AI redefine desenvolvimento de aplicativos com machine learning
São Paulo — InkDesign News —
O cenário atual de machine learning e deep learning exige que ferramentas evoluam rapidamente para atender às necessidades dinâmicas dos stakeholders. Um novo ebook investiga essas mudanças e como elas moldam o desenvolvimento de aplicativos de dados.
Arquitetura de modelo
O conceito de interfaces agentic é uma das inovações abordadas neste ebook. Esses sistemas são projetados para observar, planejar e agir em vez de apenas responder. Isso permite uma interação mais dinâmica com os dados, facilitando decisões mais bem informadas.
“Os sistemas precisam ir além de relatórios estáticos.”
(“Static reports and post-hoc summaries don’t go far enough.”)— Autor Desconhecido, Autor
Treinamento e otimização
Os fluxos de trabalho generativos, por sua vez, oferecem suporte para que a inteligência artificial crie aplicativos completos a partir das intenções dos usuários. Essa abordagem reduz a complexidade e o tempo necessário para o desenvolvimento, permitindo um ciclo de feedback mais rápido.
“As expectativas dos stakeholders estão mudando constantemente.”
(“Business questions evolve in real time.”)— Autor Desconhecido, Autor
Resultados e métricas
A utilização de UI conversacional e vibe coding se destaca, pois essas tecnologias promovem um desenvolvimento orientado por prompts que facilita a transição de ideias para a implementação. Isso resulta em aplicações que se adaptam em tempo real, respondendo de maneira eficaz às necessidades em constante mudança.
O relatório finaliza com uma análise sobre como equipes de dados são agora pressionadas a não apenas explicar “o que aconteceu”, mas também a prever “o que pode acontecer a seguir” e sugerir “o que fazer a respeito”. Essa evolução nos desafios enfrentados por cientistas de dados é crucial para a construção de aplicativos de dados mais inteligentes e seguros, funcionando em um ambiente nativo do Python.
Entre os próximos passos, o ebook serve como um guia para construir aplicações de dados inteligentes que emergem com insights dinâmicos e se adaptam às mudanças do mercado.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
