A dura realidade para as empresas hoje é que falhas de software representarão uma ameaça cada vez maior daqui para frente, mas o que determinará se a ocorrência delas se tornará manchete ou apenas uma nota de rodapé é a capacidade da organização de detectá-las, diagnosticá-las e se recuperar em tempo real. E essa capacidade não vem do monitoramento tradicional, caracterizado por silos fragmentados de dados e organizacionais.
Desenvolver e entregar um software robusto e resiliente exige uma observabilidade fim a fim profunda, impulsionada por IA, que forneça uma fonte da verdade consistente e unificada. Essa necessidade se torna ainda mais crítica à medida que os ambientes de software corporativos atuais se tornam mais complexos, abrangendo aplicações nativas em nuvem, implementações multicloud, serviços de terceiros, APIs e, agora, a crescente influência da Inteligência Artificial (IA). Esses ambientes em camadas introduzem grande opacidade na cadeia de fornecimento de software, tornando mais difícil gerenciar riscos, desempenho e resiliência em escala.
As vulnerabilidades ocultas dos stacks modernos de software representam riscos para as empresas, que dependem de um vasto ecossistema de tecnologias interconectadas. Uma única atualização mal configurada ou uma vulnerabilidade em um agente de terceiros amplamente implementado pode gerar efeitos em cascata em minutos, afetando a experiência do cliente, as operações e, em última instância, a continuidade dos negócios.
De acordo com pesquisa do Adaptvist, 42% das organizações esperam sofrer um incidente causado por um de seus fornecedores. Tornando esse cenário ainda mais complexo, muitas vezes, as equipes ficam às cegas quando algo dá errado, o que pode ser frustrante e custoso. Para operar com confiança, as empresas precisam de visibilidade de toda a sua cadeia de fornecimento digital, o que não é possível com um monitoramento básico. Diferentemente desse monitoramento, que frequentemente foca em métricas ou alertas isolados, a observabilidade oferece uma visão unificada e em tempo real de todo o stack tecnológico, possibilitando decisões mais rápidas baseadas em dados e em escala. A implementação de observabilidade baseada em IA abrange todos os componentes digitais dos negócios, da infraestrutura e serviços até as aplicações e a experiência do usuário.
Hoje, a observabilidade deixou de ser uma escolha técnica para virar uma decisão estratégica. Inclusive, ela está evoluindo além do seu papel atual em TI e DevOps para se tornar um elemento fundamental da estratégia de negócios moderna. Com isso, ela passa a ter papel crítico na gestão de riscos, na manutenção do tempo de atividade e na proteção da confiança digital.
A observabilidade também permite que as organizações detectem proativamente anomalias antes que elas se tornem grandes interrupções, identifiquem rapidamente as causas-raiz em sistemas distribuídos e complexos, e automatizem respostas para reduzir o Tempo Médio de Resolução (Mean Time To Resolution – MTTR). O resultado são operações mais rápidas, inteligentes e resilientes, dando às equipes a confiança para inovar sem comprometer a estabilidade dos sistemas, uma vantagem crucial em um mundo onde resiliência digital e agilidade precisam caminhar juntas.
Importante ressaltar que sistemas resilientes precisam absorver impactos sem colapsar. Isso exige investimento técnico e cultural, desde a adoção de responsabilidade compartilhada entre as equipes até o uso de estratégias modernas de implementação. Mas estratégias modernas só funcionam se as equipes tiverem acesso a feedbacks em tempo real e clareza, permitindo às organizações entender o que está acontecendo, o porquê e como agir — antes que o cliente perceba qualquer falha.
A ascensão da IA agêntica também traz uma nova camada de complexidade e risco. À medida que as organizações adotam cada vez mais a IA generativa e agêntica para acelerar a inovação, elas também se expõem a novos tipos de riscos. A IA agêntica pode ser configurada para agir de forma independente, fazendo alterações, disparando fluxos de trabalho e até implementando código sem envolvimento direto de humanos. Esse nível de autonomia pode aumentar a produtividade, mas também traz desafios sérios.
Por exemplo, um agente mal configurado ou um prompt malicioso pode gerar consequências em cadeia em altíssima velocidade. Pequenas falhas podem se tornar grandes problemas, mais rapidamente, com maior abrangência e com mais dificuldade para serem contidos. Plataformas de observabilidade em tempo real, baseadas em IA, são essenciais não apenas para monitorar o que os agentes fazem, mas para entender como eles agem, interagem com outros sistemas e quando é necessário intervir. A observabilidade ajuda a explorar o potencial da IA agêntica de forma segura, abrindo caminho para operações mais autônomas.
Os líderes de mercado do futuro serão aqueles capazes de adotar e se adaptar às novas tecnologias, abraçando a IA agêntica, mas reconhecendo os riscos maiores de exposição e as exigências de conformidade que ela traz. Esses líderes precisarão mudar de operações reativas para proativas e preventivas.
A observabilidade em tempo real baseada em IA pode automatizar respostas precisas, sem depender de alguém para apertar o botão de automação. Organizações que investem nessa abordagem estão indo além de se preparar para a próxima possível interrupção. Elas estão construindo uma base para confiança, agilidade e inovação contínua, que impulsionam seus negócios rumo ao futuro.
*Por Bob Wambach, Vice-Presidente de Portfólio e Estratégia da Dynatrace.
