Profissionais de tecnologia se reuniram em 18 de setembro de 2026, na Vila Mariana, em São Paulo, para discutir como acompanhar, proteger e administrar sistemas digitais em produção, incluindo aplicações que usam agentes de inteligência artificial. O Observability Day reuniu 17 especialistas de áreas como engenharia de software, plataformas e infraestrutura, além de mais de 300 inscrições aprovadas.
O encontro gratuito teve programação das 8h às 18h30 e colocou em debate um dos principais desafios da transformação digital: garantir que serviços cada vez mais automatizados continuem funcionando de forma estável, segura e previsível. Na prática, a observabilidade permite acompanhar o comportamento de aplicações a partir de dados como registros de eventos, métricas e rastreamentos das operações.
Observabilidade ganha importância com sistemas mais complexos
Em empresas que dependem de aplicativos, plataformas digitais e serviços em nuvem, uma falha pode afetar milhares ou até milhões de usuários. Por isso, não basta saber que um sistema parou. As equipes precisam identificar rapidamente a causa do problema, medir o impacto e decidir qual correção deve ser aplicada.
Esse trabalho é feito por meio da coleta e da análise de telemetria, nome dado aos dados gerados pelo funcionamento de sistemas e dispositivos. Entre as informações observadas estão tempo de resposta, erros, disponibilidade, consumo de recursos e comportamento das transações. Quando esses dados são organizados de maneira integrada, a equipe técnica consegue transformar sinais dispersos em uma visão mais clara do serviço.
O tema ganhou uma nova camada de complexidade com o uso de agentes de inteligência artificial. Esses agentes podem escrever código, analisar registros, classificar alertas e até executar ações de manutenção. Ao mesmo tempo, passam a exigir novos mecanismos de controle, documentação e auditoria, já que as empresas precisam saber o que foi feito, por qual sistema e com base em quais informações.
Empresas apresentaram experiências de implantação
A programação da manhã foi dedicada a relatos de implantação. William Jesus, engenheiro de plataforma do Sicredi, apresentou a migração do monitoramento da cooperativa para uma solução de autoatendimento interno. A proposta está ligada à necessidade de dar mais autonomia às equipes, reduzindo a dependência de intervenções centralizadas para consultar informações e acompanhar serviços.
Na sequência, Rafael Gumiero e Hallison Oliveira, do PicPay, trataram da observabilidade em aplicativos móveis. Os especialistas destacaram que, nesse tipo de serviço, a qualidade percebida pelo usuário não depende apenas da infraestrutura da empresa. O aparelho utilizado, o sistema operacional, a conexão e as condições da rede também influenciam o desempenho.
Essa característica torna o monitoramento de aplicativos móveis diferente do acompanhamento de um sistema restrito a servidores controlados pela organização. Um erro pode aparecer apenas em determinado modelo de aparelho ou em uma rede específica. A telemetria, nesse caso, ajuda a separar problemas gerais de ocorrências localizadas e a entender melhor a experiência real do usuário.
Painéis discutiram inteligência artificial e equipes técnicas
O painel “Observabilidade e AI Ops — como governar o desenvolvimento com agentes” reuniu André Fernandes, da Vertigo; Rafael da Silva Ferreira, da SuperLyfe; e Janderson Silva, da Elven. A conversa abordou quais registros precisam ser mantidos para acompanhar código produzido com apoio de agentes automatizados.
O debate envolve uma questão prática: quando uma ferramenta de inteligência artificial participa do desenvolvimento ou da operação, a empresa precisa preservar informações suficientes para reconstruir o processo. Isso inclui saber quais alterações foram feitas, que dados foram utilizados, quais decisões foram automatizadas e como uma equipe humana pode revisar ou desfazer uma ação.
Outro painel tratou da contratação e da formação de times técnicos. Participaram Maristela Rebonato, da Humanstar; Rita Aprikian, da Elven; e Felipe Marlon, da Kolab. A discussão mostrou que a adoção de novas ferramentas não elimina a necessidade de profissionais qualificados. Pelo contrário: aumenta a importância de pessoas capazes de interpretar dados, definir regras, avaliar riscos e conectar tecnologia aos objetivos do negócio.
