Estado da Observabilidade em Serviços Financeiros 2026: da implementação ao impacto nos negócios

As exigências sobre as empresas de serviços financeiros estão se intensificando rapidamente. Elas precisam não só oferecer um desempenho impecável do sistema, mas também controlar custos, proteger dados sensíveis e maximizar o valor de seus investimentos em observabilidade.

Para lidar com essas pressões convergentes, os líderes estão aprimorando a abordagem ao monitoramento e à telemetria de sistemas. O relatório de pesquisa "Estado da Observabilidade em Serviços Financeiros 2026" revela uma mudança fundamental na forma como as organizações gerenciam a infraestrutura digital. A observabilidade não é mais apenas um requisito técnico para manter os aplicativos em funcionamento. Ela amadureceu e se tornou uma estratégia empresarial fundamental que dá suporte à segurança cibernética, à conformidade regulatória e à resiliência operacional.

Essa transformação exige que as empresas repensem como coletam, analisam e agem com base nos dados de telemetria. O foco está mudando da coleta simples de métricas para a extração de insights unificados que informam decisões de negócios críticas. Continue lendo para descobrir como seus colegas estão se adaptando a essas mudanças, otimizando os investimentos e se preparando para a próxima onda de inovação impulsionada pela IA.

Alcançar esse nível de maturidade significa que os líderes de tecnologia agora podem focar em extrair valor estratégico de seus dados. As organizações estão mudando a atenção do rastreamento de métricas operacionais básicas para a compreensão de como o desempenho do sistema afeta as metas gerais de negócios. Como resultado, 89% das equipes agora usam dados de observabilidade para fazer um relatório direto sobre o impacto nos negócios.

Essa evolução tem implicações profundas para diretores de tecnologia e diretores de informação. Quando as práticas de observabilidade amadurecem, as equipes podem correlacionar o desempenho técnico com resultados comerciais críticos, como taxas de sucesso de transações e satisfação do cliente. Esse alinhamento permite que os líderes tomem decisões mais rápidas e baseadas em dados, protegendo as fontes de receita e melhorando a experiência digital como um todo.

À medida que as práticas de observabilidade se tornam mais sofisticadas, o volume de dados de telemetria gerados em sistemas distribuídos aumentou drasticamente. Essa explosão de dados traz desafios financeiros significativos. Um total de 100% das empresas de serviços financeiros relatam custos inesperados ou estouros de orçamento relacionados às ferramentas, com 71% afirmando que esses excessos orçamentários ocorrem regularmente.

Em resposta a essas pressões financeiras, 99% das organizações estão tomando medidas ativas para reduzir seus custos de observabilidade. Esse foco quase universal na otimização de custos reflete um mandato mais amplo da liderança executiva. Atualmente, 65% das equipes relatam que sua liderança solicita cada vez mais justificativas detalhadas para despesas de observabilidade.

No entanto, os líderes de tecnologia não estão simplesmente cortando orçamentos às custas da visibilidade do sistema. Em vez disso, 71% veem a observabilidade como uma oportunidade privilegiada para otimizar seus gastos atuais e extrair mais valor. Para alcançar essas eficiências sem comprometer a resiliência, as organizações estão implementando várias medidas estratégicas:

• Elas estão consolidando ferramentas fragmentadas para eliminar custos redundantes de licenciamento.

• As equipes estão implantando técnicas de amostragem de dados para gerenciar o volume de logs ingeridos.

• As organizações estão roteando dados de telemetria de menor valor para soluções de armazenamento de baixo custo.

• Os líderes estão desativando coletores de dados não essenciais em ambientes não críticos.

A IA generativa (GenAI) está transformando de maneira fundamental a forma como as equipes de tecnologia detectam anomalias e investigam falhas de sistemas. A adoção no setor financeiro é quase universal, com 94% das equipes atualmente utilizando algum tipo de GenAI para observabilidade. Essa taxa de adoção esmagadora destaca a urgência com que as organizações estão buscando automação impulsionada por IA para gerenciar arquiteturas cada vez mais complexas.

O impacto dessa tecnologia já é palpável. Atualmente, 68% das equipes relatam que a GenAI melhorou a eficiência operacional, e as expectativas devem aumentar, com 82% prevendo ganhos significativos de eficiência em cinco anos. Os casos de uso mais comuns que impulsionam essas melhorias incluem remediação e operações automatizadas, correlação automatizada e análise de causa raiz.

Para os tomadores de decisão em tecnologia, integrar GenAI significa reduzir drasticamente o tempo médio de resolução durante incidentes críticos. Ao automatizar a correlação de logs, métricas e rastreamentos, as equipes de engenharia podem evitar horas de investigação manual. Isso permite que o pessoal altamente qualificado se concentre na inovação estratégica em vez da solução de problemas de rotina, melhorando o tempo de funcionamento do sistema e a resiliência operacional.

Sem a devida supervisão, os modelos internos podem sofrer alucinações, degradação de desempenho e vazamento de dados. Para mitigar esses riscos, os líderes devem priorizar a observabilidade do LLM. Ao implementar um monitoramento robusto para aplicativos de IA, as organizações podem garantir que seus modelos forneçam resultados precisos, compatíveis e de alto desempenho, protegendo os dados do cliente e a integridade da marca.

Esse avanço é impulsionado pela necessidade de interoperabilidade e de arquiteturas preparadas para o futuro. Entre quem avalia ou usa o framework, 89% afirmam que a conformidade com o OTel é um fator crítico ou muito importante ao escolher soluções de observabilidade. Além disso, 58% das equipes planejam usar distribuições do OTel fornecidas por fornecedores em 2026.

Padronizar estruturas abertas oferece um valor estratégico imenso para os diretores de informação. Ao desacoplar a coleta de dados de ferramentas analíticas proprietárias, as organizações ganham a flexibilidade de alterar as plataformas de backend sem precisar realizar projetos massivos de reinstrumentação. Essa flexibilidade estratégica evita a dependência de fornecedores, reduz os custos de engenharia a longo prazo e garante que a organização permaneça ágil à medida que novas tecnologias surgem.

Ao quebrar silos de dados e fornecer uma visão unificada do ambiente, os diretores de segurança da informação podem acelerar a detecção e a resposta a ameaças. Quando as equipes de TI e segurança operam a partir do mesmo conjunto de dados, elas reduzem o atrito na colaboração entre equipes. Essa abordagem unificada fortalece a postura geral de segurança da organização, permitindo que as equipes contenham rapidamente as ameaças antes que afetem a confiança do cliente ou a posição regulatória.

O lançamento e o tempo de amadurecimento de todos os recursos ou funcionalidades descritos neste artigo permanecem a exclusivo critério da Elastic. Os recursos ou funcionalidades não disponíveis no momento poderão não ser entregues ou não chegarem no prazo previsto.