Eles sempre estiveram ali, silenciosos, como rastros técnicos destinados apenas aos olhos atentos dos times de infraestrutura. Mas, com a explosão de dados e a transformação digital avançando em ritmo acelerado, os logs ganharam um novo status. Passaram de registros operacionais a ativos estratégicos de negócios. Essa mudança de perspectiva tem sido catalisada por duas grandes forças. A primeira é a complexidade dos ambientes multicloud e a segunda são os avanço da inteligência artificial (IA) e IA generativa.
“Chegamos àquele ponto de inflexão em que, quando você tem dados, precisa de IA”, afirma Mala Pillutla, vice-presidente de gerenciamento de logs da Dynatrace. Comandando uma das frentes mais críticas da empresa global de observabilidade, a executiva testemunha diariamente como empresas maduras estão transformando seus logs em uma poderosa alavanca de vantagem competitiva.
Para isso, explica, é essencial abandonar o modelo tradicional e fragmentado, aquele, segundo ela, que trata logs, métricas, traces e eventos como fontes desconectadas de informação. “Historicamente, muitas empresas dependiam de ferramentas separadas para cada tipo de telemetria. Essa abordagem em silos levava a análises de causa raiz ineficazes, lentas e custosas”, conta.
A proposta da Dynatrace é, portanto, integrar tudo em uma única plataforma de observabilidade unificada, em que os logs são correlacionados automaticamente com outras telemetrias, em tempo real, com o suporte de IA.
De acordo com a executiva, essa convergência não só amplia a capacidade de resposta das empresas, mas transforma os logs em instrumentos de previsão e resiliência. “Ao tratar logs como dados isolados, a empresa está apenas reagindo. Mas, quando eles fazem parte de uma estratégia completa de observabilidade, você obtém insights preditivos e decisões mais rápidas e informadas”, resume.
IA como elo entre infraestrutura, cliente e receita
Se a transformação dos logs em ativos estratégicos é uma realidade para empresas mais avançadas, ela ainda encontra barreiras significativas em muitos outros contextos. Mala reconhece que parte das organizações ainda se mantém presa a um modelo reativo. A explicação, segundo ela, é multifatorial, envolvendo cultura organizacional, maturidade tecnológica e, em alguns casos, desconfiança diante dos algoritmos.
Mas a pressão por mudança é inevitável. A adoção de arquiteturas nativas da nuvem, baseadas em microsserviços e contêineres, tem aumentado vertiginosamente o volume de dados gerados pelas aplicações. Ao mesmo tempo, a incorporação de cargas de trabalho com IA e modelos de linguagem de larga escala (LLMs) adiciona novas camadas de complexidade. “Isso cria um cenário avassalador. E, para processar e entender esse mar de dados, a única saída viável é usar IA de forma agressiva, constante e integrada”, destaca.
A Dynatrace, exemplifica ela, tem acelerado investimentos em diferentes frentes de IA: causal, preditiva, generativa e agêntica. O objetivo é garantir que, à medida que o volume e a velocidade dos dados cresçam, as empresas tenham condições de reagir, automatizar e inovar com segurança. “Nossos clientes estão usando IA tanto para criar experiências digitais envolventes quanto para lidar com o desafio crescente da telemetria”, explica.
Essa sofisticação técnica, no entanto, não pode se limitar aos bastidores da TI. Um dos grandes saltos proporcionados pela observabilidade moderna é a capacidade de traduzir métricas técnicas em indicadores de impacto direto para o negócio. “É o que chamamos de observabilidade de negócios. Com logs integrados a métricas e eventos, é possível vincular, por exemplo, a latência de um sistema ao impacto na receita, na produtividade dos funcionários ou nos custos operacionais”, assinala.
Mala cita o caso de serviços de mobile banking para exemplificar. “Quando uma aplicação crítica fica fora do ar, isso afeta diretamente a receita. E, nesse contexto, logs ganham valor de negócio, não apenas técnico.” A IA, nesse sentido, atua como uma ponte entre times técnicos e estratégicos, ao traduzir grandes volumes de dados brutos em insights compreensíveis e acionáveis.
Nova era da observabilidade e o papel do Brasil nesse cenário
No futuro próximo, que já começa a se desenhar agora, a IA não será apenas um mecanismo de análise, mas também de resolução assistida. Em vez de vasculhar logs manualmente, engenheiros poderão contar com copilotos de IA que não só apontam a causa raiz de um problema, mas também sugerem, em linguagem natural, os passos para resolvê-lo. A Dynatrace já aposta nesse caminho com IA generativa e agêntica.
“Um SRE pode descobrir que a falha foi causada por uma linha de código implementada na semana passada, e a IA pode até recomendar a correção. No futuro, veremos uma transição natural para a autocorreção segura e governada”, aposta Mala. Apesar de ainda haver resistência à automação plena, especialmente em setores que lidam com infraestrutura crítica, ela acredita que a confiança está crescendo na medida em que as ferramentas se tornam mais transparentes, auditáveis e maduras.
Nesse cenário global, o Brasil ocupa uma posição ambivalente, acredita ela. Por um lado, é um dos mercados mais dinâmicos e com maior crescimento em negócios digitais. Por outro, enfrenta desafios técnicos e culturais que podem atrasar sua integração plena na era da observabilidade inteligente.
“O Brasil tem um potencial imenso, mas precisa agir agora para não perder o momento. A complexidade digital está crescendo. E a IA está se tornando central para a operação das empresas”, indica.
Ela aponta que, mais do que adotar ferramentas isoladas, o Brasil precisa investir em plataformas unificadas, governança de IA, e integração da observabilidade no ciclo completo de desenvolvimento, desde o design até a operação.
Embora reconheça que alguns mercados tendem a esperar mais maturidade antes de adotar novas tecnologias, Mala defende que isso não pode significar inação. “Adotar com responsabilidade não é o mesmo que perder o timing. É fazer certo desde o começo”, diz. E para isso, segundo ela, fornecedores de tecnologia como a Dynatrace têm um papel crucial em apoiar essa transição, com soluções seguras, confiáveis e transparentes.
Enquanto os dados continuam a crescer exponencialmente e os ambientes digitais se tornam mais críticos para o negócio, os logs, agora munidos de IA, se revelam protagonistas inesperados. Eles não apenas registram o passado, mas desenham o futuro.
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