AIOps e observabilidade reduzem até 40% dos custos de nuvem no Brasil

Qualidade dos dados define o ROI

O maior desafio para as empresas que querem implementar FinOps ou AIOps é a baixa qualidade dos dados de monitoramento. Esse problema estrutural compromete qualquer iniciativa de economia antes mesmo que ela comece. Uma pesquisa global da Netscout divulgada em novembro de 2025 revela que 30% das informações capturadas para observabilidade são duplicadas, aumentando custos de armazenamento e comprometendo a confiabilidade das análises. Pior: 40% das organizações relatam imprecisão nos resultados gerados por IA devido à baixa qualidade dos dados de entrada, tornando inúteis os investimentos em automação.

O paradoxo é revelador: enquanto 97% das organizações planejam investir em IA generativa para otimizar operações, 69% ainda têm dificuldade em acessar os dados necessários para sustentar esses projetos. Esse gap entre intenção e execução explica por que muitas iniciativas de AIOps falham antes de gerar retorno financeiro. Sem dados limpos, contextualizados e livres de duplicação, algoritmos de machine learning consomem recursos computacionais para processar ruído, não inteligência. Empresas que implementaram sistemas de análise profunda de pacotes com curadoria automatizada de dados reportam reduções de até 25% nos custos de armazenamento e processamento, além de ganhos substanciais na precisão dos alertas.

FinOps mapeia os desperdícios invisíveis

Com dados confiáveis em mãos, o próximo passo é enxergar onde o dinheiro está sendo queimado. É aqui que entra o FinOps, a prática de gerenciamento financeiro de nuvem que o Brasil lidera globalmente: 85% das empresas já implementaram a metodologia, enquanto o restante do mundo registra apenas 55%. De acordo com o relatório 2025 State of the Cloud, publicado pela SC Clouds e distribuído no Brasil em parceria com a AbraCloud, 59% das organizações já possuem equipes dedicadas de FinOps para obter mais eficiência e reduzir o desperdício de recursos.

A Totvs, que atende 77% das empresas brasileiras que operam em nuvem, identificou em pesquisa recente que 40% dos respondentes apontam a redução de custos como principal motivador para a migração cloud. A essência do FinOps está na visibilidade granular que revela o custo real de cada serviço. Ao atribuir gastos por projeto, departamento ou aplicação, a prática elimina a "letra miúda" das faturas e abre espaço para otimizações cirúrgicas. Workloads subutilizadas podem ser reestruturadas, recursos "zumbis" que consomem orçamento sem gerar valor são desligados e instâncias superdimensionadas são ajustadas ao tamanho real da demanda.

Esse processo depende de um elemento essencial que transforma números em ação: a visibilidade operacional de alta fidelidade. A prática correlaciona métricas de desempenho, logs de eventos e rastreamento de transações, permitindo identificar distorções entre uso e custo. Em um caso típico documentado por especialistas, um aumento de 40% na fatura de um banco de dados pode ser explicado por consultas SQL mal otimizadas que estão forçando o provisionamento de capacidade adicional desnecessária. Sem monitoramento inteligente, o FinOps enxerga apenas o sintoma na fatura mensal. Com ele, é possível chegar à causa no código e agir em horas.

Da reação ao diagnóstico preditivo

Identificar desperdícios é apenas o primeiro passo. O verdadeiro salto de eficiência acontece quando as empresas deixam de reagir a incidentes financeiros e passam a preveni-los antes que se materializem nas faturas. A integração entre FinOps e visibilidade preditiva cria um ciclo contínuo de otimização no qual gastos inesperados provocados por bugs, uso indevido ou falhas de configuração que antes eram percebidos apenas no fechamento mensal agora podem ser identificados e corrigidos em tempo real.

Em 2025, a observabilidade preditiva avançou de sistemas isolados para ecossistemas autônomos e interconectados. Esses ecossistemas funcionam de forma integrada em ambientes distribuídos, aproveitando a IA para compreender o contexto em tempo real dos serviços digitais. Essa capacidade permite que a automação preveja e evite problemas, inaugurando uma era de antecipação em vez de reação. Algoritmos de machine learning consomem trilhões de logs, métricas e traces, detectando padrões de anomalia que liberam as equipes humanas de tarefas repetitivas para se concentrarem em problemas de maior valor estratégico.

SLOs traduzem eficiência em receita

Para que FinOps e visibilidade operacional gerem impacto real nos resultados financeiros, as organizações precisam traduzir dados técnicos em indicadores que façam sentido para o negócio. É aqui que entram os Service Level Objectives (SLOs), instrumentos que emergiram como ponte estratégica entre tecnologia e caixa. Os dados da Pesquisa Anual de Observabilidade mostram que 93% das empresas brasileiras usam SLOs de alguma forma, seja em fase de investigação, prova de conceito ou produção, um número superior à média global de 73%.

Isso ganha ainda mais relevância quando se observam os ambientes de missão crítica, como os sistemas financeiros e de pagamento, onde milissegundos de indisponibilidade podem se traduzir em milhões em perdas de transações. Nesse contexto, o monitoramento evolui para um ativo financeiro que permite aos líderes acompanhar transações em tempo real, antecipar gargalos antes que afetem clientes e proteger suas margens operacionais com precisão cirúrgica. Um painel de métricas já não serve apenas para reagir a falhas técnicas. Ele se transforma em uma lente crítica para entender a experiência do cliente, os fluxos de receita e a eficiência financeira da operação.

