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O uso de IA generativa (GenAI) tem crescido rapidamente, revolucionando processos . Seu uso vai desde o atendimento ao cliente até a gestão do conhecimento. Ele também ajuda na leitura de dados complexos e na modernização de sistemas antigos. Segundo uma pesquisa da SAS , 46% das empresas brasileiras já utilizam ou estão implementando essa tecnologia. Ainda abaixo da média global (54%), os benefícios já se fazem presentes. Cerca de 93% dos negócios que adotam a tecnologia relatam melhor experiência e satisfação dos colaboradores. Além disso, 87% apontam redução nos custos operacionais e 76% observam aumento na retenção de clientes. Contudo, as empresas se veem diante da necessidade de uma abordagem estruturada para evitar problemas. Entre os mais desafiadores, estão o descontrole financeiro e garantir um crescimento sustentável aliado aos investimentos de produtividade. → Leia também: Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI? Desafios de escalabilidade no uso de IA Generativa De acordo com uma análise da Gartner , até o final de 2025, muitos projetos de GenAI podem ser abandonados. A previsão é que pelo menos 30% dos projetos não avancem após a prova de conceito. O levantamento aponta problemas como baixa qualidade dos dados, controles de risco inadequados e custos crescentes como as motivações para esse cenário. Além disso, a escassez de profissionais qualificados tem sido apontada como um dos maiores desafios na aplicação de GenAI. De acordo com a pesquisa SAS, 51% das empresas brasileiras identificam essa lacuna. Diante desses obstáculos, encontrar o equilíbrio entre inovação e sustentabilidade financeira é fundamental para escalar soluções de forma efetiva. Em termos de escalabilidade, é essencial que as empresas invistam em uma implementação robusta. É fundamental que essa implementação seja segura e alinhada com os objetivos estratégicos da organização. Como escalar aplicações em IA Generativa de forma sustentável Para um crescimento sustentável, a IA generativa deve ser incorporada de maneira transversal a todos os processos, permitindo que seus benefícios se multipliquem. Entretanto, essa integração exige uma reavaliação constante das estratégias de dados, processos e equipe. O uso da computação em nuvem é decisivo para o uso de GenAI. Ele proporciona escalabilidade na IA generativa, suportando seu crescimento de forma eficiente e econômica. O monitoramento contínuo e uso inteligente da infraestrutura são caminhos essenciais para alcançar o equilíbrio entre eficiência e custos. Leia mais → Governança de IA: Como equilibrar inovação e responsabilidade 3 soluções para garantir a escalabilidade em projetos de IA Generativa Nesse sentido, algumas soluções têm se destacado ao viabilizar uma escalabilidade eficiente para aplicações inteligentes, potencializando a implementação da GenAI. Entre as tecnologias que contribuem para esse cenário, destacam-se: Modelos Serverless A arquitetura serverless oferece uma maneira eficaz de desenvolver e operar aplicativos na nuvem. Com ela, as empresas podem usufruir escalabilidade automática, alta disponibilidade integrada e um modelo de faturamento baseado no uso efetivo dos recursos. Computação em Containers A computação em contêineres, especialmente quando orquestrada por plataformas como o Kubernetes , automatiza a implantação, o escalonamento e o gerenciamento de aplicações inteligentes. Essa abordagem permite que as empresas adotem uma arquitetura baseada em microsserviços, otimizando o uso dos recursos computacionais e adaptando a infraestrutura de forma dinâmica conforme as demandas do negócio. A orquestração garante que os contêineres sejam escalados e gerenciados de forma eficiente. AWS Auto Scaling A escalabilidade automática de recursos, como a oferecida pelo AWS Auto Scaling, monitora constantemente as aplicações e ajusta a capacidade dos recursos computacionais (instâncias de máquinas virtuais, GPUs, etc.) para manter um desempenho consistente e previsível, minimizando custos. Por meio de planos de escalabilidade automatizados, essa abordagem garante que a infraestrutura de computação responda de forma ágil às flutuações de demanda em tarefas intensivas de IA Generativa, como treinamento e inferência. Dessa forma, a eficiência operacional e a sustentabilidade financeira são asseguradas. Além disso, a solução permite alinhar dados e operações com toda a infraestrutura robusta da AWS , o que permite maiores oportunidades de crescimento. Maximize o potencial da IA Generativa para escalar seu negócio Possuir uma estratégia bem definida é crucial para líderes que buscam alinhar inovação com crescimento sustentável e maximizar os benefícios das aplicações inteligentes. Se sua empresa enfrenta desafios na implementação de soluções de IA Generativa e precisa equilibrar inovação com sustentabilidade financeira, a consultoria da e-Core é a escolha certa. Descubra como nossa expertise pode impulsionar seu sucesso organizacional. Fale com nossos consultores !
