Adoção da IA testa a confiabilidade das plataformas
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Com a adoção acelerada da inteligência artificial (IA) em empresas e residências, as plataformas enfrentam o desafio de escalar sua capacidade para lidar de forma confiável e consistente com as múltiplas solicitações de seus clientes.
Isso é especialmente importante no setor corporativo, onde se espera que os agentes de IA lidem com processos complexos e críticos. Um estudo recente da Ookla constatou que esse aumento na adoção foi acompanhado por um aumento no tempo de inatividade, principalmente nas plataformas OpenAI e Anthropic.
A Ookla analisou 471 dias de dados do Downdetector dos EUA (de 1º de janeiro de 2025 a 16 de abril de 2026) das principais plataformas de IA, constatando um aumento nos riscos de confiabilidade (3,72 milhões de problemas relatados por usuários) à medida que a IA passa de uma ferramenta opcional para uma infraestrutura essencial para os negócios.
De acordo com os dados da consultoria, a interrupção causada por aplicações de IA intensificou-se significativamente no primeiro trimestre de 2026. Nos serviços ChatGPT, Claude, Gemini e Copilot, os dias de interrupção com sinal elevado aumentaram de seis no primeiro trimestre de 2025 para 16 no quarto trimestre de 2025 e 51 no primeiro trimestre de 2026. O Claude foi responsável por 39 desses 51 dias de serviço, enquanto o Gemini foi responsável por sete, o Copilot por três e o ChatGPT por dois.
Como base para o estudo, a Ookla considera um dia de alta incidência aquele em que um serviço registrou mais de 10 vezes o seu próprio volume médio diário de denúncias durante esse período.
Em particular, o ChatGPT da OpenAI gerou os sinais mais fortes de interrupção por parte de aplicações individuais de IA, embora tenha apresentado uma melhoria substancial em relação à sua tendência inicial. O ChatGPT foi responsável por quatro dos cinco dias com a maior incidência de aplicações de IA, incluindo aproximadamente 68.000 notificações em 2 de dezembro de 2025.
No entanto, a Ookla esclarece que o volume médio diário de denúncias de aplicativos foi menor em abril de 2026 do que em abril de 2025, indicando uma melhoria na confiabilidade ao longo do tempo, mesmo com o rápido aumento no uso do Codex – o assistente da empresa para geração e trabalho com código – nos últimos meses.
Por sua vez, Claude, da Anthropic, tornou-se o exemplo mais claro da volatilidade da escalabilidade no mercado financeiro. Embora os relatos de interrupções de plataforma no Downdetector fossem praticamente inexistentes em 2025, a Ookla revela que registrou um volume constante de relatos a partir de meados de julho, em linha com sua crescente popularidade .
No primeiro trimestre de 2026, foram registrados 39 dias de interrupção em aplicações de IA com sinais de alta prioridade, com o volume de relatos em março quase triplicando em relação a fevereiro. Em março de 2026, o total de 192.773 relatos de Claude foi quase o triplo do de fevereiro e mais de cinco vezes maior que o de dezembro.
“Isso não significa necessariamente que o Claude se tornou menos confiável de forma linear, mas sim que a plataforma estava evoluindo para um nível de uso diferente, onde mais pessoas a utilizavam com mais frequência e cargas de trabalho mais pesadas com o Claude Code e o Cowork se tornavam mais evidentes quando surgiam problemas”, observa o estudo.
Enquanto isso, o Gemini do Google apresentou o crescimento mais significativo entre os serviços, excluindo o Claude. Os relatos de problemas aumentaram a partir de janeiro de 2025, enquanto os dias de interrupção de sinal intenso subiram de zero no primeiro trimestre de 2025 para sete no primeiro trimestre de 2026. Esse aumento nos relatos está em linha com a tendência geral de crescimento do Gemini, que agora atende a mais de 900 milhões de usuários ativos mensais, segundo dados do Google.
De acordo com o Downdetector, o dia com o maior número de interrupções do Gemini foi 13 de fevereiro de 2026, com 14.417 relatos , seis dias antes do anúncio do Google sobre o Gemini 3.1 Pro, em 19 de fevereiro.
À medida que as plataformas de IA se integram cada vez mais aos fluxos de trabalho empresariais, a confiabilidade torna-se crucial para tarefas de longa duração executadas por agentes. A gravidade das interrupções aumenta conforme os sistemas de IA se expandem de sessões de bate-papo para operações complexas de nível empresarial, alerta a Ookla.
Por outro lado, o estudo também destaca a complexidade que as plataformas e as empresas usuárias enfrentam atualmente para evitar essas interrupções. A superfície de confiabilidade da IA expandiu-se para além da disponibilidade do modelo, incluindo múltiplas camadas de infraestrutura: desde a interface ou aplicação, passando pelo hiperescalador onde os dados ou o modelo estão hospedados, a infraestrutura de telecomunicações por onde os dados trafegam, até as camadas de orquestração e acesso.
Nesse sentido, o relatório constatou que incidentes em infraestruturas de nuvem, como AWS e Microsoft Azure, podem ter um enorme impacto quando surgem problemas. Por exemplo, o incidente do AWS DynamoDB em 20 de outubro de 2025 e o incidente do Azure Front Door em 29 de outubro de 2025 foram interrupções na camada de infraestrutura que demonstraram como falhas nos planos de controle da nuvem podem se tornar rapidamente visíveis para os usuários de IA.