Cargas de trabalho de IA provocaram um aumento de 93% no volume de logs e telemetria, enquanto as equipes dependem, em média, de sete ferramentas diferentes, o que obriga a uma correlação manual que não é escalável
A Dynatrace, plataforma líder em observabilidade baseada em Inteligência Artificial (IA), divulga as conclusões de sua nova pesquisa, o relatório “The State of Log Management 2026”, revelando que o rápido crescimento das cargas de trabalho de IA está levando as abordagens tradicionais de gerenciamento de logs ao seu limite. Os logs modernos tornaram-se essenciais para compreender, validar e proteger as decisões orientadas por Inteligência Artificial, ajudando as organizações a garantir confiabilidade, conformidade e desempenho em escala. No entanto, o volume e a complexidade da telemetria de IA estão sobrecarregando as ferramentas legadas, tornando mais difícil para as equipes manter os sistemas de Inteligência Artificial explicáveis, confiáveis e prontos para produção. Como resultado, as empresas precisam repensar como gerenciam e analisam os dados de telemetria para manter a visibilidade, controlar custos e dar suporte à IA em escala.
As principais conclusões do relatório incluem:
– As cargas de trabalho de IA geraram um aumento de 93% no volume de logs nos últimos 12 meses.
– As organizações utilizam, em média, sete ferramentas diferentes para gerenciar logs e telemetria.
– 80% afirmam que transformar a telemetria em insights acionáveis está afetando negativamente a experiência do cliente e atrasando as iniciativas de IA.
– As organizações excluem, em média, 86% dos dados de logs para controlar custos e lidar com as limitações do sistema.
– As equipes gastam quase US$ 2,5 milhões por ano em soluções de gerenciamento de logs.
– Quase três quartos afirmam que as cargas de trabalho de IA exigem uma abordagem baseada em plataforma para o gerenciamento de logs.
– 81% acreditam que a captação e o processamento de logs devem ser abertos e automatizados para permitir análises em tempo real.
De acordo com um estudo global realizado com 450 líderes seniores de tecnologia, esse aumento repentino no volume de dados, combinado com ferramentas fragmentadas, está tornando cada vez mais difícil para as equipes detectarem problemas, protegerem sistemas de IA e extraírem insights em tempo hábil. As organizações são forçadas a adotar fluxos de trabalho manuais e demorados ao compararem insights entre sistemas, o que retarda o tempo de obtenção de insights e limita sua capacidade de levar iniciativas de Inteligência Artificial da fase piloto para a produção.
O crescimento da IA leva o gerenciamento tradicional de logs ao limite
Os entrevistados estimam que gastam, em média, quase US$ 2,5 milhões por ano em soluções de gerenciamento de logs, incluindo captação, gerenciamento, armazenamento, indexação, reidratação e consulta de logs. Ao mesmo tempo, os logs são um componente essencial para compreender e proteger os sistemas de IA. Para lidar com os custos crescentes e as limitações do sistema usando métodos tradicionais, muitas organizações são forçadas a limitar a quantidade de dados de telemetria que captam ou retêm.
Quase metade das organizações relata descartar ou não coletar logs, excluindo, em média, 86% dos dados de logs da captação, armazenamento ou análise para gerenciar custos e limitações do sistema. Esses desafios são mais pronunciados em ambientes que dependem de abordagens fragmentadas ou centradas em logs, em vez de uma plataforma de observabilidade unificada projetada para lidar com a telemetria em escala de Inteligência Artificial.
“A IA está acelerando a inovação nas empresas, mas a maioria dos sistemas de registro de logs nunca foi projetada para a escala, a velocidade ou a complexidade dos ambientes impulsionados pela IA”, afirma Mala Pillutla, Vice-Presidente de Gerenciamento de Logs da Dynatrace. “Como os agentes de Inteligência Artificial operam de forma probabilística, tratar logs, métricas, rastreamentos e eventos como sinais separados não é mais viável. Para tornar os sistemas de IA confiáveis e seguros, as organizações precisam de uma abordagem unificada e inteligente que reúna toda a telemetria em tempo real, enriquecida com contexto detalhado para orientar decisões seguras.”
À medida que as iniciativas de Inteligência Artificial passam da fase experimental para a produção, o gerenciamento fragmentado de logs, causado pelo uso excessivo de ferramentas, está se tornando um grande obstáculo à confiabilidade, à credibilidade e à escalabilidade operacional.
A observabilidade unificada torna-se essencial para escalar cargas de trabalho de IA
O relatório ressalta a necessidade de uma abordagem fundamentalmente nova para o gerenciamento de logs, na qual os logs sirvam como base de alta fidelidade, unificados com rastreamento distribuído e outros dados de telemetria para fornecer insights em tempo real e ricos em contexto em grande escala.
Quase três quartos dos entrevistados afirmam que as cargas de trabalho de IA agora exigem uma abordagem baseada em plataforma para o gerenciamento de logs, enquanto 81% acreditam que a ingestão e o processamento de logs devem ser abertos e automatizados para permitir a análise em tempo real sem esquemas rígidos, sobrecarga de indexação ou atrasos na reidratação.
O custo real da fragmentação da observabilidade não se resume apenas à conta de infraestrutura — trata-se do custo de oportunidade das iniciativas de Inteligência Artificial que ficam paralisadas entre a fase piloto e a produção porque as equipes não conseguem confiar em sua telemetria. A pesquisa mostra que cerca de um terço das organizações está pagando por recursos de observabilidade redundantes ou subutilizados, e mais de um quarto está desperdiçando recursos de engenharia apenas para manter várias ferramentas em funcionamento em diferentes ambientes. Essa é uma capacidade que deveria ser direcionada para preparar as cargas de trabalho de IA para a produção, e não para reunir painéis de várias ferramentas diferentes.
Metodologia
O relatório “The State of Log Management 2026” baseia-se em uma pesquisa global com 450 líderes seniores e tomadores de decisão responsáveis pelo gerenciamento de logs em empresas com receita anual de US$ 750 milhões ou mais. A pesquisa foi conduzida pela Coleman Parkes em nome da Dynatrace nos meses de janeiro e fevereiro de 2026.
