AIOps morreu? Não. Mas o AIOps baseado apenas em alertas, correlação de eventos e dashboards está chegando a um limite.
Durante anos, a evolução das operações de TI foi apresentada como uma sequência relativamente simples: monitorar, gerar alertas, correlacionar eventos e automatizar respostas. Esse modelo continua sendo útil, mas o ambiente que a TI precisa operar ficou muito mais complexo.
Hoje, uma aplicação pode depender simultaneamente de infraestrutura on-premises, cloud pública, APIs, microsserviços, dispositivos de usuários, redes corporativas e serviços de terceiros. Nesse cenário, saber que algo está fora do padrão é apenas o começo. A pergunta mais importante passou a ser: o que está acontecendo, qual é o impacto e o que devemos fazer a seguir?
É nesse ponto que entram observabilidade, AI Observability e Agentic AI. O AIOps não desaparece; ele evolui de uma camada focada em eventos para uma abordagem orientada por contexto, dados correlacionados e, cada vez mais, capacidade de investigação e ação.
O problema do monitoramento baseado em alertas
O monitoramento tradicional foi construído para responder perguntas objetivas: um servidor está disponível? A CPU ultrapassou 90%? Uma interface está com erros? Um serviço deixou de responder?
Essas perguntas continuam importantes. O problema aparece quando o número de componentes cresce e cada ferramenta produz seus próprios eventos.
- Um alerta de latência aparece na aplicação.
- Outro alerta aponta perda de pacotes na rede.
- Um terceiro indica aumento de utilização no servidor.
- O usuário reclama que o sistema está lento.
- O service desk recebe chamados relacionados ao mesmo incidente.
O monitoramento consegue detectar os sintomas. A equipe de operações ainda precisa descobrir se todos eles fazem parte da mesma história.
Esse é um dos motivos pelos quais simplesmente adicionar mais regras, thresholds e integrações nem sempre resolve o problema. Mais dados não significam automaticamente mais contexto.
AIOps não morreu. O que está mudando?
AIOps surgiu justamente para aplicar técnicas de inteligência artificial e machine learning às operações de TI, ajudando a lidar com grandes volumes de eventos, identificar padrões, reduzir ruído e acelerar a investigação.
O ponto é que o conceito de AIOps está se expandindo. Em 2026, a própria Gartner descreve uma evolução do mercado em direção a plataformas de AI Operations mais unificadas, com observabilidade full-stack e governança, em vez de ferramentas fragmentadas. A Gartner também aponta que a observabilidade de infraestrutura passa a ser uma base para operações autônomas na era de Agentic AI.
Portanto, a melhor pergunta não é “AIOps morreu?”. É:
O que o AIOps precisa se tornar para continuar relevante quando a TI passa de monitoramento para observabilidade e operações assistidas ou autônomas por IA?
De monitoramento para observabilidade
Monitoramento normalmente começa com indicadores previamente definidos. Observabilidade amplia essa abordagem: em vez de perguntar apenas se algo está funcionando, a equipe consegue investigar o comportamento do sistema a partir dos dados que ele produz.
Isso é especialmente importante para problemas que não foram previstos quando as regras de monitoramento foram criadas.
O OpenTelemetry, por exemplo, trabalha com sinais como traces, metrics e logs, permitindo instrumentar aplicações e coletar telemetria de forma independente do backend escolhido. A própria documentação do projeto destaca que observabilidade permite investigar sistemas e responder perguntas sobre seu comportamento, inclusive diante de problemas novos.
| Abordagem | Pergunta principal |
|---|---|
| Monitoramento | Algo ultrapassou um limite? |
| AIOps | Quais eventos estão relacionados e qual pode ser a causa? |
| Observabilidade | O que está acontecendo e por quê? |
| Agentic AI | O que deve ser investigado ou feito a seguir, dentro das regras definidas? |
O salto mais importante: contexto
O valor da próxima geração de operações de TI não está simplesmente em ter mais alertas ou mais dashboards. Está em conectar diferentes fontes de telemetria e contexto.
