Utilizar a estrutura genérica de arquitetura apresentada em uma conferência para atender às necessidades específicas do seu negócio é uma abordagem que pode resultar em desperdício de recursos financeiros e tempo.
Como alguém com experiência e conhecimento em computação em nuvem e inteligência artificial generativa, percebi o grande potencial transformador dessas tecnologias. No entanto, ainda estamos cometendo erros semelhantes aos primeiros dias da computação em nuvem, o que é preocupante.
Nos dias atuais, as empresas estão empenhadas em corrigir os erros cometidos há uma década ao migrar e desenvolver novos sistemas na nuvem. A necessidade de repatriação é uma forma de reconhecer esses equívocos. A falta de planejamento e compreensão resultou em custos significativos não previstos, levando os CIOs a buscar maneiras de minimizar esses impactos. Em vez de se concentrar em inovação, agora estamos tendo que lidar com a correção de problemas do passado.
Problema de funcionamento
A inteligência artificial generativa não se limita a ser uma nova e impressionante ferramenta; requer uma revisão completa dos princípios arquitetônicos. As tendências atuais revelam uma confiança significativa na reutilização e na adaptação de estratégias antigas sem proporcionar inovação real. Embora essa abordagem possa ser conveniente a curto prazo, ela tende a resultar em estagnação a longo prazo e, com mais frequência, em “falhas funcionais”.
Eu costumo utilizar a expressão “falha funcional” para descrever situações em que arquiteturas mal planejadas operam de maneira inadequada, resultando em custos de 2 a 10 vezes maiores do que o esperado. Além disso, tais arquiteturas não trazem benefícios (ou até mesmo têm impacto negativo) para a empresa. Esse cenário é comum no contexto da computação em nuvem, representando um grande desperdício de recursos e sendo extremamente frustrante para os profissionais de TI envolvidos. No entanto, é improvável que esse tipo de falha seja fatal para o negócio.
Os sistemas de inteligência artificial variam consideravelmente. Para muitas empresas, representam uma oportunidade significativa de inovação diferenciadora, transformando o próprio negócio em um sistema de IA. Um exemplo disso são os sistemas inteligentes de gestão de cadeia de suprimentos que algumas empresas do setor estão desenvolvendo com base em IA. Esses sistemas têm a capacidade de usar essa tecnologia para tornar processos mais eficientes e econômicos, ao mesmo tempo em que oferecem uma experiência aprimorada aos clientes. Embora muitas empresas afirmem já fazer isso, a realidade é que a maioria não o faz, e aquelas que descobrem essa estratégia podem revolucionar o mercado, como fizeram o Uber e o Netflix.
É uma arquitetura personalizada, feita especialmente para você!
A maioria dos sistemas de inteligência artificial generativa desenvolvidos atualmente possuem semelhanças consideráveis, apesar das empresas que buscam utilizá-los apresentarem diferenças significativas e necessidades específicas. De acordo com o exposto anteriormente, a IA generativa deveria ser um diferencial inovador, oferecendo soluções exclusivas planejadas e desenvolvidas de acordo com os casos específicos de negócios. No entanto, isso não está sendo realizado.
Quando os sistemas imitam, como fazem com quadros convencionais, ferramentas e métodos, eles não conseguem atingir seu pleno potencial e, ao invés disso, acabam se tornando obstáculos dispendiosos. Receio ouvir alguém dizer: “Foi assim que fulano me mostrou em uma conferência.” Uma arquitetura eficiente é desenvolvida para atender a um caso de uso específico. As chances de replicar o que foi visto em uma conferência para obter um resultado valioso são praticamente nulas.
O arquiteto que trabalha para um provedor de nuvem específico no Hall C durante a palestra das 2:15 só consegue oferecer diretrizes gerais, a maioria das quais não são relevantes para os casos de uso e arquitetura específicos. Não há botão simples para resolver isso. Mesmo durante minhas apresentações, quando vejo pessoas tirando fotos dos meus slides, faço questão de destacar que o objetivo não é seguir uma abordagem estática e reutilizável, mas sim desenvolver soluções únicas e inovadoras para cada situação particular.
A chave para o sucesso na IA generativa está em adaptar a tecnologia de acordo com as especificidades de cada negócio. É essencial evitar soluções genéricas e em vez disso criar estruturas personalizadas que sejam resilientes e flexíveis o suficiente para se adaptar às mudanças nas demandas empresariais. Em vez de buscar implementações rápidas para resultados imediatos, é necessário adotar uma abordagem cuidadosa e estratégica na integração das tecnologias de IA. Somente assim podemos garantir que os sistemas tragam benefícios sustentáveis e se ajustem às necessidades em constante evolução.
Tornar-se mais inteligente de forma rápida.
O arquiteto de Inteligência Artificial generativa não deve se limitar a aplicar tecnologias já existentes, mas sim buscar novas metodologias e desafiar os limites do que pode ser alcançado. Como líderes, é nossa responsabilidade promover uma cultura que não apenas encoraja a inovação, mas também a valoriza e recompensa ativamente.
Estamos desafiando as regras vigentes e procurando constantemente maneiras de aprimorar e inovar? Estamos adotando sem questionamentos as abordagens de terceiros para questões empresariais completamente distintas? É o momento de cessar a imitação de processos arquitetônicos de grandes empresas ou a reutilização de modelos, planilhas e apresentações criados para outros projetos por consultorias. É essencial agir com sagacidade e abandonar a prática de copiar o trabalho alheio.
A busca por uma arquitetura de inteligência artificial generativa excepcional, seja para ser utilizada na nuvem ou fora dela, é desafiadora, porém fundamental. É necessário romper com a tradição, se comprometer com a personalização aprofundada e ter determinação para inovar. Embora gostasse de dizer que é algo simples, estamos prestes a iniciar a construção de sistemas de TI fundamentais que determinarão o valor do negócio. Se falharmos, o negócio provavelmente sofrerá consequências. A pressão é grande.