Isso ocorre porque os traces podem não fornecer o mesmo nível de insight sobre o fluxo de dados como o rastreamento de linhagem, e não conseguem entregar os metadados que nos ajudam a saber mais sobre os dados em si, sem a necessidade de abri-los e lê-los. O volume de dados tornaria isso impossível, e é exatamente aí que este método se encaixa melhor. Leia também: Desafios da Migração de Banco de Dados para a Nuvem Data Lineage Ainda no âmbito da Observabilidade, no artigo Lectures on Controllability and Observability, publicado pelo Departamento de Pesquisa Operacional da Universidade de Stanford, Kalman define que a controlabilidade está relacionada ao input de um sistema, enquanto a observabilidade está relacionada ao output. Com tal afirmação, ele define que a observabilidade é o quão bem podemos medir ou observar os estados internos do sistema a partir do output. Essa definição tradicional é comumente utilizada na engenharia mecânica e de controle, onde os sistemas são aplicados com um estado final esperado. A Data Lineage (Linhagem de Dados) surgiu para tornar essa observação possível. É basicamente a capacidade de acompanhar os dados enquanto eles são processados no ambiente da organização. Normalmente, a tabela de origem do nosso dataset é limpa, processada, enriquecida com outras informações ou dados relevantes. Mas o caminho final é geralmente o mesmo para todas as empresas: responder às questões de negócios utilizando diferentes ferramentas como dashboards, indicadores, relatórios etc. Para representar isso, usamos um diagrama ou um flowchart.
O que é uma Aplicação Moderna? À medida que mais empresas se transformam em empresas de tecnologia, a necessidade de criar produtos digitais superiores, e fazê-lo rapidamente, torna-se essencial. Em vez de projetar soluções e depois procurar problemas para resolver, devemos examinar a jornada do cliente do seu próprio ponto de vista e desenvolver novas funcionalidades que melhorem sua experiência. Grandes inovações nascem por meio desse processo frequente de ouvir os clientes, identificar seus desafios – muitas vezes desconhecidos por eles – e melhorar continuamente. Segundo Andy Jassy, CEO da AWS, “A inovação requer duas coisas: a capacidade de realizar múltiplos experimentos e não ter que conviver com os efeitos colaterais dos experimentos fracassados.” Com essa mentalidade, surge o que chamamos de Aplicações Modernas, que englobam uma combinação de tecnologias, arquiteturas, práticas de entrega de software e processos que capacitam as equipes a entregar mais rápido, com mais frequência e de forma mais consistente. De acordo com uma pesquisa da Gartner, 67% dos executivos acreditam que precisam acelerar a inovação para permanecerem competitivos , e essa abordagem de desenvolvimento permite que eles alcancem esse importante objetivo. Neste artigo, selecionamos 8 principais temas dentro do desenvolvimento de aplicações modernas que você deve observar. 1. Cultura de Ownership Um dos maiores desafios no desenvolvimento de aplicações contemporâneas não está na tecnologia, mas em outro lugar. Afinal, a inovação é impulsionada por pessoas . Portanto, tudo começa com a concessão de autonomia e responsabilidade às equipes. Neste ponto, é imperativo mudar a perspectiva de projetos para produtos, e as equipes responsáveis pelo desenvolvimento de um produto também devem ser responsáveis por sua manutenção. Essa autonomia e responsabilidade é que promovem motivação, criatividade e um ambiente seguro para assumir riscos. Quando a equipe de desenvolvimento é responsável por todo o ciclo de vida do produto, desde a coleta de feedback dos clientes e o planejamento do roadmap até o desenvolvimento e a operação da aplicação, o engajamento e a responsabilidade são ampliados. 2. Padrão de Arquitetura de Microsserviços Gerenciar um monólito pode parecer mais simples no início. No entanto, à medida que uma aplicação cresce, torna-se um desafio. Ao dividir uma aplicação em microsserviços, você capacita as equipes a desenvolver e operar independentemente os componentes pelos quais são responsáveis. Em um monólito, os desenvolvedores precisam ser cautelosos ao fazer mudanças para evitar interferir no código de outra equipe, como ao realizar uma atualização de biblioteca. Além disso, a implementação de uma nova funcionalidade significativa requer coordenação com todos para mesclar e implantar, mesmo para uma pequena mudança em uma única linha de código. Em uma arquitetura de microsserviços, cada serviço tem um propósito específico e opera de forma independente, comunicando-se com os outros através de interfaces bem definidas. Considerando o crescimento da aplicação, isso também oferece uma vantagem significativa de escalabilidade. Em um monólito, se uma parte da aplicação experimentar um uso intenso, toda a aplicação precisa escalar. Com microsserviços, apenas aquele componente específico precisa escalar, resultando em economia de custos. Aqui estão as principais distinções entre uma