Observabilidade na era agêntica: o que está falhando e como as equipes estão corrigindo isso

Menos de uma em cada dez aplicações empresariais é totalmente observável, de acordo com um relatório de 2026 da empresa de consultoria Neurones IT. Essa estatística aponta para um problema de longa duração: os processos tradicionais de observabilidade não foram projetados para a complexidade dos fluxos de trabalho atuais impulsionados por IA.

Considere um assistente de viagens impulsionado por IA, onde os tempos de resposta aumentam repentinamente. As ferramentas tradicionais de observabilidade podem sinalizar aumento de latência no nível de serviço, forçando as equipes a examinar manualmente logs, rastreamentos e dashboards para determinar se o problema decorre do próprio modelo, de uma API posterior ou de um agente que faz chamadas de ferramentas ineficientes. Essa abordagem reativa pode deixar as equipes na incerteza, especialmente em ambientes de TI modernos, fragmentados e dinâmicos.

“Cada vez mais clientes não querem um dashboard. Eles não querem algo que lhes diga: 'Ei, é assim que seu sistema está se comportando'", disse Vikram Murali, Vice-presidente de Desenvolvimento de Produtos para a IBM Automation, no podcast IA em ação da IBM. Em vez disso, eles querem saber: "Quais ações posso adotar para que o sistema funcione melhor?"

Além das recomendações estáticas, as equipes de ITOps precisam de soluções capazes de se autoprever e se autoajustar, prevendo erros e downtime com antecedência e respondendo a eles de forma autônoma. Como a IA agêntica pode avaliar continuamente o comportamento, o desempenho e o contexto do sistema, as equipes podem ir além dos sinais de nível superficial para entender as causas raiz, investigar os sintomas e identificar dependências com supervisão humana limitada. Juntos, esses recursos podem reduzir os custos de ITOps em até 35% devido à redução do esforço humano, do downtime e da sobrecarga operacional, de acordo com o estudo da Neurones.

No entanto, a integração da IA também introduz novos desafios operacionais, e há uma lacuna cada vez maior entre os recursos impulsionados por IA e a capacidade das equipes de monitorar e moldar comportamentos agênticos.

Em resposta, as equipes de ITOps estão reprojetando seus processos de observabilidade desde o início, implementando agentes para otimizar o uso de recursos, automatizar tarefas e identificar erros proativamente, tudo isso enquanto enfrentam os desafios distintos de governança, interpretabilidade e dados da IA. As ferramentas de monitoramento impulsionadas por IA podem acelerar os processos agênticos, enquanto os agentes, por sua vez, podem aumentar a observabilidade — contribuindo para um ambiente de TI mais ágil, eficiente e seguro.

As equipes de segurança recebem em média 4.500 alertas por dia, mas só conseguem responder a cerca de um terço deles, deixando as organizações vulneráveis a ataques e desalinhamentos, de acordo com um relatório da plataforma de cibersegurança Vectra.

Mas alertas excessivos podem ser um sintoma de um problema maior. Microsserviços, arquiteturas híbridas e sistemas distribuídos podem sobrecarregar os mecanismos tradicionais de monitoramento, e muitas organizações têm dificuldades para separar o sinal do ruído. Os agentes aumentam esse desafio ao introduzir conjuntos de dados totalmente novos (como árvores de decisão de ponta a ponta, logs de interação com ferramentas e métricas de uso de memória), que as equipes devem coletar e analisar.

Para complicar ainda mais os esforços de observabilidade, os dados provenientes de fontes de IA são frequentemente mais difíceis de decifrar: os modelos de IA podem gerar dados inconsistentes ou imprecisos (alucinações) ou ocultar saídas por trás de árvores de decisão opacas (o problema da caixa-preta ). Os modelos também podem revelar involuntariamente informações confidenciais (vazamento de dados), o que pode ser uma preocupação para empresas de setores altamente regulamentados, como saúde e finanças. Como resultado, um estudo de 2025 do IBM Institute for Business Value (IBV) descobriu que 45% dos executivos citam a falta de visibilidade como um grande obstáculo para a integração agêntica.

Essas lacunas de visibilidade podem resultar em riscos de conformidade, deixando as equipes incapazes de manter um registro detalhado e auditável dos comportamentos dos agentes. Quase 70% dos executivos esperam que sua empresa enfrente uma multa regulatória relacionada à integração da IA generativa, segundo o IBV, sugerindo que os frameworks internos de governança não acompanharam os fluxos de trabalho multiagentes.

