{"id":127275,"date":"2026-04-08T17:57:00","date_gmt":"2026-04-08T20:57:00","guid":{"rendered":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/prnewswire\/gartner-preve-que-ate-2028-inteligencia-artificial-explicavel-impulsionara-investimentos-em-observabilidade-de-llm-para-50-das-implementacoes-de-genai\/"},"modified":"2026-04-08T17:57:00","modified_gmt":"2026-04-08T20:57:00","slug":"gartner-preve-que-ate-2028-inteligencia-artificial-explicavel-impulsionara-investimentos-em-observabilidade-de-llm-para-50-das-implementacoes-de-genai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bluestudio.estadao.com.br\/agencia-de-comunicacao\/prnewswire\/gartner-preve-que-ate-2028-inteligencia-artificial-explicavel-impulsionara-investimentos-em-observabilidade-de-llm-para-50-das-implementacoes-de-genai\/","title":{"rendered":"Gartner prev\u00ea que, at\u00e9 2028, Intelig\u00eancia Artificial Explic\u00e1vel impulsionar\u00e1 investimentos em observabilidade de LLM para 50% das implementa\u00e7\u00f5es de GenAI"},"content":{"rendered":"\n
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Observabilidade de LLM e a IA Explic\u00e1vel constituem camadas essenciais de confian\u00e7a para a expans\u00e3o das iniciativas de GenAI<\/i><\/p>\n

S\u00c3O PAULO<\/span>, 8 de abril de 2026<\/span> \/PRNewswire\/ — O Gartner, Inc.<\/b>, empresa de insights de neg\u00f3cios e tecnologia, prev\u00ea que, at\u00e9 2028, a crescente import\u00e2ncia da Intelig\u00eancia Artificial Explic\u00e1vel (XAI) impulsionar\u00e1 os investimentos em observabilidade de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para 50% das implementa\u00e7\u00f5es de Intelig\u00eancia Artificial Generativa (GenAI), contra os atuais 15%.<\/p>\n

O Gartner define a XAI como um conjunto de recursos que descreve um modelo, destaca seus pontos fortes e fracos, prev\u00ea seu comportamento prov\u00e1vel e identifica quaisquer vieses potenciais. Ela pode esclarecer o funcionamento de um modelo para um p\u00fablico espec\u00edfico para garantir precis\u00e3o, imparcialidade, responsabilidade, estabilidade e transpar\u00eancia na tomada de decis\u00f5es algor\u00edtmicas.<\/p>\n

Solu\u00e7\u00f5es de observabilidade de LLM monitoram, analisam e fornecem insights<\/i> acion\u00e1veis sobre o comportamento e o desempenho dos Grandes Modelos de Linguagem. Elas v\u00e3o al\u00e9m das m\u00e9tricas padr\u00e3o de TI, como tempos de resposta, para examinar m\u00e9tricas espec\u00edficas de LLM, tais como alucina\u00e7\u00f5es, vi\u00e9s e utiliza\u00e7\u00e3o de tokens. Essas ferramentas s\u00e3o utilizadas por equipes que desenvolvem e operacionalizam sistemas de Intelig\u00eancia Artificial (IA) e, cada vez mais, por equipes de opera\u00e7\u00f5es de TI e Engenharia de Confiabilidade de Sites (SREs) respons\u00e1veis pelo desempenho e resili\u00eancia desses sistemas em produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

“Conforme as organiza\u00e7\u00f5es expandem a GenAI, a exig\u00eancia de confian\u00e7a cresce mais r\u00e1pido do que a pr\u00f3pria tecnologia”, diz Pankaj Prasad<\/a>, Analista S\u00eanior Principal do Gartner. “A XAI oferece visibilidade sobre por que um modelo respondeu de determinada maneira, enquanto a observabilidade de LLMs valida como essa resposta foi gerada e se ela \u00e9 confi\u00e1vel.”<\/p>\n

“Sem bases s\u00f3lidas de XAI e observabilidade<\/a>, as iniciativas de GenAI ficar\u00e3o restritas a tarefas de baixo risco, internas ou n\u00e3o cr\u00edticas, nas quais a verifica\u00e7\u00e3o dos outputs \u00e9 facilmente gerenciada ou irrelevante, limitando severamente o potencial Retorno sobre o Investimento (ROI)<\/a>.”<\/p>\n