Os SLOs funcionam como contratos internos que definem níveis aceitáveis de performance para cada serviço. Quando esses níveis são violados, alertas automáticos disparam ações corretivas antes que o problema escale. Mais importante: os SLOs permitem às equipes de TI priorizar investimentos com base no impacto real no caixa, direcionando recursos para os serviços que efetivamente sustentam a receita e cortando gastos em áreas de menor criticidade.

Multicloud redistribui cargas e custos

Com o FinOps mapeando desperdícios, a visibilidade gerando previsibilidade e os SLOs traduzindo tudo em métricas de negócio, o próximo passo é redistribuir as cargas de trabalho de forma inteligente entre provedores. Com as empresas enfrentando um cenário econômico desafiador de inflação em crescimento, juros elevados e custos crescentes em serviços essenciais, a nacionalização da infraestrutura de nuvem surge como alternativa para reduzir custos e garantir a repatriação e segurança dos dados. O modelo de multicloud permite distribuir aplicações entre diferentes provedores, escolhendo o ambiente ideal para cada necessidade específica de negócio.

As nuvens tradicionais dos grandes provedores globais continuam sendo essenciais para aplicações que exigem alta elasticidade ou recursos proprietários, como inteligência artificial e analytics em tempo real. Por outro lado, as cargas de trabalho estáticas ou com altos volumes de dados que raramente mudam podem ser realocadas para ambientes locais ou privados, reduzindo custos operacionais mensais sem sacrificar desempenho ou disponibilidade. Aplicações de monitoramento e analytics podem se beneficiar de nuvens públicas de grandes hyperscalers com alta capacidade de processamento sob demanda, enquanto sistemas menos críticos são alocados em ambientes de custo mais baixo.

Black Friday testa limites operacionais

A teoria sobre redução de custos com AIOps e visibilidade operacional encontra seu teste de fogo anual na Black Friday, quando os ambientes digitais enfrentam picos de carga que multiplicam os gastos durante as horas críticas. É nesse momento que a automação de AIOps prova seu valor financeiro. Durante as horas de pico, as equipes de tecnologia e negócios se reúnem em torno de painéis compartilhados para acompanhar não apenas o desempenho dos sistemas, mas também indicadores de performance comercial em tempo real. Volume de vendas, taxa de aprovação de pagamentos, tempo de resposta das APIs e conversões por canal são monitorados segundo a segundo.

Mais do que garantir que tudo funcione sem interrupções, a visibilidade serve como bússola financeira para decisões instantâneas que protegem receita. Se um provedor de pagamento apresenta taxa de rejeição acima do normal, o tráfego é redirecionado automaticamente para alternativas, evitando perda de transações. Se uma região geográfica mostra sinais de saturação, cargas são redistribuídas para outros data centers antes que os clientes percebam lentidão. Essas decisões em segundos protegem milhões em receita que seriam perdidos com carrinho abandonado ou transações falhadas, enquanto otimizam custos ao provisionar recursos apenas quando necessário.

A verdadeira economia acontece no equilíbrio entre performance e custo. Plataformas de AIOps ajustam a infraestrutura dinamicamente durante eventos críticos, escalando recursos durante o pico e desligando-os imediatamente após a queda de demanda. Essa elasticidade inteligente, impossível de executar manualmente, representa a diferença entre lucro e prejuízo em campanas de alto volume.

LLMs democratizam análise técnica

O futuro da otimização de custos com AIOps passa pela democratização do acesso à análise técnica. A convergência de AIOps com Large Language Models (LLMs) aponta para o surgimento de assistentes de diagnóstico que interagem em linguagem natural, permitindo que gestores de negócio façam perguntas complexas sobre custos, performance e eficiência sem precisar de intermediários técnicos. Um diretor financeiro pode perguntar "por que o custo de computação aumentou 22% em outubro" e receber uma explicação detalhada apontando o serviço, a causa raiz e recomendações de otimização em segundos, sem depender de relatórios manuais.

Esse avanço vem da integração de múltiplas técnicas de IA que trabalham juntas em direção a objetivos comuns. Por meio de sistemas de IA interconectados que se especializam em previsão, processamento de precisão e remediação automatizada, o AIOps fornece automação inteligente e análise de causa raiz em tempo real. Esses sistemas preveem interrupções antes que aconteçam, resolvem problemas antes que escalem para incidentes maiores e garantem a continuidade dos negócios sem intervenção humana constante.

A adoção crescente de abordagens tecnológicas no Brasil sinaliza um amadurecimento importante no uso da visibilidade operacional como base para inovação digital. A observabilidade já não é mais sobre o que está visível nos painéis, mas sobre o que precisa ser visto para tomar decisões que protegem margens de lucro. É uma estrutura invisível que sustenta a inovação, garante a resiliência e acelera o tempo de resposta ao mercado. Em um contexto no qual a concorrência está a poucos cliques de distância e as margens de lucro são pressionadas por custos crescentes de energia e infraestrutura, as empresas que dominam a arte de observar, prever e otimizar com dados de alta qualidade tornam-se mais ágeis, mais eficientes e, inevitavelmente, mais competitivas.