Imagine um usuário reclamando que uma aplicação está lenta. Uma ferramenta isolada pode mostrar que o endpoint respondeu em 4 segundos. Outra pode mostrar utilização normal do servidor. Uma terceira pode indicar perda de pacotes. Outra pode mostrar que a experiência do usuário piorou.
Uma arquitetura de observabilidade precisa conectar essas informações para que a equipe consiga enxergar a cadeia completa: usuário → endpoint → rede → aplicação → serviço → infraestrutura.
É essa visão multidomínio que transforma telemetria em contexto operacional.
Onde entra o AI Observability?
Quando a organização começa a usar IA em aplicações e operações, surge um novo problema: não basta observar a infraestrutura que executa a IA. Também é necessário entender o comportamento dos próprios sistemas de IA.
A Gartner prevê que, até 2028, 40% das organizações que implantarem IA utilizarão ferramentas dedicadas de AI Observability para acompanhar aspectos como desempenho de modelos, vieses e resultados. A justificativa é direta: decisões produzidas por sistemas de IA podem ser difíceis de explicar e precisam de mecanismos de monitoramento, governança e confiança.
Isso cria uma nova camada na arquitetura operacional. A organização precisa observar não apenas servidores, redes e aplicações, mas também modelos, inferências, qualidade dos dados, comportamento dos agentes, custos e resultados.
E então surge a Agentic AI
Agentic AI representa uma mudança adicional: a IA deixa de ser utilizada apenas para gerar uma análise ou responder uma pergunta e passa a executar tarefas orientadas por objetivos, dentro de determinados limites.
Em operações de TI, isso pode significar um agente capaz de:
- investigar um incidente usando diferentes fontes de telemetria;
- correlacionar sintomas em rede, aplicações e endpoints;
- consultar conhecimento operacional e histórico;
- propor uma causa provável;
- executar uma ação autorizada;
- validar o resultado;
- registrar o que foi feito para auditoria.
Isso não significa entregar controle irrestrito à IA. Pelo contrário: quanto maior a capacidade de ação, maior a necessidade de governança, políticas, aprovação humana, trilhas de auditoria e mecanismos de rollback.
Essa preocupação já aparece nos dados mais recentes da Riverbed. Em seu Global Survey 2026, 90% dos entrevistados afirmaram que pretendem usar Agentic AI para avançar em direção a operações autônomas de TI, mas 77% disseram que suas organizações hesitam em permitir que a IA tome decisões operacionais sem aprovação humana. Além disso, 92% consideram que AI observability e governança se tornarão um novo domínio crítico de TI.
O verdadeiro sucessor do monitoramento baseado em alertas
Não existe um único produto ou tecnologia que substitua o monitoramento. O que está mudando é a arquitetura operacional.
Uma forma simples de enxergar essa evolução é:
Monitoramento → Observabilidade → AIOps → AI Observability → Agentic AI → Autonomous IT
Cada camada resolve uma limitação da anterior:
- Monitoramento: detecta condições conhecidas.
- Observabilidade: fornece contexto para investigar comportamentos.
- AIOps: aplica inteligência para correlacionar, priorizar e interpretar eventos e dados.
- AI Observability: amplia a observabilidade para sistemas e cargas de IA.
- Agentic AI: usa contexto e inteligência para investigar e executar tarefas orientadas a objetivos.
- Autonomous IT: busca operações cada vez mais proativas e autônomas, mantendo controles adequados de risco.
O papel do OpenTelemetry nessa evolução
Essa transformação também explica por que padrões abertos de telemetria ganharam importância.
O OpenTelemetry é um framework open source e vendor-neutral para instrumentação, geração, coleta e exportação de telemetria. Ele não é um backend de observabilidade; os dados podem ser enviados para diferentes plataformas.
Na prática, isso ajuda a criar uma base de dados operacional mais consistente. Traces, métricas e logs podem ser coletados e correlacionados antes de chegarem às plataformas responsáveis por análise, visualização e automação.
