IA na automação de manutenção de legado e os desafios de observabilidade

Nos últimos meses, tenho acompanhado como a IA está sendo cada vez mais usada para automatizar tarefas complexas na manutenção de sistemas legados. Apesar do potencial, o impacto na observabilidade é um ponto delicado.

OpenAI, por exemplo, dedicou cinco meses para criar um produto interno onde humanos escreveram zero linhas de código, e os engenheiros estavam mais ocupados do que nunca. Isso mostra que, ao usar IA para automatizar, a gente precisa de uma estratégia forte de monitoramento para evitar que problemas passem despercebidos.

Na prática, a automação inteligente exige uma nova abordagem na coleta de dados e na análise de logs, já que o comportamento do sistema pode ficar mais difícil de rastrear com a inteligência artificial atuando como um intermediário. Como vocês estão lidando com a observabilidade em projetos de IA aplicada na manutenção? Quais as principais dificuldades que enfrentam? Sem esse critério, a solução pode parecer simples no começo e cara no suporte.

Acredito que o grande desafio está em equilibrar a automação com uma supervisão contínua, garantindo que o sistema não só funcione, mas também seja fácil de entender e monitorar.