T\u00f3picos como esse e outros relacionados a Data & Analytics (D&A), incluindo governan\u00e7a, confian\u00e7a e transpar\u00eancia em insights orientados por IA, ser\u00e3o destaque durante a Confer\u00eancia Gartner Data & Analytics<\/a><\/b>, que ser\u00e1 realizada nos dias 28 e 29 de abril em S\u00e3o Paulo (SP).<\/p>\n

Crescente necessidade de XAI e observabilidade de LLM como mecanismos de confian\u00e7a obrigat\u00f3rios
<\/b>O Gartner prev\u00ea que o mercado global de modelos de GenAI ultrapassar\u00e1 US$ 25 bilh\u00f5es em 2026 e atingir\u00e1 US$ 75 bilh\u00f5es at\u00e9 2029, impulsionado pela r\u00e1pida ado\u00e7\u00e3o em todos os setores. Conforme o uso aumenta, tamb\u00e9m cresce a necessidade de mecanismos que verifiquem o conte\u00fado gerado por IA e protejam contra alucina\u00e7\u00f5es, imprecis\u00f5es factuais e racioc\u00ednios enviesados.<\/p>\n

“A observabilidade tradicional est\u00e1 focada em velocidade e custo, mas a prioridade agora est\u00e1 se voltando para medidas de qualidade mais profundas, como precis\u00e3o factual, corre\u00e7\u00e3o l\u00f3gica e comportamento excessivamente complacente (sycophancy<\/i>). Essa mudan\u00e7a requer novas m\u00e9tricas e m\u00e9todos de avalia\u00e7\u00e3o focados na governan\u00e7a, como a valida\u00e7\u00e3o com interven\u00e7\u00e3o humana (human-in-the-loop) da narrativa do conte\u00fado gerado e da precis\u00e3o das cita\u00e7\u00f5es”, diz Prasad.<\/p>\n

“A explicabilidade transforma outputs de GenAI em um insight defens\u00e1vel e audit\u00e1vel. A observabilidade de LLM garante que o modelo se comporte conforme o esperado ao longo do tempo. Sem ambos, a Intelig\u00eancia Artificial Generativa n\u00e3o pode amadurecer al\u00e9m de ambientes de laborat\u00f3rio controlados.”<\/p>\n

Para melhorar a confiabilidade, a transpar\u00eancia e o valor para os neg\u00f3cios dos casos de uso da GenAI, as organiza\u00e7\u00f5es<\/a> devem priorizar as seguintes etapas:<\/p>\n

– Rastreabilidade de XAI para casos de uso de alto impacto:<\/b> Exigir a rastreabilidade verific\u00e1vel de XAI para todos os casos de uso de GenAI de alto impacto<\/a>, para documentar as etapas de racioc\u00ednio do modelo e os dados de origem por tr\u00e1s de cada output.
– Observabilidade multidimensional de LLM<\/b>: Priorizar plataformas de observabilidade<\/a> que monitorem lat\u00eancia, desvio (drift), uso e custo de tokens, taxas de erro e m\u00e9tricas de qualidade dos outputs para garantir um desempenho confi\u00e1vel da GenAI.
– Avalia\u00e7\u00e3o cont\u00ednua de LLM em pipelines de integra\u00e7\u00e3o cont\u00ednua (CI) \/ entrega cont\u00ednua (CD):<\/b> Integrar m\u00e9tricas de avalia\u00e7\u00e3o de LLM, incluindo benchmarks<\/i> de precis\u00e3o factual e verifica\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a, em pipelines de CI \/ CD para valida\u00e7\u00e3o cont\u00ednua antes da implementa\u00e7\u00e3o.
– Capacita\u00e7\u00e3o de stakeholders sobre requisitos de explicabilidade: <\/b>Educar as equipes jur\u00eddicas, de conformidade e outros stakeholders importantes sobre os requisitos de explicabilidade para garantir o alinhamento em rela\u00e7\u00e3o a riscos, expectativas de governan\u00e7a e desafios de implementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Os clientes do Gartner podem ler mais em “Predicts: AI will unlock Observability at Scale<\/a>“. Saiba como acelerar a transforma\u00e7\u00e3o digital integrando IA, otimizando custos de Nuvem e construindo uma infraestrutura resiliente no roadmap gratuito do Gartner, “Boost Your I&O Leadership: Proven Tactics to Align CIO Priorities<\/a>“.<\/p>\n

