Como é que a engenharia de plataformas pode apoiar o desenvolvimento da IA em 2025?

A inteligência artificial continuará a ser fundamental para a inovação e a competitividade das empresas em 2025. No entanto, esta tecnologia apresenta tanto oportunidades como desafios. A Red Hat enumera as tendências mais importantes.

Tendência 1: Democratização da IA. Embora a procura de soluções de IA esteja a crescer exponencialmente, muitas empresas não têm o pessoal qualificado necessário para desenvolver e implementar a tecnologia. É aqui que a democratização da IA é crucial: as plataformas de IA modernas, como o Red Hat OpenShift AI ou o RHEL AI reduzem as barreiras à adoção pelas equipas de desenvolvimento. Estas tecnologias foram concebidas para poderem ser utilizadas sem conhecimento aprofundado, permitindo às empresas reforçar o poder de inovação das equipas existentes.

Tendência 2: DevOps, MLOps e engenharia de plataformas. A integração das abordagens DevOps e MLOps nas iniciativas de engenharia de plataformas, permite organizar os processos de forma mais eficiente, criando uma base unificada que reúne e catalisa os programadores, cientistas de dados e equipas de operações. Esta forma colaborativa de trabalhar reduz as perdas por fricção. Os portais integrados para programadores (IDP) são um elemento-chave, dando acesso centralizado a toda a equipa a ferramentas, fluxos de trabalho e ambientes pré-configurados. Ao minimizar as tarefas repetitivas, melhoramos a qualidade das aplicações, o processo de desenvolvimento em si e criamos espaço para novas soluções.

Tendência 3: Plataformas abertas e colaborativas em vez de soluções isoladas. O desenvolvimento, a entrega e a gestão eficientes de aplicações de IA é um dos maiores desafios. As plataformas abertas oferecem uma vantagem decisiva, uma vez que promovem a flexibilidade e simultaneamente reduzem a complexidade. Permitem o aprovisionamento normalizado e a gestão centralizada de modelos de IA para optimizar todos os processos, desde a prototipagem inicial até à expansão da solução. Outra vantagem são as funções integradas de segurança e governação. O controlo de acesso automatizado, a gestão de dados e os mecanismos de conformidade dos modelos, garantem que as empresas cumpram os requisitos regulamentares.

Tendência 4: Modelos especializados e abordagens baseadas em agentes. Existe uma clara tendência para “modelos de peritos” e sistemas baseados em agentes, uma vez que são mais eficientes, poupam recursos e são orientados para as aplicações. A afinação específica de modelos existentes com abordagens como o InstructLab, elimina a necessidade de um novo ciclo de treino completo, reduzindo assim o tempo e os custos de desenvolvimento. As frameworks baseadas em agentes, como o IBM BEE, estão a impulsionar este desenvolvimento, permitindo que diferentes modelos trabalhem em conjunto numa arquitetura flexível. Os agentes podem ser criados para tarefas específicas e/ou combinados uns com os outros conforme necessário.

Tendência 5: IA adaptativa e integração de dados em tempo real. Os sistemas de IA adaptativa utilizam informações actualizadas e em constante renovação. Isto requer uma integração de dados em tempo real sem interrupções e tecnologias poderosas associadas, que permitam essa adaptação contínua. Com a ajuda de tecnologias como o Apache Kafka, Apache Camel e o Change Data Capture, a informação pode ser recolhida, processada e disponibilizada em tempo real mesmo que proveniente de várias fontes, garantido dessa forma que o processo de decisão está sempre actualizado.

Uma coisa é certa: em 2025, as empresas que adoptarem tecnologias de código aberto e engenharia de plataformas para promover uma melhor inovação da IA, desempenharão um papel de liderança neste cenário tecnológico em constante mudança.

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