São Paulo — InkDesign News —
No cenário atual de machine learning, as equipes de dados e inteligência artificial estão redefinindo suas abordagens para a produção. Um relatório recente destaca as principais tendências que moldarão o futuro destas tecnologias em 2026.
Arquitetura de modelo
A pesquisa revela que “Líderes em dados + IA” estão emergindo em várias organizações. Essa mudança reflete a convergência das disciplinas de dados e IA/ML, onde os profissionais passam a se reconhecer como parte de um único ecossistema.
“Dados e IA não são mais duas disciplinas separadas.”
(“Data and AI are no longer two separate disciplines.”)— Monte Carlo, Instituição
Além disso, a “Arquitetura de modelo” também está passando por transformações, onde plataformas como Databricks e AWS Bedrock estão consolidando suas posições ao integrar capacidades de IA diretamente em infraestruturas de dados existentes.
Esta abordagem ajuda a mitigar a complexidade na integração e permite um melhor desempenho. Modelos projetados para simplicidade estão se tornando altamente prioritários, pois muitos adotantes já relatam resultados mais eficazes.
Treinamento e otimização
Por outro lado, o debate sobre “agentes” e “fluxos de trabalho agenticos” está tomando forma, associando a performance da IA com a economia de custos. Os “agentes de uso único” são eficazes para tarefas específicas, enquanto os “fluxos de trabalho agenticos” oferecem soluções mais robustas para processos mais complexos.
“O problema é quebrar grandes desafios em tarefas menores que modelos menores possam processar.”
(“The trick is breaking big problems into discrete tasks that smaller models can handle.”)— Especialista, Conceito de AI
Em termos de treinamento, um foco maior na “engenharia de contexto” se destaca. A coleta de dados de contexto de alta qualidade é essencial, pois custos altos de entrada podem levar a erros e inconsistências nos modelos, impactando gravemente a confiabilidade da IA.
Resultados e métricas
A qualidade das embeddings também está emergindo como um fator crítico. O monitoramento dessas estruturas pode ser a chave para evitar problemas que só aparecem quando já é tarde demais.
“Não temos visão sobre como as embeddings estão sendo geradas.”
(“We don’t have any insight into how embeddings are being generated.”)— Cliente Monte Carlo, Indústria
Esses desafios instigam novas estratégias de monitoramento, focadas em manter a precisão e a integridade dos dados em produção. À medida que avançamos, a “monitoramento de dados não estruturados” também se tornará uma prática padrão, conforme as organizações buscam gerar soluções precisas e escaláveis.
Em conclusão, as inovações em “machine learning” e “deep learning” precisam acompanhar estas novas diretrizes e as empresas que dominarem a arte de integrar e otimizar a IA em suas operações estarão à frente na corrida por soluções viáveis.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
