Busca distribuída e impulsionada por IA para o ciclo OODA

O Defence AI Playbook 2024² identifica seis “espaços de problema” distintos que a defesa precisa enfrentar. Em todos esses espaços, a capacidade de acessar rapidamente informações relevantes a partir de ambientes de dados fragmentados é essencial. Esses espaços de problema incluem:

1. Reconhecer (detecção de padrões em grandes volumes de dados de sensores)

2. Compreender (extração de insights a partir de informações não estruturadas)

3. Prever (antecipar resultados com base em dados históricos)

4. Simular (explorando cenários para planejamento)

5. Gerar (criar conteúdo a partir de padrões de dados existentes)

6. Decidir (automação de ações para atingir objetivos)

Ao implementar uma malha de dados como uma camada de dados unificada e base para IA, as organizações de defesa podem trabalhar de forma mais inteligente, garantir interoperabilidade entre sistemas e fortalecer o loop OODA para oferecer melhor suporte a comandantes operacionais e tomadores de decisão. Quando combinada com recursos de IA, a abordagem de malha de dados pode elevar a vantagem operacional a um novo patamar.

A colaboradora do Defence AI Playbook, Cdre Rachel Singleton, enfatiza que o MoD reconhece o enorme potencial da IA para ampliar capacidades, melhorar a produtividade e maximizar a vantagem estratégica.²

Na fase Observar do ciclo OODA, os comandantes dependem da consciência situacional construída a partir de grandes volumes de dados brutos, fluxos de sensores, logs de rede e relatórios de inteligência dispersos entre domínios. Com frequência, os dados são armazenados em diferentes formatos e sistemas. O resultado é a correlação manual entre conjuntos de dados em silos, o que aumenta o tempo até o insight, limita a visibilidade e cria pontos cegos.

A abordagem de malha de dados amplia a visibilidade e elimina silos de dados, permitindo que consultas de missão crítica sejam respondidas quase em tempo real, onde quer que os dados estejam. Ela garante que as informações estejam instantaneamente acessíveis e prontas para análise unificada ao ingerir, normalizar e indexar dados de sensores e sistemas. 

Com o uso de recursos de busca distribuída, equipes de defesa podem consultar instantaneamente múltiplos sistemas, atravessando limites de classificação, nuvens e comandos, ao mesmo tempo que aplicam controles de segurança locais, sem mover dados de ambientes seguros. Isso significa que as informações não são movidas nem duplicadas; em vez disso, permanecem onde estão, mas passam a ser descobertas e utilizadas de forma holística.

Com uma abordagem de malha de dados, todos os dados relevantes, em diferentes formatos, incluindo tempo, espaço, geografia, nível de conformidade ou outros atributos, podem ser consultados e analisados em poucos minutos, em vez de horas.

Na fase Orientar do ciclo OODA, o desafio deixa de ser a coleta de dados; o foco passa a ser análise, interpretação e contexto.

As organizações de defesa lidam com um volume enorme de dados que não são fáceis de processar e analisar. Processos manuais consomem tempo e envolvem riscos, mas as missões exigem agilidade e rapidez até o insight.

Os recursos de IA são essenciais para a fase de orientação e podem ajudar a: 

• Filtro 

• Analisar grandes quantidades de dados 

• Automatize relatórios e resumos 

• Executar comparações de documentos

• Aprimorar a busca

• Forneça o contexto necessário para missões críticas

No campo da segurança cibernética, a IA ajuda a deslocar o foco do volume para a clareza, permitindo que equipes de defesa detectem ameaças com mais eficácia. Ela analisa rapidamente grandes volumes de alertas, reduz o ruído causado por falsos positivos e agrupa alertas em possíveis ataques, encurtando o tempo de investigação.

As organizações de defesa muitas vezes operam com conectividade limitada ou inexistente, mas ainda assim precisam compreender e trabalhar com seus dados. Retrieval-Augmented Generation (RAG, na sigla em inglês) viabiliza uma interação segura em linguagem natural, fundamentada em dados pertencentes à organização e em modelos de linguagem selecionados, mesmo em ambientes desconectados, intermitentes e limitados (DIL) e em ambientes air-gapped. 

Ao gerar saídas com base em fontes internas confiáveis, a RAG fortalece a fase de orientação e reduz o risco de alucinações. Líderes militares e suas equipes recebem respostas com citações extraídas diretamente de conjuntos de dados confiáveis — não links ou dashboards, mas inteligência contextual real, proveniente de relatórios históricos, doutrina e entradas de sensores.

A fase Decidir do ciclo OODA define o rumo a partir dos insights disponíveis. Para líderes de defesa, essa costuma ser a etapa mais crítica e sensível ao tempo, já que decisões e ações precisam ser tomadas com base nas informações que impulsionarão a missão.  

O Elastic AI Assistant atua como um multiplicador de força nessa fase, transformando dados complexos e fragmentados em orientação e suporte claros. Ele pode reunir dados de forma inteligente a partir de múltiplas fontes e apresentar aos tomadores de decisão relatórios, visualizações e análises.

Com o AI Assistant, as organizações de defesa se tornam mais ágeis e responsivas a situações emergentes, sem o investimento de tempo ou custo associado a treinamentos técnicos extensivos. Isso acelera a capacidade do usuário de atuar com eficácia e apoiar a tomada de decisão, especialmente em ambientes de campo dinâmicos, nos quais cada segundo conta.

A fase Agir do ciclo OODA é quando as decisões são convertidas em ação. Ela se concentra na execução, colocando em prática o curso de ação escolhido e garantindo que seja implementado conforme o planejado. Nessa fase, colaboração e coordenação são fundamentais.

Em operações complexas, a colaboração depende de um entendimento compartilhado. Uma abordagem de malha de dados pode oferecer acesso seguro, em tempo real, a informações distribuídas, além de facilitar a colaboração. Na defesa, isso é especialmente importante para coordenar ações entre diferentes unidades, parceiros, coalizões ou departamentos, garantindo que todos tenham acesso às informações mais atualizadas, sigam a mesma estratégia e tenham visibilidade sobre os mesmos dados. 

Com controles de acesso robustos, como controle de acesso por função (RBAC) e permissões baseadas em atributos (ABAC), as organizações conseguem equilibrar abertura e segurança. Isso garante que as pessoas certas tenham as informações certas, no momento certo, para tomar decisões e executar ações informadas e coordenadas.

Em ambientes nos quais problemas de dados se transformam diretamente em problemas de missão, substituir processos manuais, caros e demorados por busca distribuída segura e em tempo real é essencial. A IA deixou de ser opcional; ela representa uma vantagem significativa para tomadores de decisão na defesa.

Para apoiar essa transformação, arquiteturas de malha de dados, busca distribuída e recursos de RAG já estão disponíveis. Eles podem ser integrados a sistemas atuais, viabilizando vantagem de missão hoje ao mesmo tempo que preparam o caminho para o futuro da defesa orientado por IA.

A Elastic é confiável para organizações de defesa em todo o mundo, oferecendo busca aprimorada, insights mais rápidos, alertas preditivos e uma base escalável e segura para missões. Entre em contato com nossos especialistas hoje mesmo.

Descubra como malha de dados, busca orientada por IA e insights estão remodelando a tomada de decisão na defesa. Assista a Decisões rápidas: como líderes de defesa estão unificando dados para obter insights em tempo real, parte da nossa série de conversas estratégicas com líderes da área.