De wereld van observability verandert snel. Softwarelandschappen worden complexer, waardoor grip houden op performance lastiger wordt. Tegelijk groeit bij organisaties de behoefte om beter te begrijpen wat digitale prestaties betekenen voor klanten en continuïteit. Voor IT-teams wordt observability steeds belangrijker om stabiliteit te bewaken, risico’s te beperken en sneller in te grijpen. Daardoor staat observability in 2026 op een ander punt dan een paar jaar geleden.
In deze blog nemen we je mee door de vijf belangrijkste trends en laten we zien wat dit concreet betekent voor jouw organisatie.
1. Observability vormt nu de basis voor besluitvorming
Observability werd jarenlang vooral ingezet als technisch hulpmiddel. Teams gebruikten metrics zoals uptime, foutpercentages en MTTR om storingen op te sporen en op te lossen. Dat werkte zolang digitale verstoringen vooral een intern IT-probleem waren. In de praktijk bleef observability daardoor afgescheiden van commerciële en strategische besluitvorming.
Tegenwoordig werken digitale prestaties steeds directer door op klantbeleving, conversie en omzet. Organisaties willen daarom niet alleen weten wat er misgaat in hun digitale omgeving, maar vooral wat de concrete gevolgen zijn wanneer een storing of performance probleem aanhoudt.
Die behoefte aan inzicht in impact verklaart waarom observability steeds vaker wordt ingezet op directieniveau. Service Level Objectives vormen hierin het ijkpunt: ze bepalen wanneer prestaties voor klanten nog acceptabel zijn en wanneer actie vereist is. Zo groeit observability uit tot een middel om strategische keuzes te onderbouwen en prioriteiten te stellen, in plaats van alleen incidenten op te lossen.
Wat jij hier dit jaar mee kunt:
Wanneer performance tekortschiet, blijft de impact zelden technisch. Klanten haken af midden in een proces, breken een bestelling af of ervaren jouw platform als onbetrouwbaar. Dat raakt niet alleen de klantervaring, maar werkt direct door in conversie, omzet en merkbekendheid.
Daarom is het slim om observability te organiseren rond de processen die bedrijfsmatig het meeste gewicht hebben. Dat betekent niet langer beginnen bij systemen, maar bij wat klanten daadwerkelijk proberen te doen.
Concreet houdt dat in:
- Start bij de belangrijkste klantreizen, zoals checkout, onboarding of inloggen.
- Koppel technische signalen expliciet aan deze stappen, zodat duidelijk wordt waar performance écht telt.
- Maak zichtbaar welke verstoringen directe impact hebben op klanten, conversie en omzet.
Dashboards en alerts krijgen daarmee een andere rol. Ze laten niet alleen zien dát iets afwijkt, maar ook:
- welke klantgroepen geraakt worden.
- welke businessprocessen onder druk staan.
- hoe groot de impact is als een probleem blijft bestaan.
Door observability zo in te richten, verschuift het van een reactief meetinstrument naar een stuurmiddel voor risico en resultaat, en kun je dit meenemen in je besluitvorming voor 2026.
2. AI handelt zelfstandiger, observability bewaakt de regie
AI wordt al langer ingezet binnen observability om signalen te correleren en oorzaken sneller te vinden. Richting 2026 verschuift die rol. AI analyseert niet alleen, maar kan steeds vaker zelfstandig plannen maken en acties uitvoeren, binnen vooraf vastgestelde doelen en grenzen.
Deze AI-agents werken contextbewust en doelgericht. Ze verzamelen signalen, bepalen wat er moet gebeuren en voeren taken uit over meerdere systemen heen. Denk aan het aanpassen van thresholds, het onderdrukken van alerts zonder impact of het voorbereiden van mitigerende acties wanneer patronen wijzen op een naderend probleem. De eindverantwoordelijkheid blijft bij mensen, maar veel voorbereidende en repetitieve taken verschuiven naar AI. Daardoor verandert observability van een signaleringslaag naar een actieve schakel in IT-operaties. AI verkort de tijd tussen detectie en actie en helpt stabiliteit en performance te bewaken voordat gebruikers problemen ervaren.
Tegelijkertijd verandert ook wat geobserveerd moet worden. Applicaties bevatten steeds vaker AI-componenten die dynamisch gedrag vertonen. Output verschilt per context, beslissingen zijn data-afhankelijk en automatische acties kunnen verderop in de keten merkbare gevolgen hebben voor prestaties, kosten en gebruikerservaring.
