Autor: Boxu Li 

Introdução

É um refrão comum no mundo da IA: “Prova de conceito é fácil, mas produção é difícil.” Muitas organizações conseguiram construir protótipos de IA promissores ou realizar projetos piloto em ambientes isolados, apenas para vê-los paralisar antes de trazer um impacto real nos negócios. As estatísticas são reveladoras: a Gartner descobriu que, em média, apenas 48% dos projetos de IA passam do protótipo para a produção – e aqueles que conseguem levam cerca de 8 meses para fazer a transição. Além disso, eles preveem que pelo menos 30% de todos os projetos de IA generativa serão abandonados na fase de prova de conceito até 2025 devido a problemas como baixa qualidade de dados, falta de controles de risco, custos crescentes ou valor incerto. Esses números estão alinhados com outras pesquisas que indicam que a grande maioria das iniciativas de IA falha em escalar. Em suma, há um problema de “última milha” com a IA: conectar o sucesso de uma demonstração no laboratório com um sistema confiável e implantado, integrado nas operações diárias.

Por que é tão desafiador escalar a IA? Para começar, passar de um piloto controlado para um ambiente de produção introduz uma série de complexidades. Em um piloto, uma equipe de ciência de dados pode rodar um modelo em um conjunto de dados estático e mostrar que ele pode prever ou classificar bem. Mas em produção, esse modelo pode precisar lidar com volumes de dados muito maiores, fluxos de dados em tempo real ou novas distribuições de dados que não estavam presentes no piloto. O contexto operacional também é diferente – a saída do modelo deve ser integrada aos processos de negócios, sistemas de TI, e ser compreendida e usada por pessoas que não são cientistas de dados. Ele deve operar de forma confiável, muitas vezes sob requisitos de baixa latência ou em infraestrutura econômica. Essas demandas exigem uma engenharia robusta (frequentemente chamada de MLOps – Operações de Aprendizado de Máquina) que muitas organizações ainda estão descobrindo. É revelador que empresas com altas taxas de falha em IA frequentemente citam a falta de tais pipelines. Em uma pesquisa, apenas cerca de 1 em cada 4 empresas tinha práticas ou ferramentas de MLOps maduras em vigor para gerenciar modelos, e aquelas sem elas enfrentaram dificuldades para ir além de sistemas piloto gerenciados manualmente.

Outro desafio é a governança e o risco. Durante um piloto, é aceitável que um modelo cometa erros ocasionais ou que os resultados sejam verificados manualmente. Mas em produção, especialmente em domínios sensíveis, as decisões de IA podem ter consequências reais. Em um ambiente de produção, um sistema de IA deve atender aos padrões regulatórios e éticos, e ter mecanismos de segurança para erros. Muitos projetos de IA ficam presos nesta fase – o modelo funciona, mas a organização não se sente confortável em implantá-lo amplamente sem garantias de conformidade, justiça, transparência, etc. Esta é uma das razões pelas quais quase metade das organizações identificou "controles de risco inadequados" como uma barreira chave para escalar soluções de IA. Elas sabem que um passo em falso na produção pode ser custoso ou prejudicial, então os pilotos permanecem em um estado "experimental" perpétuo, a menos que essas preocupações sejam resolvidas.

Apesar desses obstáculos, um grupo crescente de organizações conseguiu navegar com sucesso da fase piloto para a produção. Suas experiências oferecem um manual de estratégias para escalar a IA de forma eficaz:

Projetar para Produção desde o Primeiro Dia:

As equipes que eventualmente escalam costumam abordar o piloto com a produção em mente. Isso significa usar conjuntos de dados realistas, considerar pontos de integração desde cedo e definir critérios de sucesso vinculados à implantação (não apenas métricas de precisão offline). Por exemplo, se você está testando um AI para automação de suporte ao cliente, meça não apenas sua precisão em responder perguntas, mas também como ele se integrará ao sistema de chat ao vivo, como fará a escalonamento para agentes humanos e se poderá lidar com picos de carga. Pensando nesses aspectos desde o início, você evita criar uma prova de conceito que funciona apenas em um ambiente controlado. Uma prática recomendada é incluir pessoal de TI/DevOps no projeto inicial de AI junto com cientistas de dados. A contribuição deles em questões como segurança, registros, APIs e infraestrutura moldará uma solução que possa ser implantada. Também é aconselhável documentar suposições e requisitos durante o piloto (por exemplo, "re-treinamento do modelo necessário a cada X semanas", "resposta deve ser inferior a 200ms") para que todos saibam o que é necessário para uma implementação em produção.