Agentes autônomos já acompanham operações
Na parte da tarde, Bruno Martins e Leandro Lustosa, da Mottu, apresentaram o projeto “Agora são os agentes que observam”. De acordo com os dados apresentados no evento, a operação registra cerca de 40 mil execuções autônomas por mês.
Segundo Martins, head tech e cofundador da empresa, o volume é sustentado por dois agentes com funções diferentes:
- um agente lê os registros da infraestrutura a cada 30 segundos;
- outro faz a triagem dos alertas a cada 15 minutos;
- em 33 dias, foram processados 14.700 alertas e aplicadas 46 correções em produção.
O exemplo mostra como a automação pode atuar antes da intervenção direta de um profissional. Em vez de esperar que alguém consulte manualmente todos os registros, os agentes identificam sinais, organizam ocorrências e podem encaminhar ou executar respostas previstas. Ainda assim, esse modelo exige limites claros, acompanhamento e mecanismos para evitar que uma correção automática provoque um novo problema.
Também durante a tarde, Leandro Scripiliti, do Grupo Kontik, demonstrou o uso de telemetria na análise do funil de vendas. A abordagem aproxima indicadores técnicos de resultados comerciais. Assim, uma lentidão em determinada etapa, uma falha de integração ou uma interrupção no acesso pode ser relacionada à perda de oportunidades e não apenas a uma ocorrência de infraestrutura.
Do dado técnico à decisão operacional
Leonardo Zwirtes, head of observability and innovation da Elven, apresentou o conceito “Time to Confidence: da telemetria à decisão segura”. A ideia trata do intervalo entre a coleta dos dados e o momento em que a equipe consegue agir com segurança.
Ter muitos dados não significa, necessariamente, tomar decisões melhores. Informações excessivas, alertas mal configurados ou registros sem contexto podem dificultar a identificação do que é realmente urgente. O chamado tempo até a confiança depende de dados confiáveis, organizados e interpretados de forma adequada para que a resposta seja rápida sem ser precipitada.
Esse cuidado é especialmente relevante em sistemas que operam de forma automática. Uma equipe pode reduzir o tempo de reação, mas precisa saber se o alerta representa uma falha real, uma oscilação passageira ou um comportamento esperado. A qualidade da análise influencia diretamente a disponibilidade do serviço e o risco de interrupções.
Incidentes reforçam necessidade de monitoramento
O debate ocorre em um cenário de aumento da dependência de serviços digitais e de incidentes que afetam a disponibilidade de plataformas no Brasil. Dados do CERT.br, órgão ligado ao tratamento e à resposta a incidentes de segurança na internet no país, indicam 90.481 notificações de ataques.
As notificações reforçam que monitorar sistemas não é apenas uma tarefa de desempenho ou conveniência para as empresas. A observabilidade também se relaciona à segurança, à continuidade de serviços e à capacidade de responder a comportamentos anormais. Para o usuário, isso pode significar menor tempo de indisponibilidade, correção mais rápida de falhas e maior previsibilidade no acesso a aplicativos e plataformas.
O encerramento do evento foi marcado pelo painel “Observabilidade de aplicações de IA”, com Alexandre Cardoso, do Banco Safra; Gabriela Zanchin, do Banco Volks; e Daniel Sabatini Freitas, da Magalu Cloud. A mediação ficou a cargo de Bruno Pereira, CEO da Elven e idealizador do Observability Day.
A discussão sobre aplicações de inteligência artificial tende a avançar junto com a adoção desses sistemas em bancos, empresas de tecnologia, comércio e serviços. Quanto maior a autonomia das ferramentas, maior também a necessidade de registrar suas ações, medir resultados e manter profissionais preparados para intervir quando os mecanismos automáticos não forem suficientes.