Daarom wil je dat observability ook zicht geeft op AI zelf. Niet alleen op infrastructuur en services, maar ook op het gedrag van modellen en agents in productie, de acties die zij uitvoeren en de impact daarvan. Dat vraagt om end-to-end inzicht, van input en context tot uitvoering en effect.
Wat jij hier dit jaar mee kunt:
Nu AI steeds zelfstandiger handelt, helpt het om bewuste keuzes te maken over autonomie en observability. Het doel is niet om zoveel mogelijk te automatiseren, maar om zicht en regie te houden op wat AI in productie doet.
Richt observability daarom zo in dat het inzicht geeft in:
- het gedrag en de prestaties van AI-componenten en AI-agents in productie;
- de acties die zij zelfstandig uitvoeren;
- de doorwerking daarvan op performance, stabiliteit, kosten en gebruikerservaring.
Maak vervolgens expliciet welke acties AI zelfstandig kan uitvoeren, wanneer alleen voorstellen wenselijk zijn en wanneer menselijk ingrijpen nodig is. Begin daarbij klein en gericht. Start met één duidelijke use case waarin AI mag handelen binnen afgebakende grenzen. Meet het effect op stabiliteit en snelheid, en breid pas uit wanneer het gedrag voorspelbaar en controleerbaar is.
3. Van applicatie monitoring naar keten- en proces observability
End-to-end inzicht is inmiddels een randvoorwaarde binnen observability. De meeste organisaties kunnen transacties volgen over frontend, backend en infrastructuur. Toch levert dat in de praktijk niet altijd grip op waar processen daadwerkelijk vastlopen.
Dat komt doordat observability vaak nog is ingericht rond losse applicaties of teams. In moderne IT-landschappen lopen bedrijfsprocessen over meerdere systemen heen. Problemen ontstaan daardoor vooral in de overdracht tussen applicaties. Blijft observability hangen op applicatieniveau, dan lijken systemen gezond terwijl het proces vertraagt of zelfs uitvalt.
Steeds meer organisaties verleggen daarom hun focus naar keten- en proces observability. Niet de performance van één applicatie staat centraal, maar het verloop van een bedrijfsproces over meerdere systemen heen, zoals bestellen, betalen of onboarden. Door processen als uitgangspunt te nemen, wordt zichtbaar waar frictie ontstaat en welke stap de bottleneck vormt.
In deze benadering staan proces-KPI’s centraal. Doorlooptijd, succesratio, uitval en wachttijden laten zien of een proces doet wat het moet doen. Technische metrics blijven nodig, maar ondersteunen vooral de analyse door te verklaren waarom procesgedrag afwijkt.
Ook de manier waarop teams signalen ontvangen verschuift. Afwijkingen in proces-KPI’s bepalen wanneer aandacht nodig is, bijvoorbeeld bij oplopende doorlooptijden, toenemende uitval of stagnerende processtappen. Zo zien teams niet alleen dát er iets afwijkt, maar vooral dat een bedrijfsproces onder druk staat. Technische details blijven beschikbaar, maar het moment van ingrijpen wordt bepaald door procesimpact.
In 2026 draait observability daarmee steeds meer om welk proces onder druk staat en waarom. Proces observability vormt zo de brug tussen technische signalen en impact op klanten en bedrijfsvoering. Observability verschuift van incidentoplossing naar sturen op procesgedrag en resultaat.
Wat jij hier dit jaar mee kunt:
Wie observability toekomstbestendig wil inzetten, begint bij processen in plaats van applicaties. Dat vertaalt zich naar de volgende stappen:
- Breng de belangrijkste bedrijfsprocessen in kaart en bepaal welke stappen daarin kritisch zijn.
- Definieer KPI’s zoals doorlooptijd, uitval en succesratio, en gebruik deze als basis voor monitoring en alerting.
- Koppel technische data expliciet aan processtappen, zodat zichtbaar wordt waar vertraging of uitval ontstaat.
- Richt dashboards en alerts in op procesgedrag en impact, niet alleen op technische afwijkingen.
Zo ontstaat één gedeeld beeld van wat er daadwerkelijk gebeurt in de keten. Dat helpt teams sneller oorzaken te vinden en organisaties te sturen op impact.
4. Unified observability als basis voor correlatie en besluitvorming
In 2026 ligt de uitdaging niet in het verzamelen van minder data, maar in het samenbrengen ervan tot één duidelijk beeld dat helpt bij prioritering en besluitvorming. Teams verzamelen metrics, logs, traces en events uit een steeds complexer IT-landschap, vaak verdeeld over meerdere tools. Om deze hoeveelheid data goed te kunnen interpreteren, verschuiven steeds meer organisaties van toolgerichte monitoring naar unified observability.