Invista em Arquitetura Escalável e MLOps: Uma base técnica robusta é crítica para AI em produção. Isso inclui:

• Pipelines de Dados: Pipelines automatizados e escaláveis para buscar, pré-processar e alimentar dados continuamente no sistema de IA. Em produção, desvios de dados ou falhas nos pipelines podem comprometer o desempenho de um modelo. Pioneiros usam ferramentas que agendam e monitoram fluxos de dados, garantindo que o modelo receba sempre dados limpos e pontuais. Eles também versionam os dados e mantêm conjuntos de dados de treinamento para que os modelos possam ser reentreinados de forma reprodutível quando necessário.
• Implantação e Monitoramento de Modelos: Usando frameworks de MLOps, os modelos são implantados como parte de um processo controlado. A conteinerização (por exemplo, usando Docker/Kubernetes) é comum para garantir consistência entre ambientes. Uma vez implantado, a saúde do modelo é monitorada – métricas como tempo de resposta, taxas de erro e distribuições de previsão são acompanhadas. Se ocorrerem anomalias (como mudanças súbitas nas previsões do modelo), alarmes são acionados para que engenheiros investiguem ou revertam para uma versão anterior do modelo. Painéis analíticos e barreiras automatizadas ajudam aqui – por exemplo, uma plataforma empresarial pode ter uma regra para alertar automaticamente se a confiança de um modelo cair abaixo de um limite por um período prolongado.
• Integração Contínua/Implantação Contínua (CI/CD) para ML: Tratando modelos de ML de forma semelhante ao código na engenharia de software. Isso significa que novas versões de modelos passam por testes automatizados (em dados de retenção ou cenários de produção simulados) antes de serem lançadas, e há um mecanismo de reversão se um novo modelo apresentar desempenho inferior. Algumas equipes avançadas praticam "implantação em sombra", onde um novo modelo roda em paralelo com o antigo para comparar saídas por um tempo antes de fazer a transição completa.
• Infraestrutura Flexível: Usando serviços em nuvem ou infraestrutura escalável que possa lidar com o crescimento. Muitas empresas começam um piloto em um único servidor ou máquina local. Para produção, pode ser necessário escalonamento automático na nuvem para lidar com picos de uso. Felizmente, os serviços de IA em nuvem modernos (como Vertex AI do Google ou Bedrock da Amazon) oferecem soluções gerenciadas para implantar e escalar modelos, lidar com versionamento e até fornecer redundância multirregional. Utilizar isso pode economizar muito esforço de engenharia. A questão principal é que escalar IA de forma confiável requer um stack tecnológico além do próprio modelo; organizações inteligentes investem nesse stack, seja construindo com ferramentas de código aberto ou aproveitando plataformas comerciais de MLOps.
• Enfatizar a Qualidade dos Dados e Reentreinamento: Muitos pilotos são únicos – um modelo é treinado uma vez com dados históricos e é só isso. Em produção, no entanto, os dados estão em constante evolução, e os modelos podem rapidamente se tornar obsoletos ou menos precisos se não forem mantidos. O sucesso na escalabilidade da IA envolve estabelecer processos para reentreinamento ou adaptação periódica do modelo à medida que novos dados chegam. Isso pode ser reentreinamento mensal ou até aprendizado contínuo, se apropriado. Importante, as organizações implementam etapas de validação para garantir que o modelo reentreinado é de fato uma melhoria (e, se não for, eles mantêm a versão antiga até que os problemas sejam resolvidos). Garantir que você tenha um pipeline para rotular ou coletar dados de verdade a partir da produção também é valioso – por exemplo, capturar casos onde o modelo estava incerto ou onde discordou de um humano e alimentar esses dados de volta no treinamento. Empresas que escalam IA tratam isso como um ciclo de vida, não um projeto pontual. Elas dedicam recursos para constantemente curar dados "prontos para IA", monitorar desvios de dados e melhorar a qualidade dos dados para o modelo. A Gartner observa que até 2025, uma das principais razões para o abandono de projetos de GenAI será a má qualidade dos dados; líderes antecipam isso ao enfrentar problemas de dados cedo e continuamente.