Os LLMs e outras ferramentas de IA também podem sobrecarregar os orçamentos. O uso de tokens pelas equipes pode variar muito de um mês para o outro, dificultando que as ferramentas de observabilidade prevejam a demanda. E como os fornecedores de IA atualizam, retreinam e reimplantam modelos rotineiramente, as equipes de TI devem reconfigurar repetidamente os pipelines de observabilidade e os ambientes de criação para acomodar novos lançamentos.

Embora os LLMs adicionem complexidade aos processos de observabilidade, eles também podem ser parte da solução. Ao equipar plataformas de observabilidade com recursos agênticos, as organizações podem não apenas responder aos desafios da adoção empresarial da IA, mas também avançar seus recursos de monitoramento além do que é possível com as ferramentas tradicionais de observabilidade. As ferramentas de observabilidade agêntica podem auxiliar e aprimorar o desempenho, a resiliência e a segurança da TI por meio de:

• As ferramentas tradicionais de observabilidade enviam alertas com base em limites predefinidos de tráfego, memória, latência e taxa de erro.
  
  
• Essa abordagem geralmente resulta em fadiga de alertas, onde as equipes de TI e segurança são bombardeadas com notificações e não conseguem mais distinguir ruído de ameaças urgentes.
  
  
• Ao analisar dados históricos e avaliar o contexto ao redor de um evento, a IA pode revelar eventos relevantes e de alta prioridade e, ao mesmo tempo, suprimir notificações não urgentes.

• As ferramentas de observabilidade impulsionadas por IA podem fornecer análises de causa raiz ricas em contexto, que detalham por que ocorreu um incidente, como afetou os serviços dependentes e como evitar interrupções semelhantes no futuro.
  
  
• As soluções orientadas por IA podem sugerir dinamicamente automações e reparos com base em condições em tempo real, com desenvolvedores humanos fornecendo proteções e supervisão.
  
  
• Juntas, essas funcionalidades reduzem o trabalho operacional e levam a um tempo médio de reparo (MTTR) mais rápido.

• As ferramentas tradicionais de observabilidade podem enfrentar dificuldades em ambientes de TI modernos, onde os erros raramente decorrem de uma única falha, podendo envolver interações complexas entre vários serviços e automações.
  
  
• Como as plataformas agênticas são projetadas para identificar padrões e raciocinar em arquiteturas díspares, elas geralmente são mais adequadas para interpretar métricas específicas de modelos, como desvio do modelo, qualidade da resposta e uso de tokens.
  
  
• A visibilidade de ponta a ponta também permite que as ferramentas de observabilidade impulsionadas por IA prevejam o impacto posterior e escalem os recursos dinamicamente.

• As ferramentas de observabilidade habilitadas para IA podem melhorar o desempenho de ponta a ponta e otimizar o uso de recursos ao contextualizar o roteamento de tráfego, a disponibilidade da CPU, o rendimento e outras variáveis.
  
  
• As plataformas avançadas também podem realizar a remediação automatizada, reduzindo a tensão operacional e acelerando os cronogramas de solução de problemas.
  
  
• As plataformas de observabilidade impulsionadas por IA podem rastrear picos de tokens, chamadas de ferramentas e outras métricas específicas de IA para garantir que os LLMs permaneçam com bom desempenho e utilizáveis para os clientes e as equipes internas.

O futuro da observabilidade pode ser definido tanto por uma mudança estratégica quanto por uma mudança tecnológica. À medida que as responsabilidades de observabilidade passam da mera coleta de dados para o suporte à decisão e, finalmente, para a ação preventiva, as organizações estão respondendo por meio de:

A observabilidade da IA pode proporcionar uma experiência do usuário de maior qualidade, na qual os clientes podem confiar que os serviços serão executados conforme o esperado, com latência mínima, comportamentos previsíveis e resolução de erros rápida e transparente.

As equipes de TI e os desenvolvedores, por sua vez, podem dedicar mais tempo à inovação de produtos e à otimização de alto nível. Em vez de se envolver menos no processo de observabilidade, os seres humanos obtêm uma compreensão mais profunda dos comportamentos do sistema e são capacitados para tomar decisões mais inteligentes para melhorar a segurança, o tempo de atividade e o desempenho.

Inscreva-se no webinar “Observabilidade para IA e IA para observabilidade: da empolgação à prática”