fundo também endereça um problema crítico no Brasil: a tendência de problemas de TI se acumularem até se tornarem crises. Em um ambiente onde a manutenção preventiva frequentemente é negligenciada devido a restrições de recursos, agentes que identificam e resolvem problemas antes que afetem a produtividade podem gerar economias substanciais.
Conclusão
O Catalyst da Serval representa mais do que uma evolução incremental nas ferramentas de automação de TI – é uma reimaginação fundamental de como o suporte técnico deve funcionar. Ao combinar análise inteligente de padrões, geração automática de código e agentes proativos, a plataforma promete transformar departamentos de TI de centros de custo reativos em motores de eficiência proativa.
Para o mercado brasileiro, onde a transformação digital ainda enfrenta barreiras significativas de custo e complexidade, ferramentas como o Catalyst podem democratizar o acesso a automações sofisticadas. O verdadeiro teste virá quando a plataforma enfrentar a complexidade e customização extrema típicas de grandes ambientes corporativos brasileiros.
Se a Serval conseguir cumprir suas promessas, poderemos estar testemunhando o início de uma nova era no gerenciamento de serviços de TI – uma era onde a pergunta não é mais “como resolvemos tickets mais rápido?”, mas sim “como eliminamos a necessidade de tickets?” Para empresas que gastam milhões anualmente em suporte técnico, essa mudança de paradigma não poderia vir em melhor hora.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria “Serval’s super agent Catalyst creates roving background agents to identify and fix IT issues before they’re ticketed” publicada em VentureBeat, disponível em https://venturebeat.com/infrastructure/servals-super-agent-catalyst-creates-roving-background-agents-to-identify-and-fix-it-issues-before-theyre-ticketed.