Gartner \u00e9 a autoridade mundial em IA <\/b>
O Gartner \u00e9 o parceiro indispens\u00e1vel para executivos C-Level e fornecedores de tecnologia \u00e0 medida que implementam estrat\u00e9gias de IA para alcan\u00e7ar suas prioridades de miss\u00e3o cr\u00edtica. A independ\u00eancia e a objetividade dos insights do Gartner proporcionam aos clientes a confian\u00e7a necess\u00e1ria para tomar decis\u00f5es bem fundamentadas e desbloquear todo o potencial da IA. Clientes C-Level est\u00e3o usando a ferramenta de IA do Gartner AskGartner<\/a> para definir como aproveitar a IA em seus neg\u00f3cios. Com mais de 2.500 especialistas em neg\u00f3cios e tecnologia, 6.000 insights escritos, al\u00e9m de mais de 1.000 casos de uso e estudos de caso de IA, o Gartner \u00e9 a autoridade mundial em IA. Mais informa\u00e7\u00f5es podem ser encontradas aqui<\/a>. <\/p>\n

Sobre a Confer\u00eancia Gartner Data & Analytics <\/b>
Os analistas do Gartner fornecer\u00e3o an\u00e1lises adicionais sobre tend\u00eancias de Data e Analytics nas Confer\u00eancias Gartner Data & Analytics, que acontecer\u00e3o em 28 e 29 de abril em S\u00e3o Paulo<\/a> (Brasil), 11 a 13 de maio em Londres<\/a> (Reino Unido), 19 a 21 de maio em T\u00f3quio<\/a> (Jap\u00e3o), 16 e 17 de junho em Sydney<\/a> (Austr\u00e1lia) e 21 e 22 de setembro em Mumbai<\/a> (\u00cdndia). Acompanhe as not\u00edcias e atualiza\u00e7\u00f5es da confer\u00eancia no X<\/a> e LinkedIn<\/a> usando #GartnerDA<\/a>. <\/p>\n

Sobre o Gartner for Infrastructure & IT Operations Leaders
<\/b>O Gartner for Infrastructure & IT Operations Leaders ajuda os gestores de I&O a reinventar a forma como entregam valor para os neg\u00f3cios. Mais informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o dispon\u00edveis em https:\/\/www.gartner.com\/en\/infrastructure-and-it-operations-leaders<\/a>. Acompanhe as not\u00edcias e atualiza\u00e7\u00f5es do Gartner for Infrastructure & IT Operations Leaders no X<\/a> e no LinkedIn<\/a>. Visite a Sala de Imprensa<\/a> do Gartner para obter mais informa\u00e7\u00f5es e insights.<\/p>\n

Sobre o Gartner
<\/b>O Gartner, Inc.<\/a><\/b> fornece insights objetivos e acion\u00e1veis que impulsionam decis\u00f5es mais inteligentes e um melhor desempenho para as prioridades de miss\u00e3o cr\u00edtica das empresas. Para saber mais, visite www.gartner.com<\/a><\/u>. <\/p>\n

\"Cision\" View original content:https:\/\/www.prnewswire.com\/br\/comunicados-para-a-imprensa\/gartner-preve-que-ate-2028-inteligencia-artificial-explicavel-impulsionara-investimentos-em-observabilidade-de-llm-para-50-das-implementacoes-de-genai-302737475.html<\/a><\/p>\n

FONTE Gartner<\/p>\n<\/div>\n

\"\"<\/p>\n

T\u00f3picos Relacionados:<\/strong> Pesquisa, Enquetes e Estudos, Computador\/Eletr\u00f4nica, Intelig\u00eancia Artificial<\/p>\n

A OESP<\/b> n\u00e3o \u00e9(s\u00e3o) respons\u00e1vel(is) por erros, incorre\u00e7\u00f5es, atrasos ou quaisquer decis\u00f5es tomadas por seus clientes com base nos Conte\u00fados ora disponibilizados, bem como tais Conte\u00fados n\u00e3o representam a opini\u00e3o da OESP<\/b> e s\u00e3o de inteira responsabilidade da PR Newswire Ltda<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Observabilidade de LLM e a IA Explic\u00e1vel constituem camadas essenciais de confian\u00e7a para a expans\u00e3o das iniciativas de GenAI S\u00c3O PAULO, 8 de abril de 2026 \/PRNewswire\/ — O Gartner, 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