Resultados de uma pesquisa global com 1.700 profissionais de TI e engenharia mostram custos exorbitantes de interrupções nas empresas, que cada vez mais buscam plataformas e recursos de observabilidade aprimorados por IA para detectá-las e resolvê-las 

Os dados mostram que a adoção da IA é o principal impulsionador da demanda por observabilidade; o uso do monitoramento de IA teve uma taxa de crescimento de dois dígitos no ano passado    

A New Relic, empresa de Observabilidade Inteligente, divulgou hoje sua Previsão de Observabilidade de 2025, o relatório mais abrangente do setor sobre o estado da observabilidade. Após consultar mais de 1.700 líderes e membros de equipes de TI e engenharia em 23 países e 11 setores, o relatório destaca as principais áreas de foco, desafios e tendências que influenciam os investimentos em observabilidade, como a crescente adoção de IA empresarial. Os dados mostraram que o custo de qualquer período de inatividade nos negócios digitais é profundo — com interrupções de alto impacto gerando um custo médio de US$ 2 milhões por hora, ou aproximadamente US$ 33.333 para cada minuto em que os sistemas permanecem inativos. O custo médio anual de interrupções de TI de alto impacto para as empresas pesquisadas é de US$ 76 milhões por ano.

A observabilidade full-stack reduz o custo de interrupções pela metade

Observabilidade full-stack é definida como ter visibilidade em todo o stack de tecnologia, e é organizada em cinco categorias principais: infraestrutura, aplicativos e serviços, monitoramento de segurança, monitoramento da experiência digital (DEM) e gerenciamento de logs. Para os entrevistados com observabilidade full-stack, a pesquisa mostra que o custo de interrupções significativas de TI é reduzido pela metade, com interrupções de alto impacto custando em média US$ 1 milhão por hora, em comparação com US$ 2 milhões por hora para aqueles sem observabilidade full-stack. Equipes com observabilidade full-stack também relatam menos interrupções (apenas 23% sofrem interrupções de alto impacto pelo menos uma vez por semana, em comparação com 40% das que não a têm) e as detectam 7 minutos mais rápido, com um tempo médio de detecção (MTTD) de 28 minutos.

Interrupções dificultam esforços de inovação

A pesquisa também revela as três principais causas dessas interrupções: falha de rede, falha de serviços de terceiros ou provedores de nuvem e implantação de alterações de software. Notavelmente, os dados mostram que engenheiros estão desperdiçando 33% do seu tempo corrigindo problemas ou lidando com interrupções, desviando o foco do desenvolvimento de novos recursos ou inovações de codificação. Quarenta e um por cento dos líderes relataram que ainda tomam conhecimento de interrupções de serviço por meios ineficientes, como reclamações de clientes, tickets de incidentes ou verificações manuais. 

A crescente adoção da IA aumenta a conscientização sobre os desafios de visibilidade 

À medida que IA de agentes e aplicativos viabilizados por LLM são mais amplamente adotados, eles introduzem novos desafios de visibilidade que os métodos de monitoramento tradicionais não conseguem resolver. Sem uma observabilidade moderna desenvolvida para a era da IA, problemas silenciosos podem se espalhar pelos sistemas sem serem percebidos. A pesquisa mostra que a maioria das organizações recentemente tomou ciência desses desafios, já que o uso dos recursos de monitoramento de IA da observabilidade passou de 42% em 2024 para 54% em 2025 — uma taxa de crescimento de dois dígitos em relação ao ano anterior. Além disso, apenas 4% das empresas não estão implantando ou planejando implantar monitoramento de IA. 

IA usada para monitorar IA

Organizações que adotam IA em larga escala exigem um nível mais profundo de insight do sistema, como usar plataformas de observabilidade reforçadas por IA, em tempo real, para revelar como os modelos de IA interagem com pipelines, APIs e aplicativos downstream. Quando questionados sobre quais recursos de IA os entrevistados acham que melhorariam mais a resposta a incidentes ou a prática de observabilidade de sua organização, o recurso mais citado foi a resolução de problemas assistida por IA. Em ordem, os recursos mais citados foram análise automática de causa-raiz, ações de correção assistidas por IA, previsão e análise preditiva e geração assistida por IA de avaliações pós-incidentes.

"A Previsão de Observabilidade deste ano ilustra que, em meio à crescente dependência de serviços digitais e ferramentas de codificação de IA, as interrupções estão custando às empresas mais do que nunca", disse Ashan Willy, CEO da New Relic. "Apesar da promessa da IA de acelerar a produção de aplicativos, dados revelam que equipes de engenharia ainda perdem um terço do seu tempo com problemas difíceis de identificar. A observabilidade full-stack pode reduzir pela metade o custo de uma grande interrupção, ao mesmo tempo que acelera a detecção e a resolução, permitindo que as equipes se concentrem em inovações que atendam aos objetivos de negócios."

Outras descobertas importantes do relatório incluem: 

• A observabilidade reduz o tempo médio de detecção (MTTD) e gera valor comercial positivo. Quase sete em cada dez (68%) organizações relatam melhorias mensuráveis no MTTD desde a adoção da observabilidade. Além disso, a grande maioria das empresas (75%) relata um retorno positivo de seus investimentos em observabilidade, e quase uma em cada cinco (18%) afirma estar obtendo um ROI de 3 a 10 vezes maior.
• Executivos e utilizadores reconhecem os benefícios impactantes decorrentes de uma observabilidade melhor e mais automatizada. Para a liderança, a redução do período de inatividade não planejado é o principal benefício citado da observabilidade, seguido por melhorias gerais na eficiência operacional e redução do risco de segurança. Para utilizadores, o principal benefício é a redução do excesso de alertas, seguida por uma resolução de problemas e análise de causa-raiz mais rápidas e melhor colaboração entre equipes.
• As empresas estão tomando medidas para consolidar ferramentas de observabilidade. Os dados mostram uma redução de 27% no número médio de ferramentas de observabilidade por organização de 2023 a 2025. O número médio de ferramentas usadas hoje é de quatro ferramentas por organização. Além disso, 52% das organizações planejam consolidar ferramentas de observabilidade em uma plataforma unificada nos próximos 12 a 24 meses, com 48% delas também aumentando o investimento em recursos de AIOps/ML. 

A Previsão de Observabilidade de 2025 está disponível hoje. Leia o relatório completo. 

Metodologia de pesquisa

A New Relic fez uma parceria com a Enterprise Technology Research (ETR) para consultar 1.700 equipes e líderes de TI e engenharia em 23 países nas Américas, Ásia-Pacífico e Europa. Dos entrevistados, 65% eram utilizadores, 11% executivos e 24% gestores. A pesquisa foi realizada em abril e maio deste ano pela ETR.