Seguir o fluxo pode ser um equívoco dispendioso – basta consultar os programadores que estão tentando integrar Kubernetes ou inteligência artificial.
Pode não ser surpreendente que muitas tendências tecnológicas sigam as tendências da moda. Não estou me referindo às escolhas de vestuário, já que nós, pessoas da tecnologia, muitas vezes não nos vestimos bem. Estou falando sobre a forma como as decisões são tomadas. Enquanto escrevo isso, sua empresa está experimentando várias soluções baseadas em ChatGPT, na esperança de que algumas delas tenham sucesso. E certamente algumas terão: o Commonwealth Bank da Austrália afirma ter reduzido as perdas por fraude em 50% e as fraudes reportadas pelos clientes em 30% ao utilizar a inteligência artificial.
Viva! O sucesso de algumas empresas com tecnologias como a AI generativa ou o Kubernetes não garante que você terá o mesmo resultado. É importante que as escolhas tecnológicas sejam baseadas em nossas necessidades específicas, e não apenas no que está em alta.
Kubernetes é a solução para tudo.
Tom Howard descreve Kubernetes como “a simplificação mais complicada de sempre”, destacando que pode ser difícil de provisionar, caro de manter e demorado de gerenciar. A origem do Kubernetes remonta à necessidade do Google de lidar com a orquestração de clusters em larga escala. Sua arquitetura baseada em microserviços é complexa e mais adequada para ambientes em grande escala. No entanto, para muitas empresas, essa complexidade pode ser excessiva, uma vez que a maioria não precisa operar sua infraestrutura de TI da mesma maneira que o Google. Apesar disso, muitos continuam utilizando Kubernetes, mesmo quando não é a melhor opção para suas necessidades.
A tendência atual em roupas e acessórios.
Reconheço que não são apenas os interessados em moda que estão impulsionando a adoção do Kubernetes. Um usuário descontente com o Kubernetes expressa seu desapontamento ao dizer que “parece que tudo o que faço com o Kubernetes é atualizar e quebrar arquivos YAML, e então passo um dia corrigindo-os ao copiar e colar coisas cada vez mais complicadas no Stack Exchange.” Um usuário mais experiente em Kubernetes sugere que talvez sejam “profissionais sênior tentando justificar seus salários [ou] ‘senioridade’, adotando complexidades ao tentar tornar-se indispensáveis.”
Muitas vezes, a tecnologia é utilizada simplesmente por ser uma tendência popular, em vez de ser escolhida com base em critérios racionais. A estratégia de TI adequada costuma ser descrita como “depende”, o que nos leva de volta à inteligência artificial.
Fazendo perguntas inadequadas para a inteligência artificial.
Recentemente, a empresa de investimento Menlo Ventures realizou uma pesquisa com 600 empresas para avaliar a implementação de inteligência artificial. Não é surpreendente que o desenvolvimento de software seja o caso de uso mais comum, com 51% das empresas pesquisadas adotando essa tecnologia. Isso é compreensível, considerando que ferramentas como o ChatGPT proporcionam acesso rápido à documentação do desenvolvedor, conforme observado por Gergely Orosz. Os desenvolvedores estão migrando de buscar respostas no Stack Overflow para encontrá-las em ferramentas como o GitHub Copilot. No entanto, a inteligência artificial generativa pode não ser a melhor opção para resolver outras necessidades empresariais.
Essencialmente, a inteligência artificial generativa não se trata realmente de máquinas. O foco está nas pessoas, em particular nas que rotulam os dados. Andrej Karpathy, membro da equipe fundadora da OpenAI e ex-diretor de IA na Tesla, observa que ao interagir com um LLM através de uma pergunta, não se está lidando com uma magia de IA, mas sim consultando um ser humano que rotulou os dados, cuja essência foi resumida em tokens estatísticos que os LLMs usam. Embora as máquinas sejam eficientes em analisar grandes volumes de dados em busca de respostas superficiais, talvez seja apenas uma forma mais sofisticada de um mecanismo de busca.
Isso pode ser o que você está procurando, mas talvez não seja a solução ideal. Em vez de simplesmente optar pela inteligência artificial generativa em todas as situações, é importante ajustar o uso dessa tecnologia de forma mais criteriosa. Atualmente, o desenvolvimento de software se destaca como uma aplicação relevante da tecnologia. Por outro lado, deixar o ChatGPT escrever um artigo de liderança no LinkedIn pode não ser a melhor opção. É importante não se deixar levar pelo entusiasmo exagerado em relação à inteligência artificial, mas sim concentrar-se em identificar os benefícios reais que essa tecnologia pode trazer.
O texto sugere que é necessário ser mais criterioso ao investir em tecnologia, e que não devemos adotar tendências apenas porque todos estão fazendo. O autor anteriormente acreditava que o código aberto era a solução para tudo, mas reconhece que não é a resposta para todos os problemas tecnológicos, incluindo questões de segurança. Da mesma forma, a decisão de usar inteligência artificial e outras tendências tecnológicas sempre dependerá do contexto específico.