Door data samen te brengen in één samenhangend beeld, kun je beter begrijpen wat de onderliggende oorzaak is van verstoringen en prestatieproblemen. Wanneer signalen uit verschillende domeinen worden gecorreleerd, ontstaat context: welke afwijkingen horen bij elkaar, welke afhankelijkheden spelen een rol en welke organisatorische laag wordt geraakt. Een piek in laadtijd krijgt zo betekenis doordat je direct ziet welke backend-service vertraagt, welke release daaraan voorafging en welke gebruikers hier last van hebben.
Via een ‘single pane of glass’ kun je technische informatie direct koppelen aan klantimpact en bedrijfsprocessen. Teams zien niet alleen dát er iets misgaat, maar ook wat de gevolgen zijn voor conversie, omzet of gebruikerservaring. Dat maakt prioriteiten stellen makkelijker, versnelt incidentafhandeling en zorgt voor beter onderbouwde beslissingen over releases, optimalisaties en investeringen.
Wat jij hier dit jaar mee kunt:
In 2026 draait observability om het creëren van overzicht, samenhang en betekenis te halen uit wat je al meet.
Concreet kun je dit jaar stappen zetten door:
- Meetgegevens uit verschillende tools en domeinen samen te brengen in één centraal observability-overzicht, zodat iedereen naar hetzelfde beeld kijkt.
- Dit overzicht zo in te richten dat samenhang zichtbaar wordt: welke signalen horen bij elkaar, welk proces wordt geraakt en wat de impact is.
- Beslissingen over releases, optimalisaties en investeringen te baseren op dit overzicht, omdat het laat zien waar prestaties of stabiliteit daadwerkelijk onder druk staan.
Op deze manier is jouw ‘single pane of glass’ een gedeeld referentiepunt voor analyse en besluitvorming, waardoor prioriteiten duidelijker worden en keuzes beter kunnen worden onderbouwd.
5. Open standaarden houden observability schaalbaar
In eerdere jaren werd observability vaak per team of platform ingericht, met oplossingen die sterk aan één leverancier waren gekoppeld. Dat werkte zolang omgevingen overzichtelijk en stabiel bleven. In 2026 lopen veel organisaties echter tegen de grenzen van deze aanpak aan. Gegevens, definities en dashboards raken versnipperd, waardoor observability steeds lastiger structureel kan worden ingezet voor analyse en doorontwikkeling.
Daarom verschuift de focus naar het loskoppelen van meetgegevens van specifieke tools. Door te werken met open en overdraagbare gegevensvormen kunnen dezelfde meetgegevens op meerdere plekken worden gebruikt, zonder afhankelijk te zijn van één oplossing. Dat wordt steeds belangrijker, omdat observability niet langer alleen wordt ingezet bij incidenten, maar ook tijdens ontwerp en ontwikkeling. Teams gebruiken gegevens uit productie om architectuurkeuzes te onderbouwen, prestaties te beoordelen en releases bij te sturen.
Door afhankelijkheid van tooling te verminderen en gegevens breed beschikbaar te maken, groeit observability uit tot een vast onderdeel van het ontwikkelproces. Beslissingen worden daardoor vaker genomen op basis van daadwerkelijke gebruikersgegevens, in plaats van aannames.
Wat jij hier dit jaar mee kunt:
De belangrijkste verschuiving is dat observability loskomt van specifieke tools en onderdeel wordt van hoe software structureel wordt gebouwd en verbeterd.
Dat vertaalt zich naar de volgende keuzes:
- Zorg dat meetgegevens overdraagbaar blijven en niet vastzitten aan één platform.
- Richt een gegevensstroom in waarin verzamelen, opslaan en analyseren duidelijk van elkaar zijn gescheiden.
- Kies oplossingen met open koppelingen en consistente gegevensmodellen.
- Gebruik observability data actief bij ontwerp-, test- en release beslissingen.
- Begin klein, meet het effect en breid alleen uit waar aantoonbaar waarde ontstaat.
Op deze manier blijft jouw digitale landschap wendbaar en kun je deze inzichten gebruiken om problemen op te lossen en structureel betere keuzes te maken.
Wat deze trends samen zeggen over 2026
De observability trends voor 2026 laten zien dat inzicht alleen niet meer voldoende is. AI, complexere systemen en budgetdruk dwingen organisaties om gerichter te kiezen in wat ze meten en hoe ze observability inzetten.
Wil jij je observability vraag voor 2026 aan ons stellen? Wij denken graag met je mee! Mail Mara via mara.stam@measureworks.nl.
