Introdução
Implementação de códigos é só meio caminho andado. Sem uma observabilidade robusta (logs, métricas e traces abrangentes que revelam de forma precisa como os sistemas estão se comportando em tempo real), até mesmo os melhores aplicativos se tornam caixas pretas opacas e não confiáveis em escala. À medida que a inteligência artificial passa de uma promessa especulativa para uma tecnologia fundamental, vemos surgir a mesma lição crítica. A adoção da IA está acelerando em um ritmo inédito, e os padrões de como as organizações a utilizam estão evoluindo com a mesma rapidez. Pela primeira vez, a New Relic compartilha dados de uso agregados que oferecem uma visão privilegiada de como o comportamento do desenvolvedor está continuamente moldando o cenário da IA, revelando por que o monitoramento da IA deixou de ser opcional e se tornou absolutamente essencial.
Dados da New Relic mostram que o ChatGPT domina o uso em todos os prompts observados à medida que clientes e desenvolvedores migram rapidamente para as versões mais recentes, como o GPT-4o, mesmo quando existem alternativas de menor custo. Ao mesmo tempo, há um aumento acentuado no número de desenvolvedores que estão criando modelos personalizados para uso com o GPT, um sinal de que mais equipes podem começar a escolher ferramentas de nicho e adaptar a IA às suas necessidades específicas no futuro.
Essas tendências apontam para um ponto de inflexão fundamental: a IA está passando da experimentação para a operacionalização rapidamente. As demandas desse ambiente dinâmico exigem mais do que ferramentas básicas de monitoramento específicas para tarefas, o que ressalta a adoção crescente da solução de monitoramento de IA da New Relic. E à medida que essas tendências continuam, fica mais evidente que o monitoramento de IA é agora um facilitador essencial de agilidade técnica e resiliência operacional para desenvolvedores, equipes de infraestrutura e CTOs.
O domínio do ChatGPT
Os desenvolvedores estão conduzindo um crescimento excepcionalmente forte na experimentação e especialização de modelos de IA.A New Relic viu um aumento de 92% no número de grandes modelos de linguagens (LLMs) únicos usados em aplicativos de IA no último trimestre.
Mais especificamente, desenvolvedores estão adotando os maiores LLMs, com o ChatGPT da OpenAI liderando a lista, sendo responsável por mais de 86% de todos os tokens de LLM processados pelos clientes da New Relic, com o Llama da Meta em segundo lugar. Essa grande fatia sugere fortemente que os desenvolvedores estão priorizando facilidade de uso, confiabilidade e desempenho de alto nível com configuração ou ajuste mínimos. Desde já, é justo concluir que organizações desejam implementar rapidamente usando modelos prontos para empresas, em vez de investir tempo na construção ou no ajuste de alternativas.
Mesmo com o uso dominante do modelo do ChatGPT, observabilidade não é opcional: as equipes ainda precisam rastrear o uso, comparar o desempenho e detectar anomalias para garantir eficiência de custos, desempenho ideal e confiabilidade.
Em geral, muitas organizações ainda estão nos estágios iniciais de implantação de IA, então faz sentido que muitas dependam de modelos generalistas. No entanto, dados mostram que desenvolvedores também estão testando uma ampla variedade de modelos, incluindo específicos de domínio e específicos de tarefa, embora em uma escala menor. À medida que equipes e organizações se tornam mais sofisticadas, a necessidade de um monitoramento de IA avançado para maximizar o desempenho, gerenciar custos, garantir a conformidade da governança e navegar em ambientes multimodelo provavelmente aumentará substancialmente nos próximos anos.
Desenvolvedores mudam rapidamente
À medida que o ritmo da inovação da IA acelera, o comportamento do desenvolvedor se mostra fluido: a troca de versões de modelos acontece rapidamente. ChatGPT-4o tem liderado mais recentemente, seguido pelo ChatGPT-4o mini. Considerando que o ChatGPT-4o mini é mais barato que o ChatGPT-4o, isso possivelmente sugere que os desenvolvedores valorizam desempenho e recursos de ponta (por exemplo, melhores funcionalidades multimodais, menor latência) mais do que economia, ao menos neste momento. Valerá a pena observar se os usuários começarão a otimizar custos ao longo do tempo.
Em alguns casos, ao que tudo indica, a transição entre versões do ChatGPT acontece da noite para o dia. Por exemplo, os usuários da New Relic têm migrado rapidamente do ChatGPT-3.5 Turbo para o ChatGPT-4.1 Mini desde seu anúncio em abril. Parece claro que empresas estão monitorando de perto as inovações mais recentes da OpenAI para garantir que permaneçam competitivas.