abordagem monolítica e uma arquitetura de microsserviços: Aspect Architecture 3. Gestão de dados desacoplada e por propósito Com a transição para microsserviços, também se faz importante uma mudança no armazenamento de dados. Se tivermos múltiplos microsserviços, mas um único banco de dados, continuaremos enfrentando um ponto único de falha e gargalo para o sistema. No passado, lidávamos com volumes de dados na ordem de GBs e até TBs. Hoje, temos demanda por TBs e PBs, além do consumo em várias localidades. Além disso, cada parte da aplicação tem requisitos específicos de dados e um formato mais adequado para o consumo. Um carrinho de compras pode exigir uma resposta rápida, utilizando um banco de dados chave-valor, enquanto o algoritmo de recomendação pode precisar de um banco de dados gráfico. Nesse contexto, surgem os Data Lakes com propósito específico. Em aplicações modernas, utilizamos um tipo específico de banco de dados de acordo com as necessidades. 4. Containers e Serverless Com a mudança nos padrões de arquitetura, novas tecnologias visam maximizar os benefícios. Como diferentes serviços têm diferentes dependências e até linguagens de programação, surgem novas formas de empacotamento de sistemas, com grandes exemplos como containers e serverless. Com containers , as equipes de engenharia têm mais flexibilidade e portabilidade de aplicações. Essa abordagem tem sido o principal método para modernizar aplicações legadas. Nos últimos anos, a adoção do Kubernetes cresceu e se tornou quase um padrão para essa abordagem. Enquanto isso, com serverless , há maior simplicidade no desenvolvimento e operação de aplicações, pois os provedores de nuvem cuidam da maior parte da infraestrutura. 5. Desenvolvimento Ágil Com arquiteturas orientadas a microsserviços e tecnologias como serverless e containers, as equipes de desenvolvimento podem trabalhar mais rápido, permitindo um maior número de implantações e, consequentemente, novas funcionalidades e melhorias para os clientes. No entanto, para aproveitar esse benefício, é necessário ter um processo eficiente e automatizado para a publicação de novas versões. Processos manuais de validação de código, teste de novas versões e implantação estão entre as principais barreiras à velocidade de novos lançamentos. Foi nesse contexto que surgiram algumas práticas de DevOps, como Integração Contínua (CI) e Entrega Contínua (CD). Além da automação para validação de código da aplicação, surgem tecnologias de Infraestrutura como Código (IaC) para trazer os mesmos benefícios às mudanças na infraestrutura, reduzindo o risco de erros humanos. De acordo com estudos da Puppet, empresas que implementam essas práticas têm uma taxa de erro 5 vezes menor, velocidade de commit-para-implantação 440 vezes mais rápida e frequência de implantação 46 vezes maior. Como resultado, as equipes passam 44% mais tempo criando novas funcionalidades e código, em vez de gerenciar processos e ferramentas. 6. Modelo Operacional Até agora, discutimos tecnologias serverless para desenvolvimento e arquiteturas orientadas a microsserviços, mas essa abordagem também traz uma vantagem significativa quando se trata de operações. Ao usar serverless, o provedor de nuvem torna-se responsável por grande parte da disponibilidade, segurança, alocação de recursos e escalabilidade do serviço. Vale reforçar que, na nuvem, sempre temos o Modelo de Responsabilidade Compartilhada, e algumas atividades precisam ser realizadas pelas equipes de engenharia, mantendo o ganho operacional significativamente. 7. Governança e Gestão Antes da tecnologia de nuvem, as empresas enfrentavam o dilema de priorizar a velocidade ou a segurança. Com novas tecnologias, é possível ter ambos. Para alcançá-los, o conceito de guardrails está sendo cada vez mais implementado. Isso envolve a criação de padrões que podem ser usados pelos desenvolvedores, como Infraestrutura como Código (IaC) para provisionar recursos seguindo configurações e arquitetura já validadas pelas equipes de infraestrutura e segurança, possibilitando um desenvolvimento rápido e garantindo conformidade com as práticas estabelecidas pela empresa. 8. Aceleração com IA Finalmente, as aplicações mais modernas se beneficiam das tecnologias de IA para trazer maior velocidade no desenvolvimento e padronização de práticas. Com assistentes de IA para geração de código, é possível acelerar o desenvolvimento. Além disso, com linguagens de programação modernas e performáticas, como Rust, é possível entregar sistemas mais eficientes. Conclusão A transição para aplicações modernas significa uma mudança crucial no cenário digital, onde agilidade, inovação e foco no cliente se tornam fundamentais. Com a e-Core como seu parceiro de confiança, navegar por essa jornada transformadora torna-se não apenas viável, mas também imensamente gratificante. Nossa equipe de especialistas está aqui para impulsionar sua jornada. Entre em contato conosco para elevar sua abordagem ao desenvolvimento de aplicações!
