IA aumenta volume de logs em 93% e pressiona orçamento das empresas

O avanço das cargas de trabalho de inteligência artificial está pressionando os modelos tradicionais de gerenciamento de logs nas empresas. Segundo o relatório “The State of Log Management 2026”, divulgado pela Dynatrace, plataforma de observabilidade baseada em IA, o volume de logs e telemetria cresceu 93% nos últimos 12 meses em razão da adoção acelerada da tecnologia.

O estudo, realizado com 450 líderes seniores de tecnologia, mostra que os logs modernos se tornaram fundamentais para compreender, validar e proteger decisões orientadas por inteligência artificial. Esses dados ajudam as organizações a garantir confiabilidade, conformidade e desempenho em escala. No entanto, o aumento do volume e da complexidade da telemetria ligada à IA está levando ferramentas ao limite.

De acordo com a pesquisa, as empresas utilizam, em média, sete ferramentas diferentes para gerenciar logs e telemetria. Essa fragmentação obriga as equipes a comparar informações entre sistemas de forma manual, o que dificulta a detecção de problemas, atrasa a obtenção de insights e limita a capacidade de levar iniciativas de IA da fase piloto para a produção.

O impacto também chega à experiência do cliente. Segundo o relatório, 80% dos entrevistados afirmam que a dificuldade de transformar telemetria em insights acionáveis afeta negativamente a experiência dos consumidores e atrasa projetos de IA.

Além da complexidade operacional, o custo é outro ponto crítico. As organizações gastam, em média, quase US$ 2,5 milhões por ano em soluções de gerenciamento de logs, considerando captação, gerenciamento, armazenamento, indexação, reidratação e consulta. Para lidar com esses gastos e com as limitações dos sistemas atuais, muitas empresas reduzem o volume de dados que coletam ou mantêm.

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

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“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.”

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

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