Para uma estratégia de AIOps moderna, isso é importante porque IA depende da qualidade e do contexto dos dados que recebe. Se os dados estiverem fragmentados, incompletos ou sem contexto, a inteligência aplicada sobre eles também terá limitações.
Onde uma plataforma como o Riverbed IQ se encaixa?
Em ambientes complexos, o desafio não é apenas coletar dados. É transformar dados de diferentes domínios em uma visão operacional que ajude a equipe a entender o impacto e agir.
O Riverbed IQ entra justamente nessa camada de inteligência e observabilidade, conectando informações de diferentes áreas para apoiar análise, investigação e operações orientadas por IA.
Dependendo do cenário, outras camadas da plataforma podem complementar essa visão:
- Riverbed NetProfiler para visibilidade de fluxo e comportamento do tráfego;
- Riverbed AppResponse para análise profunda de rede, aplicações e tráfego;
- Riverbed Aternity para experiência digital, endpoints, usuários e aplicações;
- OpenTelemetry como uma das bases para coleta e padronização de telemetria.
O ponto central não é substituir uma ferramenta por outra. É construir uma arquitetura na qual os dados possam ser relacionados e utilizados para gerar contexto operacional.
O que muda para a equipe de TI?
A mudança mais profunda talvez não seja tecnológica, mas operacional.
Em vez de passar grande parte do tempo respondendo a alertas individuais, a equipe pode concentrar mais esforço em perguntas de maior valor:
- Qual serviço está realmente impactado?
- Quantos usuários estão sendo afetados?
- Qual é a provável causa raiz?
- Qual mudança provocou o comportamento?
- Qual ação apresenta menor risco?
- Podemos automatizar essa investigação ou resposta?
Isso também muda o papel do profissional de operações. A tendência não é simplesmente eliminar o especialista, mas deslocar seu trabalho de tarefas repetitivas para supervisão, engenharia de automação, definição de políticas, investigação de exceções e governança.
Então, AIOps morreu?
Não. O que está ficando para trás é a ideia de que AIOps significa apenas colocar inteligência artificial em cima de uma grande quantidade de alertas.
O próximo estágio exige uma base muito mais rica: observabilidade multidomínio, telemetria contextualizada, qualidade de dados, integração entre ferramentas, conhecimento operacional, automação e governança.
Por isso, a discussão mais relevante para 2026 não é se AIOps será substituído. É se a arquitetura atual de observabilidade da sua empresa está preparada para a próxima etapa.
Próximo passo
Sua operação está pronta para sair do alerta e chegar ao contexto?
A DeepMonitor pode ajudar a avaliar seu cenário de observabilidade, dados, AIOps e automação e identificar quais camadas fazem sentido para sua arquitetura.
Perguntas frequentes sobre AIOps e observabilidade
AIOps ainda é relevante?
Sim. AIOps continua relevante, mas está evoluindo para uma abordagem mais integrada com observabilidade, automação, governança e inteligência aplicada aos dados operacionais.
Qual a diferença entre AIOps e observabilidade?
Observabilidade fornece dados e contexto para entender o comportamento dos sistemas. AIOps aplica inteligência sobre eventos e dados operacionais para ajudar a correlacionar, priorizar, investigar e automatizar operações.
Agentic AI substitui o AIOps?
Não necessariamente. Agentic AI pode ser entendido como uma evolução da capacidade de ação sobre uma base de dados e contexto operacional. AIOps, observabilidade e automação continuam sendo componentes importantes dessa arquitetura.
OpenTelemetry substitui uma plataforma de observabilidade?
Não. OpenTelemetry é um framework para instrumentação e telemetria. Ele não é, por si só, um backend de observabilidade. Os dados coletados precisam ser enviados a uma plataforma capaz de armazenar, analisar e apresentar essas informações.
É preciso ter Agentic AI para começar uma estratégia moderna de observabilidade?
Não. O caminho mais seguro é construir a base primeiro: definir objetivos, melhorar a cobertura de telemetria, reduzir silos, correlacionar dados e estabelecer governança. A automação e a IA podem ser introduzidas progressivamente.
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