Agentic AI promete transformar a operação de TI. A próxima etapa da inteligência artificial não é apenas responder perguntas ou gerar recomendações: é investigar incidentes, tomar decisões e executar ações com cada vez menos intervenção humana.
Mas existe uma pergunta que costuma ficar em segundo plano:
Como uma IA pode operar uma infraestrutura que ela não consegue enxergar?
É nesse ponto que Agentic AI e observabilidade passam a caminhar juntos. Quanto mais autônoma a TI se torna, maior é a necessidade de dados confiáveis, contexto multidomínio, governança e capacidade de explicar por que uma decisão foi tomada.
Essa discussão deixou de ser apenas uma visão de futuro. Em outubro de 2026, uma pesquisa global da Riverbed com 1.200 decisores e especialistas de TI mostrou que 90% das organizações pretendem utilizar Agentic AI para avançar em direção a operações autônomas de TI. Ao mesmo tempo, 77% ainda hesitam em permitir que a IA tome decisões operacionais sem aprovação humana.
Agentic AI: a próxima evolução das operações de TI
Durante anos, a automação de TI significou executar tarefas previamente definidas. O modelo agentic é diferente: um agente pode receber um objetivo, analisar informações disponíveis, decidir quais ferramentas utilizar, executar ações e avaliar o resultado.
Alerta → operador analisa → operador decide → operador executa pode evoluir para Evento → agente investiga → correlaciona evidências → recomenda ou executa → valida o resultado.
Quanto mais autônoma a TI, mais importante fica a observabilidade
Uma equipe humana consegue compensar lacunas de informação com experiência, contexto e conhecimento acumulado. Um agente de IA depende dos dados e das ferramentas disponíveis para ele.
Se a empresa possui uma visão fragmentada entre endpoints, aplicações, rede, cloud, logs, service desk e diferentes fontes de telemetria, a IA pode receber uma enorme quantidade de dados. O problema é que volume de dados não é o mesmo que contexto.
A pesquisa da Riverbed encontrou uma diferença expressiva: 96% consideram a visibilidade multidomínio importante para operações de TI orientadas por IA, mas apenas 17% afirmam possuir visibilidade totalmente unificada entre redes, aplicações, endpoints e cloud.
O verdadeiro gargalo: dados confiáveis para a IA
Uma IA pode ser extremamente sofisticada, mas suas decisões continuam limitadas pela qualidade do contexto que recebe. Não basta coletar métricas. É preciso relacionar eventos, usuários, dispositivos, aplicações, rede, infraestrutura e cloud dentro de uma mesma investigação.
Na pesquisa de 2026 da Riverbed, somente 21% dos entrevistados demonstraram alta confiança na qualidade dos dados utilizados pela IA. Ao mesmo tempo, 92% acreditam que observabilidade e governança de IA se tornarão um novo domínio crítico de TI.
Não é apenas colocar IA sobre os dados. É garantir que a IA tenha os dados certos, no contexto certo, no momento certo.
AI Observability não é a mesma coisa que observabilidade de TI
Observabilidade de TI busca entender o comportamento de aplicações, infraestrutura, redes, endpoints e serviços. AI Observability adiciona a capacidade de acompanhar o comportamento dos próprios sistemas de IA: desempenho, qualidade dos resultados, riscos, deriva, vieses e outros sinais que podem afetar confiança e governança.
O Gartner prevê que 40% das organizações que implantarem IA utilizarão ferramentas dedicadas de AI Observability até 2028. Para ambientes agentic, não basta saber o que o agente fez. É necessário entender o que desencadeou a ação, quais dados foram considerados, quais ferramentas foram utilizadas e por que aquela decisão foi tomada.
OpenTelemetry entra nessa história
Outro movimento importante é a consolidação do OpenTelemetry como padrão aberto para telemetria. Para empresas que operam ambientes híbridos, multicloud e distribuídos, uma arquitetura aberta de telemetria ajuda a integrar diferentes fontes de dados.