Neste ambiente em rápida evolução, as organizações precisam de um monitoramento de IA que acompanhe a constante evolução do stack de IA, especialmente porque a OpenAI lança versões incrementais e atualizações para cada modelo ao longo do tempo. Equipes de desenvolvedores precisarão avaliar novos modelos para ter maior visibilidade sem perder o controle de custos, confiabilidade ou conformidade.
Aumento do monitoramento de IA
Desde o seu lançamento no ano passado, as empresas vêm adotando o New Relic AI Monitoring para garantir a confiabilidade, a precisão, a conformidade e a eficiência de custos dos modelos de IA. A New Relic apresentou um crescimento contínuo de 30% no uso em relação aos trimestres anteriores nos últimos 12 meses.
A Previsão de Observabilidade de 2024 da New Relic revelou que a rápida adoção da IA é o principal fator de implementação de soluções de monitoramento de IA pelas organizações. À medida que a IA transita de experimental para operacional, empresas enfrentam novos desafios de monitoramento. Essa evolução exige recursos abrangentes de observabilidade de IA que vão além de grandes modelos de linguagem. Os sistemas de observabilidade precisam abranger todo o ecossistema de tecnologias relacionadas à IA, de forma perfeitamente integrada à infraestrutura operacional existente.
Enquanto isso, algumas empresas usam modelos de IA sem uma solução de monitoramento de IA robusta, o que as coloca em risco substancial, incluindo confiabilidade, precisão de resposta, segurança e picos de custo. IA sem um monitoramento adequado é como implantar software sem logs: as organizações ficam cegas aos problemas de desempenho, vulneráveis a falhas e não estão totalmente preparadas para a governança de IA. Isso poderia diminuir o ritmo da inovação em IA e diminuir a confiança na expansão da IA. As organizações precisam de uma solução unificada de monitoramento de IA que seja fácil de instalar, de configurar ao longo do tempo e que ofereça uma experiência intuitiva para qualquer usuário, de DevOps a executivos.
Nossa nova ferramenta de IA também se conecta à New Relic, onde monitoramos seu tempo de operação, desempenho e tempos de resposta. Ela mantém os custos baixos ao permitir que nossos desenvolvedores se concentrem nos recursos do produto voltados para o usuário que importam.
O domínio do Python
Clientes usam a New Relic para observar aplicativos de IA. O Python continua liderando dentre os aplicativos de IA, seguido pelo Node.js em termos de volume de solicitações e adoção pelo cliente. A adoção do Python pelos clientes cresceu quase 45% desde o último trimestre.
À medida que a IA é profundamente incorporada às operações empresariais, a gama de linguagens de programação para aplicativos de IA necessariamente se expandirá. Essa diversificação é uma consequência natural da necessidade das empresas de integrar IA com sistemas legados (geralmente criados em linguagens como Java ou C#), atender a demandas específicas de desempenho e escalabilidade (impulsionando a adoção de C++, Go ou Rust) e implantar IA em ambientes variados, da nuvem aos dispositivos de borda.
Uso crescente do Java
De fato, a New Relic recentemente viu o uso do Java crescer rapidamente, 34% desde o último trimestre. A New Relic acredita que vale a pena observar essa tendência e que ela pode ser um sinal de que mais aplicativos de LLM baseados em Java de nível de produção virão de grandes empresas.
Não é nenhuma surpresa ver o Python liderando em adoção e uso, já que ele tem mais impulso, suporte e ferramentas. No entanto, a New Relic acredita que as ferramentas de outras linguagens continuarão a amadurecer, levando a uma maior proliferação ao longo do tempo, o que explica por que a New Relic oferece suporte ao maior número de linguagens, fornecendo ampla observabilidade para aplicativos de IA desenvolvidos com Python, incluindo aqueles que usam LLMs.
Metodologia
Este relatório é baseado em dados de uso agregados e anônimos coletados de 85.000 clientes ativos da New Relic entre 30 de abril de 2024 e 30 de abril de 2025.
Sobre a New Relic
A plataforma de observação inteligente da New Relic ajuda empresas a eliminar interrupções em experiências digitais. A New Relic é a única plataforma potencializada por IA a unificar e parear dados de telemetria para fornecer clareza sobre todo o seu patrimônio digital. Transformamos a solução de seus problemas de proativa para preditiva, processando os dados certos na hora certa para maximizar o valor e controlar os custos. É por isso que empresas ao redor do mundo — incluindo Adidas Runtastic, Domino's, GoTo Group, Ryanair, Topgolf e William Hill — usam New Relic para impulsionar a inovação, melhorar a confiabilidade e proporcionar experiências excepcionais ao cliente para aumentar o crescimento.