• Incorporar Segurança, Controle de Acesso e Governança: Em modo piloto, cientistas de dados podem usar privilégios de administrador, credenciais estáticas ou conjuntos de dados públicos para fazer as coisas funcionarem rapidamente. Mas um sistema de IA em produção precisa aderir aos padrões de segurança e conformidade da empresa. Isso significa integrar com sistemas de autenticação, impor controle de acesso baseado em função (por exemplo, somente certas pessoas podem aprovar mudanças no modelo ou visualizar dados sensíveis) e garantir que logs de auditoria sejam mantidos para qualquer decisão tomada por IA. Um exemplo de prática recomendada é a abordagem da StackAI, uma plataforma de automação de IA empresarial, que garante que cada fluxo de trabalho seja "seguro, conforme e governado" com recursos como integração de Logon Único (SSO), controle de acesso baseado em função (RBAC), logs de auditoria e até opções de residência de dados para informações sensíveis. Ao escalar IA, as empresas devem trabalhar em estreita colaboração com suas equipes de segurança da informação e conformidade para realizar avaliações de risco e implementar os controles necessários. Isso não só previne incidentes de segurança desastrosos, mas também constrói confiança com as partes interessadas (internas e externas) de que o sistema de IA é bem gerido. A governança também se estende a ter uma estrutura de IA ética – por exemplo, documentar como o modelo toma decisões, ter um caminho de escalonamento se a IA produzir um resultado questionável e revisar regularmente o impacto da IA nos resultados (para verificar viés ou erros). Essas medidas garantem que, quando a IA é ampliada, ela não amplie inadvertidamente os riscos.
• Otimizar e Adaptar para Desempenho: Um modelo que funciona em um piloto pode não ser eficiente em termos de recursos ou rápido o suficiente para uso em larga escala. Escalar frequentemente requer otimizar o modelo de IA e a infraestrutura para desempenho e custo. Isso pode incluir técnicas como compressão de modelo (por exemplo, destilando um modelo grande e complexo em um menor), usando estratégias de cache ou trocando para hardware especializado (como GPUs ou TPUs) para inferência. Empresas que implantam IA com sucesso em larga escala frequentemente iteram em seu modelo para torná-lo mais enxuto e rápido uma vez que veem padrões de uso no mundo real. Elas também prestam atenção ao monitoramento de custos – é fácil que os custos de nuvem ou taxas de uso de API disparem quando um serviço de IA é usado intensivamente. Construir painéis de custos e cálculos de ROI ajuda a garantir que a solução escalada permaneça economicamente viável. Encorajadoramente, o custo da inferência de IA tem caído; por exemplo, o custo de computação para alcançar um certo nível de desempenho de modelo de linguagem (comparável ao GPT-3.5) caiu 280× entre o final de 2022 e o final de 2024 devido a melhorias no modelo e no hardware. Isso significa que escalar uma solução de IA em 2025 pode ser muito mais barato do que teria sido apenas alguns anos atrás. No entanto, a supervisão é fundamental – as organizações acompanham métricas como custo por previsão ou utilização do servidor e otimizam a infraestrutura conforme necessário (como desligar instâncias de modelo não usadas ou usar processamento em lote para tarefas de alta demanda).
• Planejar para Supervisão Humana e Continuidade: Nenhum sistema de IA deve ser implantado em escala sem clareza sobre os papéis humanos no processo. Implantações bem-sucedidas definem quando e como os humanos irão intervir ou complementar a IA. Por exemplo, uma empresa que escala um gerador de conteúdo de IA para marketing pode configurar um fluxo de trabalho onde os rascunhos de IA são revisados por um editor humano antes da publicação. Ou um sistema de IA médica pode sinalizar certos casos de alta incerteza para revisão manual. Longe de ser um retrocesso, esse tipo de salvaguarda humana é muitas vezes o que torna a implantação mais ampla possível – dá confiança de que erros não passarão despercebidos. Com o tempo, à medida que a IA se prova, o nível de supervisão pode ser ajustado adequadamente, mas é prudente começar com uma rede de segurança. Além disso, as organizações atribuem clara propriedade ao serviço de IA. Em produção, alguém (ou alguma equipe) precisa estar de plantão para o sistema de IA, como qualquer outro software crítico. Definir quem é responsável pela manutenção da IA, quem responde se algo der errado às 3 da manhã e como o feedback do usuário é coletado e tratado garantirá que o sistema tenha suporte contínuo. Essa propriedade operacional é onde muitos pilotos falham – eles não tinham um "lar" na organização de TI ou negócios uma vez que a equipe de ciência de dados terminou o piloto. O sucesso na escalabilidade muitas vezes envolve a transição da propriedade de uma equipe puramente de P&D para uma equipe de produto ou TI que tratará a solução de IA como um produto/serviço permanente.

