Nos últimos tempos, a Inteligência Artificial tem sido um dos assuntos mais quentes entre profissionais de tecnologia, e com razão. No DevSummit Boston, Phil Calçado trouxe à tona lições valiosas sobre como tirar projetos de IA do papel e, mais importante, como escalar esses produtos de forma efetiva. Ao longo de sua palestra, ele fez um retrato honesto das dificuldades que enfrentamos ao tentar implementar soluções de IA, especialmente quando se trata de gerar valor real para os usuários.

Desmistificando a IA generativa

Calçado começou a palestra reconhecendo a diversidade de níveis de experiências na plateia e como o campo da IA generativa está em constante evolução. É incrível pensar que, enquanto os engenheiros têm um arsenal de ferramentas à disposição, como automações em IDEs, os gerentes e engenheiros de confiabilidade ainda lutam com a falta de suprte técnico. Ele se lembrou de suas próprias tentativas de criar uma ferramenta que automatizasse tarefas gerenciais, apenas para descobrir que a ideia não tinha valor prático. A verdade é que os usuários estavam mais interessados em dissecar a ferramenta do que em utilizá-la para aumentar a produtividade.

Os desafios da inovação

Um ponto crucial que Calçado levantou foi a questão dos incentivos. Em muitas ocasiões, as equipes se distraem com as últimas novidades do mercado, esperando por uma revolução que ainda não chegou. Em vez de focar nos problemas atuais, muitos preferem aguardar por um "AGI" que pode nunca vir. Isso é um erro! A chave está em iterar sobre as limitações que já temos para encontrar soluções que realmente funcionem.

Estruturas essenciais para sistemas de IA

Para lidar com as demandas complexas dos sistemas de IA, Calçado sugeriu duas abstrações principais: workflows e agents. Os workflows são como roteiros que orquestram uma série de transformações, enquanto os agents são componentes semi-autônomos que têm memória e objetivos. A analogia que ele fez com objetos de programação orientada a objetos faz todo sentido, pois esses agents são capazes de se adaptar e colaborar em tempo real.

Evitar a armadilha dos microserviços

Uma advertência importante foi sobre o uso de agents como microserviços finos. A natureza não determinística desses agents pode causar problemas de acoplamento frágil e fragilidade operaciona. Calçado defendeu o uso de buses de eventos semânticos, onde eventos estruturados e orientados a intenção ajudam a desacoplar os componentes de forma mais eficaz.

Dicas para escalar sistemas de IA

Ao montar pipelines de IA, é fundamental fragmentar projetos monolíticos em partes menores, com interfaces semânticas bem definidas. Por exenplo, em um projeto como o Autopi, diferentes componentes lidavam com a ingestão de dados do Slack, detecção de mensagens duplicadas e resumos semânticos. Isso não só melhora a eficiência mas também torna o sistema mais robusto.

Calçado também questionou a aplicabilidade do modelo Twelve-Factor App para sistemas de IA. Ele argumentou que a configuração não pode ser estática e que o estado é inevitável. Para isso, frameworks de workflows duráveis, como o Temporal, podem ajudar a separar a orquestração dos efeitos colaterais, além de gerenciar tentativas e limites de tempo de forma transparente.

Reflexões finais

Por fim, Calçado nos lembrou que, embora a IA apresente novas demandas arquitetônicas, a solução não está em reinventar a roda. Precisamos de plataformas melhores que integrem padrões existentes, permitindo que as equipes iterem rapidamente sem ter que reescrever tudo do zero. Essa é uma lição valiosa que não devemos esquecer.

Como profissional da área, acredito que a chave para o sucesso em projetos de IA está na combinação de inovação com fundamentos sólidos de desenvolvimento de software. É preciso ter coragem para falhar e aprender, mas também sabedoria para aplicar o que já sabemos de forma eficaz. E, no final das contas, é isso que separa os projetos que apenas brilham dos que realmente entregam valor.