Mas existe uma diferença entre coletar telemetria e transformar telemetria em inteligência operacional.
| Camada | Pergunta |
|---|---|
| Telemetria | O que está acontecendo? |
| Observabilidade | Por que está acontecendo? |
| AIOps | O que merece atenção primeiro? |
| GenAI | Como posso explicar o problema? |
| Agentic AI | O que posso investigar e resolver automaticamente? |
De monitoramento a Autonomous IT Operations
- Monitoramento: detectar que algo está errado.
- Observabilidade: entender o comportamento do ambiente.
- AIOps: correlacionar sinais e priorizar problemas.
- GenAI: acelerar investigação, análise e interação com os dados.
- Agentic AI: permitir que agentes investiguem, decidam e executem ações sob políticas e controles definidos.
Onde a observabilidade de rede entra?
A rede continua sendo uma das principais fontes de evidência para explicar problemas digitais. Uma aplicação pode parecer saudável enquanto o usuário enfrenta lentidão. Um endpoint pode estar funcionando enquanto uma conexão específica sofre perda ou latência.
Na prática, soluções como Riverbed NetProfiler e Riverbed AppResponse podem complementar a visão de infraestrutura, aplicações e experiência digital com evidências de rede e tráfego.
E o usuário? A experiência digital continua sendo o resultado final
Não adianta a infraestrutura estar “verde” se o usuário não consegue trabalhar. Em uma operação orientada por Agentic AI, endpoint, aplicação, rede e experiência do usuário precisam fazer parte do contexto.
O Riverbed Aternity adiciona a perspectiva da Digital Employee Experience à observabilidade, ajudando a relacionar desempenho técnico com impacto percebido pelo usuário.
Riverbed IQ: a camada de inteligência
É nesse cenário que a proposta do Riverbed IQ se torna particularmente interessante. A plataforma reúne contexto de diferentes domínios e utiliza IA para ajudar a prever, detectar, investigar e remediar problemas.
Antes de perguntar qual agente de IA você deve implementar, pergunte se sua observabilidade fornece contexto suficiente para que esse agente tome uma boa decisão.
Próximo passo
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Os desafios antes de entregar o controle para a IA
Autonomia não significa remover o ser humano da equação imediatamente. Segurança e compliance, risco de interrupção operacional e falta de confiança nas decisões da IA estão entre os principais obstáculos para a adoção de Agentic AI.
- Governança: quais ações a IA pode executar?
- Guardrails: quais limites devem ser aplicados?
- Observabilidade: quais evidências sustentaram a decisão?
- Auditoria: o que o agente fez e quando?
- Human-in-the-loop: quais ações exigem aprovação?
- Rollback: como desfazer uma ação inesperada?
Conclusão: a IA precisa enxergar antes de agir
A corrida pela Agentic AI já começou. O diferencial das empresas não será simplesmente ter agentes, mas uma base operacional capaz de fornecer aos agentes dados confiáveis, contexto, evidências e mecanismos seguros de ação.
Quanto mais autônoma a TI se torna, mais importante fica a capacidade de enxergá-la.
DeepMonitor
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Perguntas frequentes sobre Agentic AI e observabilidade
O que é Agentic AI?
Agentic AI é uma abordagem em que sistemas de IA podem interpretar objetivos, analisar contexto, utilizar ferramentas, executar ações e avaliar resultados, com diferentes níveis de autonomia e supervisão humana.
Por que observabilidade é importante para Agentic AI?
Porque agentes precisam de contexto confiável para investigar problemas e tomar decisões.
Qual a diferença entre AIOps e Agentic AI?
AIOps aplica inteligência e automação às operações de TI, enquanto Agentic AI acrescenta agentes capazes de executar processos de investigação e ação com diferentes graus de autonomia.
OpenTelemetry substitui uma plataforma de observabilidade?
Não necessariamente. OpenTelemetry ajuda a padronizar e transportar telemetria, mas uma operação autônoma também precisa de correlação, contexto, análise, governança e mecanismos de ação.
O que é AI Observability?
AI Observability é a capacidade de acompanhar e avaliar o comportamento de sistemas de IA, incluindo desempenho, qualidade dos resultados, riscos, deriva, viés e governança.