Conclusão

Escalar uma solução de IA do piloto à produção é um desafio multidimensional, mas que pode ser enfrentado com a abordagem e mentalidade certas. As organizações que acertam seguem um tema recorrente: elas tratam as soluções de IA como produtos, não projetos. Isso significa construir com o usuário final e a longevidade em mente, investir no trabalho de engenharia e governança necessário e melhorar continuamente após a implantação. Também significa evitar a armadilha do "purgatório do piloto" por estar disposto a investir além do experimento de ciência de dados – em treinamento, infraestrutura e mudanças de processo – para realmente concretizar valor no campo.

Para empresas nos EUA e na Ásia, onde as pressões competitivas são intensas, resolver o enigma do escalonamento é crucial. Pode significar a diferença entre a IA permanecer como uma demonstração interessante e se tornar um motor central de eficiência ou receita. O esforço certamente não é trivial; como vimos, envolve enfrentar a prontidão dos dados, a escala de engenharia e a prontidão organizacional simultaneamente. Mas o retorno vale a pena. Quando você implanta com sucesso um sistema de IA que, por exemplo, melhora a retenção de clientes automatizando ofertas personalizadas ou reduz o tempo de inatividade na fabricação em 30% por meio de manutenção preditiva, esse impacto atinge a linha de fundo e pode até mesmo remodelar a dinâmica do mercado.

De forma encorajadora, o ecossistema em torno da escalabilidade de IA está amadurecendo. Existem agora plataformas inteiras e serviços em nuvem destinados a facilitar o caminho para a produção, comunidades compartilhando as melhores práticas de MLOps e componentes pré-construídos para monitoramento, segurança e mais. Empresas como a Macaron AI arquitetaram suas soluções com escalabilidade e confiança do usuário em mente desde o início, ilustrando que novos produtos de IA estão sendo construídos prontos para produção por padrão. Todas essas tendências significam que as empresas que embarcam nessa jornada têm mais suporte do que nunca.

Em resumo, transitar do piloto para a produção em IA é desafiador, mas alcançável. Ao planejar cedo, construir bases sólidas de MLOps, focar em dados e qualidade, proteger e governar a solução, otimizar o desempenho e manter os humanos envolvidos, você prepara seu projeto de IA para o sucesso no mundo real. As organizações que dominarem isso desbloquearão o verdadeiro valor da IA – indo além de demonstrações empolgantes para sistemas escaláveis que transformam a forma como operam. E aquelas que não o fizerem encontrarão muitos "projetos de feira de ciências de IA", mas pouco para mostrar no resultado final. A escalabilidade é o passo final que transforma a promessa em lucro. Com as diretrizes acima, as empresas podem navegar nesse passo e garantir que suas iniciativas de IA realmente entreguem os resultados transformadores que todos esperam.