IA infla a conta de observabilidade e 73% esperam gastar ainda mais

IA↳Inteligência artificial440 conteúdosUX e IA: Transformando Experiências Digitais com Inteligência ArtificialProduto & UX · jan 2025MCP: O que é e por que você vai ouvir falar disso em breve?AI · jul 2025IA generativa e a urgência de reconstruir nossa relação com a verdadeAI · jun 2025Ver tudo em AI → entrou na pilha de observabilidade↳Observabilidade11 conteúdosObservabilidade para APIs: os desafios e benefícios dessa abordagemDev (Back & Front) · jan 2025Falhas em Observabilidade afetam os Apps e a Segurança das OrganizaçõesDev (Back & Front) · nov 2023ADK Java 1.0: O Google quer que você pare de gambiarra Python no seu backendMarketing Tech · abr 2026Ver tudo em DevSecOps → por dois caminhos ao mesmo tempo, e ambos custam dinheiro. É o que aponta o relatório Estado da Observabilidade 2026, da Grafana Labs com a ETR.

Contudo, a pesquisa ouviu 300 líderes de TI e engenharia. O recorte cobre América do Norte, Japão, América Latina e Europa Ocidental.

O dado de abertura resume o cenário. Além disso, mais de três quartos dos entrevistados relataram aumento nos gastos com observabilidade no último ano.

Os dois caminhos que fazem a conta subir

O primeiro vem de recursos novos. Funcionalidades relacionadas a IA atraíram 61% dos entrevistados.

O segundo vem do efeito colateral do desenvolvimento acelerado. A expansão de cobertura apareceu em 60% das respostas.

Entretanto, ambos adicionam telemetria ao sistema. Entram rastreamento, registros, prompts, resultados de modelos e monitoramento do custo de tokens.

Portanto, a fatura cresce antes mesmo de qualquer compra de produto específico. Contudo, os fornecedores monetizam volume, hosts ou licenças, retenção e recursos premium.

Outras pressões completam o quadro. A pesquisa cita ainda crescimento do negócio e aumento de preços por parte dos fornecedores.

IA entrega valor, porém a medição trava

Os líderes enxergam retorno nesse investimento. Além disso, segundo a pesquisa, 97% veem pelo menos algum valor no aumento.

A leitura fica mais interessante no detalhe. Apenas 61% afirmam que o valor acompanha a proporção do gasto.

O restante percebe valor sem conseguir quantificá lo.

Esse ponto explica a dor do FinOps. Entretanto, as equipes trabalham com telemetria compartilhada, tags de nuvem e custos de modelo ou token difíceis de atribuir por time.

Consequentemente, o cálculo de retorno fica nebuloso justamente onde o gasto mais cresce.

A consolidação virou consenso entre os entrevistados

A pesquisa mostra apoio amplo à redução de ferramentas. Cerca de 79% consideram a consolidação muito ou extremamente importante.

Na prática, 53% já descrevem a própria abordagem como plataforma unificada para toda a organização. Os demais seguem em transição ou organizados por equipe.

Os resultados reforçam o movimento. Entre os entrevistados, 86% descrevem os esforços como muito ou razoavelmente bem sucedidos.

Esse número sobe para 96% entre quem concluiu a migração para plataforma unificada. Equipes ainda organizadas por função relatam menos sucesso.

Contudo, o retorno demora a aparecer. Custos de migração, contratos vigentes, saída de dados, licenças ativas e responsabilidades por time atrasam o payback.

Até onde a IA pode agir sozinha em produção

Aqui mora a discussão mais interessante do relatório. Sobre remediação completa, 52% dos entrevistados se dizem confortáveis em deixar a IA agir por conta própria.

Esse conforto, porém, vem com condição. Além disso, a confiança aparece ligada a precisão e explicabilidade, apontadas por 45% como fatores que aumentariam a confiança.

A diferença de risco entre os modos ajuda a entender. Investigação e recomendação em modo somente leitura carregam risco operacional menor.

Alteração de código ou configuração em produção muda o jogo. Ali pesam resultado não determinístico, auditabilidade, obrigação de conformidade e responsabilidade pela gestão de mudanças.

Anthony Woods, cofundador da Grafana Labs, sintetizou o dilema. Segundo ele, existe diferença significativa entre confiar na IA para apontar o problema e permitir que ela altere a produção.

Ele acrescentou um pré requisito. Ação autônoma depende de a ferramenta entender com clareza como o software e os sistemas funcionam.

O que fazer com esses números no seu time

Primeiro, instrumente o custo de token como métrica de primeira classe. No entanto, ele já faz parte da sua telemetria, logo merece dashboard próprio.

Segundo, etiquete telemetria por serviço e por time desde o início. Além disso, a atribuição retroativa costuma sair cara e imprecisa.

Terceiro, separe claramente leitura de escrita nos seus agentes de operação. Diagnóstico automático e remediação automática pedem níveis diferentes de aprovação.

Por fim, prepare o orçamento. A pesquisa indica que 73% esperam novo aumento nos próximos 12 meses.

Acompanhe nosso perfil no Instagram!