Data, engenharia, cloud e operação formam a base necessária para transformar uma iniciativa de inteligência artificial em uma solução capaz de chegar à produção e gerar resultado
A inteligência artificial já entrou nos planos de investimento de empresas de diferentes setores, mas transformar uma iniciativa em aplicação efetiva exige mais do que escolher uma ferramenta ou contratar um especialista. Antes de colocar um modelo em produção, é preciso organizar dados, definir arquitetura, estabelecer critérios de segurança e criar uma estrutura capaz de acompanhar o sistema depois que ele começa a operar.
Esse conjunto de responsabilidades ajuda a explicar por que projetos de IA dependem cada vez mais de equipes multidisciplinares. Para Jerry Soares, CEO da MPJ Solutions, a composição do time deve partir do problema que a empresa pretende resolver e do estágio de maturidade em que se encontra. “Um projeto de IA começa muito antes do modelo. É preciso entender quais dados estão disponíveis, como eles serão tratados, onde a solução vai rodar, quem vai acompanhar seu desempenho e quais controles precisam existir. Sem essa visão, a empresa pode até chegar a um protótipo, mas terá dificuldade para transformar aquilo em uma aplicação confiável”, afirma.
Entre as funções mais importantes nesse processo está o engenheiro de dados, responsável por estruturar a matéria-prima que alimentará análises e modelos. Ele trabalha na integração de diferentes fontes, construção de pipelines, tratamento e organização das informações. Sem essa camada, uma solução pode receber dados incompletos, inconsistentes ou difíceis de rastrear.
O cientista de dados atua na etapa de análise e modelagem. É quem transforma os dados disponíveis em modelos estatísticos e de machine learning capazes de identificar padrões, realizar previsões ou apoiar determinadas decisões. Sua atuação depende diretamente da qualidade das bases e da clareza sobre o resultado esperado pelo negócio.
Já o engenheiro de machine learning aproxima o modelo desenvolvido em ambiente de experimentação da realidade operacional. Seu trabalho envolve transformar protótipos em aplicações que possam ser implantadas, atualizadas e monitoradas de maneira consistente. A própria AWS destaca essa integração entre ciência de dados e engenharia como parte importante da passagem de modelos para produção.
Outra frente indispensável é a de cloud e arquitetura, responsável por definir onde a solução será executada e como seus diferentes componentes estão conectados. Projetos de IA podem exigir grande capacidade computacional, integração com bancos de dados, aplicações corporativas e diferentes serviços em nuvem. Uma arquitetura inadequada pode elevar custos e dificultar a expansão da iniciativa.
Por fim, entra o profissional de MLOps e governança, que acompanha o ciclo de vida da solução depois do desenvolvimento. Essa função envolve automação de testes e implantação, monitoramento, controle de versões, segurança e acompanhamento do desempenho dos modelos. Em projetos corporativos, também é necessário definir quem pode acessar dados e modelos, quais critérios devem ser utilizados para avaliar resultados e como eventuais problemas serão tratados.
“Uma empresa pode começar com uma estrutura enxuta, mas não pode ignorar as funções necessárias para colocar a solução em operação. Quando o projeto cresce, a tendência é que essas responsabilidades se tornem mais especializadas. O erro está em pensar que contratar um cientista de dados, por exemplo, resolve sozinho um projeto que depende de arquitetura, engenharia, infraestrutura e operação”, explica Soares.
A definição da equipe também precisa considerar o estágio da iniciativa. Um projeto experimental pode demandar uma estrutura menor, enquanto uma aplicação que afeta processos críticos exige maior atenção à integração, segurança, observabilidade e governança. A MPJ Solutions recomenda justamente mapear as capacidades necessárias ao objetivo do negócio e identificar lacunas antes de estruturar a equipe.
Para empresas que pretendem avançar com IA, essa análise pode evitar um problema recorrente. Investimentos são direcionados para ferramentas e modelos, mas a estrutura necessária para colocá-los em produção fica em segundo plano. O resultado pode ser um projeto tecnicamente promissor que não consegue alcançar escala ou manter desempenho ao longo do tempo.
“IA não deve ser tratada como uma iniciativa isolada dentro da área de tecnologia. Existe uma cadeia inteira entre o dado disponível e a decisão que a empresa espera melhorar. Quanto mais cedo essa cadeia for considerada, maior a chance de o investimento chegar à operação e produzir um resultado que possa ser acompanhado”, conclui Soares.
Sobre a MPJ Solutions: A MPJ Solutions é uma consultoria brasileira que atua na terceirização e alocação de profissionais de tecnologia da informação (TI) para empresas que precisam estruturar ou acelerar projetos digitais. A companhia também forma equipes especializadas (squads) sob demanda e executa projetos tecnológicos completos para organizações de diferentes setores. Fundada há dez anos, a empresa já atendeu mais de 50 empresas, reúne cerca de 300 profissionais envolvidos em iniciativas de tecnologia e possui presença em 15 estados brasileiros, além de atuação em três continentes. Saiba mais em mpjsolutions.com
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