O diretor de tecnologia Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira observa um padrão recorrente em organizações de todos os tamanhos: a inteligência artificial é introduzida como uma inovação promissora, gerando entusiasmo nas fases iniciais, mas frequentemente estagna antes de ser integrada à operação real. O desafio não reside na tecnologia em si, mas na falta de uma estrutura robusta para sustentá-la.
Empresas que conseguem expandir a IA além do estágio piloto abordam a adoção como um desafio de engenharia e processos. Isso envolve dados organizados, infraestrutura adequada e equipes que compreendem claramente as funções do modelo. Sem esses alicerces, um projeto de IA pode resultar em uma demonstração impressionante, mas em um sistema que não inspira confiança suficiente para ser colocado em produção.
Desafios na transição da IA do laboratório para a prática
A maioria dos projetos enfrenta dificuldades na transição de um ambiente controlado para a produção real. Dados que funcionaram bem em testes podem apresentar inconsistências em larga escala. A latência de inferência, que parecia aceitável, pode se transformar em um gargalo operacional. Integrações com sistemas legados muitas vezes consomem mais tempo do que o próprio desenvolvimento do modelo.
Como ressalta Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira, esses obstáculos são mais relacionados à arquitetura de sistemas do que a algoritmos. Um modelo pode ser tecnicamente sólido, mas, se a infraestrutura ao seu redor não for projetada para suportá-lo em um ambiente de produção, o resultado será frustrante para todos os envolvidos.
A importância dos dados como base sólida
Organizações que tentam implementar inteligência artificial sem antes resolver questões de qualidade e governança de dados estão construindo sobre uma base instável. Modelos aprendem com os dados que recebem; dados fragmentados ou desatualizados resultam em sistemas que automatizam erros de forma eficiente.
Além disso, Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira explica que o trabalho de preparação de dados, embora invisível para aqueles fora do projeto, é crucial e determina quase tudo sobre o resultado final. Na prática, a transformação digital com IA deve começar pela organização da informação, e não pela escolha do modelo.
Quem deve ser responsável pela IA dentro da empresa?
A resposta mais comum é o time de tecnologia. A mais eficaz é diferente: a responsabilidade precisa ser compartilhada entre quem entende a tecnologia e quem entende o processo de negócio que está sendo automatizado. Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira indica que, sem essa colaboração, os sistemas de IA resolvem o problema errado com precisão técnica impecável.
Escalar com controle: o desafio real da inteligência artificial em produção
Colocar um modelo em produção é o começo, não o fim. Monitoramento de drift, atualização de dados de treinamento, gestão de versões e avaliação contínua de performance exigem processos desenhados antes do deploy, não descobertos depois.
Jean Pierre Lessa e Santos Ferreira representa o perfil de CTO (Chief Technology Officer, Diretor de Tecnologia) que trata a IA como engenharia de software séria, com ciclo de vida, governança e critérios claros de sucesso. Dessa forma, esse rigor é o que separa empresas que colhem resultados reais das que acumulam projetos que nunca chegaram a lugar nenhum.
Autor: Diego Rodríguez Velázquez