O ChatGPT domina 86% dos tokens processados por modelos de linguagem (LLMs) no ambiente corporativo, destacando-se como a principal escolha entre empresas. Com o aumento da integração da IA, a nece...
O ChatGPT domina 86% dos tokens processados por modelos de linguagem (LLMs) no ambiente corporativo, destacando-se como a principal escolha entre empresas. Com o aumento da integração da IA, a necessidade de monitoramento efetivo se torna crucial para garantir segurança e controle de custos.
O uso do ChatGPT ainda concentra 86% de todos os tokens processados por LLMs entre clientes da New Relic, demonstrando sua liderança no cenário corporativo de IA.
O relatório de 11 de junho de 2025 revela que equipes e empresas, embora explorem outros modelos como Meta Llama, continuam confiando principalmente em modelos testados e robustos. O crescimento de modelos de nicho e open-source foi de 92% em número de opções, embora represente uma parcela menor no uso real.
A adoção acelerada de versões como o GPT-4o e GPT-4o mini destaca a preferência por desempenho e recursos, mesmo com alternativas mais acessíveis disponíveis.
Com a IA se tornando parte central das operações, cresce a demanda por monitoramento. Ferramentas de observabilidade agora devem abranger toda a stack de IA — monitorando uso, desempenho, segurança e custos — para evitar falhas, brechas e gastos inesperados.
Dica de prevenção: Implemente monitoramento contínuo para uso de IA, com logs detalhados por modelo, token e aplicação. Estabeleça alertas para uso atípico, controle custos e evite vazamento de dados.
Garanta que times de desenvolvimento e segurança revisem o consumo da IA regularmente, e use modelos aprovados pela empresa com políticas claras de acesso e compliance.
O ChatGPT responde por 86% de todos os tokens processados por LLMs entre clientes da New Relic, consolidando sua posição de liderança.
Python continua sendo a principal linguagem em aplicações de IA, seguido por Node.js e Java, que apresentou um crescimento significativo.
É essencial implementar monitoramento contínuo e estabelecer políticas claras de acesso e compliance para garantir a segurança no uso de IA.
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