Implementação de trilhas de auditoria em AI antes da escalabilidade

São Paulo — InkDesign News — O uso de frameworks de orquestração para serviços de inteligência artificial (IA) está se tornando essencial no ambiente corporativo. Esses sistemas facilitam a integração de agentes e aplicações, permitindo um governo efetivo das operações, traçando auditorias e gerenciando fluxos de trabalho de forma eficiente.

Tecnologia e abordagem

Muitos ambientes que implementam IA não consideraram originalmente a auditabilidade e a rastreabilidade em seu design. Como observou Kevin Kiley, presidente da Airia, "é crítico ter essa observabilidade e ser capaz de voltar ao log de auditoria para mostrar que informações foram fornecidas em que ponto" (

“é crítico ter essa observabilidade e ser capaz de voltar ao log de auditoria para mostrar que informações foram fornecidas em que ponto”
(“It’s critical to have that observability and be able to go back to the audit log and show what information was provided at what point again.”)

— Kevin Kiley, Presidente, Airia

). Os sistemas precisam ser projetados com robustez em mente, assegurando que todos os processos sejam monitorados desde o início.

Aplicação e desempenho

Para que as aplicações de IA funcionem como esperado, as organizações devem mapear seus dados adequadamente. Yrieix Garnier, vice-presidente de produtos na DataDog, ressalta que "é mais sobre que tipo de dado posso validar que meu sistema está realmente executando corretamente" (

“é mais sobre que tipo de dado posso validar que meu sistema está realmente executando corretamente”
(“it’s more about, what kind of data can I validate that my system’s actually running properly or not?”)

— Yrieix Garnier, Vice-Presidente, DataDog

). Essa preocupação com a origem dos dados é essencial para garantir a confiabilidade dos modelos de IA.

A implementação de práticas como versionamento de datasets e a utilização de plataformas de código aberto, como o MLFlow e o Grafana, pode oferecer uma visão mais granular dos sistemas, contribuindo para uma melhor gestão e monitoramento das aplicações.

Impacto e mercado

O impacto da IA no mercado é significativo, mas envolve riscos se não houver controle. À medida que as empresas expandem suas operações de IA, a necessidade de pipelines robustos e auditáveis se torna crítica. A escolha de sistemas que permitam flexibilidade e transparência é fundamental. Kiley destaca que "não ter visibilidade sobre como os sistemas de IA funcionam não funcionará" (

“não ter visibilidade sobre como os sistemas de IA funcionam não funcionará”
(“Regardless of what the use case or even the industry is, you’re going to have those situations where you have to have flexibility, and a closed system is not going to work.”)

— Kevin Kiley, Presidente, Airia

). O debate sobre práticas recomendadas em orquestração de IA certamente continuará, especialmente em eventos como o VB Transform 2025.

As próximas etapas para os líderes de mercado incluem a escolha de estruturas que garantam transparência e conformidade em suas operações de IA. A implementação eficaz dessas práticas proporcionará uma maior confiança e eficiência em suas operações.

Fonte: (VentureBeat – AI)