IA eleva volume de logs em 93% e impacta orçamento das empresas

O crescimento da inteligência artificial desafia a gestão de logs nas empresas.

O avanço das cargas de trabalho de inteligência artificial está pressionando os modelos tradicionais de gerenciamento de logs nas empresas. O volume de logs e telemetria cresceu 93% nos últimos 12 meses devido à adoção acelerada dessa tecnologia.

Um estudo realizado com 450 líderes seniores de tecnologia revela que os logs modernos se tornaram essenciais para entender, validar e proteger decisões orientadas por inteligência artificial. Esses dados são fundamentais para garantir confiabilidade, conformidade e desempenho em larga escala. Entretanto, o aumento na quantidade e complexidade da telemetria associada à IA está levando as ferramentas atuais ao limite.

As empresas, em média, utilizam sete ferramentas diferentes para gerenciar logs e telemetria. Essa fragmentação obriga as equipes a comparar informações manualmente entre sistemas, dificultando a detecção de problemas, atrasando a obtenção de insights e limitando a capacidade de levar iniciativas de IA da fase piloto para a produção.

O impacto dessa situação também se reflete na experiência do cliente. A pesquisa indica que 80% dos entrevistados afirmam que a dificuldade em transformar telemetria em insights acionáveis prejudica a experiência dos consumidores e atrasa projetos de IA.

Além da complexidade operacional, os custos são outro ponto crítico. As organizações gastam, em média, quase US$ 2,5 milhões anualmente em soluções de gerenciamento de logs, considerando captação, gerenciamento, armazenamento, indexação, reidratação e consulta. Para enfrentar esses gastos e as limitações dos sistemas atuais, muitas empresas optam por reduzir o volume de dados coletados ou mantidos.

Quase metade das organizações admite descartar ou não coletar logs. Em média, 86% dos dados de logs são excluídos da captação, armazenamento ou análise para controlar custos e limitações técnicas. Esse problema é mais evidente em ambientes que ainda dependem de ferramentas fragmentadas ou de abordagens centradas apenas em logs, em vez de plataformas unificadas de observabilidade que operem em escala de Inteligência Artificial.

A inteligência artificial 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. 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.

O custo da fragmentação não se limita à infraestrutura. A pesquisa indica que cerca de um terço das organizações paga por recursos de observabilidade redundantes ou subutilizados, enquanto mais de um quarto também desperdiça recursos de engenharia apenas para manter várias ferramentas funcionando em diferentes ambientes.