Quando novas formas de interação com a lógica de negócios são introduzidas, elas têm um impacto significativo na maneira como os aplicativos são projetados, implantados e, por fim, disponibilizados.
O navegador da web, por exemplo, foi a força motriz que desmembrou os monólitos e nos trouxe aquilo que construiu a Internet como a conhecemos: aplicações web de três camadas. A interface principal rapidamente se tornou uma interface gráfica muito mais fácil de navegar do que suas antecessoras de linha de comando e tela verde.
Essa interface está mudando novamente graças à IA generativa. E, desta vez, o impacto será enorme.
““A maneira como usamos a internet está prestes a mudar radicalmente. … Em vez de pular de site em site, em breve poderemos simplesmente ‘conversar com a internet’ para obter o que precisamos.” — Laurent Querel e Gilad Bracha, Transformando a Web: o fim dos silos de aplicativos”
De fato, uma nova forma de interagir com os aplicativos está substituindo as interfaces gráficas que aprendemos a amar — e, às vezes, a detestar: a interface conversacional.
Viabilizada pela capacidade da IA generativa de interpretar e aparentemente compreender nossas solicitações, a interface de linguagem natural está rapidamente se tornando “a forma” de fazer negócios com seus clientes.
Além de transformar radicalmente a experiência do usuário, essa mudança tem consequências significativas para os aspectos técnicos de como os desenvolvedores criam aplicações, como elas se comunicam e como as disponibilizamos e protegemos.
Três mudanças principais
Há três mudanças técnicas fundamentais nas aplicações de IA generativa que estão impulsionando transformações em outras áreas.
Padrões de interação
Os padrões de interação descrevem como o tráfego flui entre um usuário e a aplicação que processa as solicitações. Em aplicações convencionais, essas interações são estáticas. Ou seja, sabemos o que cada página e cada solicitação de API enviará e receberá. Definimos quais dados podem ser trocados e podemos limitar o tipo e o tamanho desses dados como parte de nossos esforços de segurança.
Com aplicações conversacionais, esse padrão muda. A conversa pode ser rápida e curta ou longa, com solicitações extensas. À medida que a IA multimodal continua a adicionar novos tipos de dados aos recursos da IA generativa, a conversa pode incluir imagens, áudio ou vídeo. Ou talvez não. Simplesmente não sabemos. Isso dificulta não apenas garantir a segurança, mas também entender como dimensionar e otimizar o desempenho. Não podemos mais prever o consumo de recursos porque ele é altamente variável e dinâmico.
O impacto na entrega de aplicações
Os meios tradicionais de escalabilidade por meio de controle de entrada, API de Gateway e balanceadores de carga nos níveis local e global precisam se tornar mais dinâmicos. Esses componentes essenciais de todas as arquiteturas empresariais atuais precisarão ter maior visibilidade e compreensão do comportamento dos aplicativos e dos usuários em tempo real e ser capazes de tomar decisões sobre o encaminhamento de solicitações com base em condições mais atuais, em vez de algoritmos predominantemente estáticos.
Desenvolvimento de aplicações
Em segundo lugar, o desenvolvimento de aplicações mudará. Quando os desenvolvedores criam aplicações convencionais, eles usam APIs. Porém, o principal padrão de tráfego era o que chamamos de “Norte-Sul”. Ou seja, as necessidades mais significativas de tráfego — e de segurança — estavam na “porta de entrada” pública da aplicação.
Nas aplicações de IA generativa, os desenvolvedores continuarão utilizando APIs. O Orquestrador de IA também fará isso — um termo sofisticado para descrever um proxy de aplicação capaz de receber solicitações dos usuários e, após analisá-las, acionar os serviços adequados por meio de APIs bem definidas. Alguns desses serviços serão personalizados, outros serão oferecidos por provedores e haverá ainda diversas instâncias de LLMs. Isso resultará em um aumento significativo do tráfego “Leste-Oeste”, à medida que o orquestrador de IA se comunica com serviços que, na prática, são componentes da “aplicação de IA”.
O impacto na entrega de aplicações
Ainda haverá um tráfego Norte-Sul significativo com aplicações conversacionais, mas haverá um aumento do tráfego e da necessidade de entrega e segurança internamente, no caminho de dados “Leste-Oeste”. Isso exigirá que a entrega e a segurança de aplicações deixem de monitorar apenas a porta da frente e passem a monitorar todas as portas de uma casa, por dentro e por fora.
A prevalência de ambientes multicloud — com componentes de aplicações distribuídos entre o núcleo, a nuvem e a borda — exigirá ainda mais que a entrega de aplicações aplique seus recursos de tráfego norte-sul ao que rapidamente está se tornando o caminho de dados nordeste-sudoeste, que abrange o tráfego entre locais por meio de métodos seguros de rede multicloud.
Entrada e saída
Por fim, e talvez de forma mais evidente, há a transição de entradas e saídas estruturadas para não estruturadas. Durante a maior parte da história da tecnologia, contamos com entradas e saídas estruturadas para projetar desde redes e bancos de dados até aplicações.
Tudo isso está mudando. Agora, a entrada e a saída são “o que o usuário bem entender”, e os desenvolvedores não podem mais contar com tipos ou tamanhos de dados, assim como as equipes de operações de segurança não podem criar políticas com base nas entradas e saídas esperadas. Essa é uma mudança radical na forma como os aplicativos se comunicam e terá um impacto significativo na entrega e na segurança de aplicativos.
O impacto na entrega de aplicações
O maior impacto do processamento de dados não estruturados está na segurança. Até agora, temos nos baseado na compreensão de como invasores podem explorar estruturas de dados e lógicas existentes, pois havia um conjunto claramente definido de vulnerabilidades decorrentes da forma como os dados estruturados são processados.
Diante de uma variedade quase infinita de possibilidades na linguagem natural, torna-se extremamente difícil identificar ataques, pois a superfície de ameaça passa do nível lexical (sintático) para o semântico (contexto e significado). Isso exige uma abordagem diferente para inspecionar e avaliar solicitações e respostas. É por isso que a IA está rapidamente se tornando uma das melhores ferramentas do arsenal de segurança: sua capacidade de compreender a linguagem natural e analisar grandes volumes de dados permite identificar anomalias e valores atípicos que podem indicar um ataque.
Isso também leva as técnicas de segurança de dados para o domínio da segurança de aplicações, exigindo que a segurança de aplicações e APIs também inspecione e avalie as entradas e saídas sob a perspectiva da segurança de dados.
A IA generativa muda tudo
Praticamente não há área que ainda não tenha sido ou que em breve não seja impactada pela adoção da IA generativa. As mudanças nos aplicativos podem ser bem recebidas pelos usuários, mas representarão desafios para os profissionais de segurança e entrega, à medida que as soluções evoluem para incorporar novos padrões e necessidades de tráfego e compreender a nova superfície de ameaças.
A IA generativa muda tudo, porque muda tudo nas aplicações.
Sobre o autor
Lori MacVittie é engenheira distinta e evangelista-chefe no Escritório do CTO da F5, com ampla experiência em entrega de aplicações, estratégia de automação e infraestrutura. Ela é conhecida por transformar complexidade em clareza, seja definindo diretrizes para agentes de IA, analisando arquiteturas multinuvem frágeis ou investigando os limites de sistemas escaláveis. Ela acumula mais de trinta anos de experiência no setor, abrangendo desenvolvimento de aplicações, arquitetura de TI e operações de redes e sistemas. Antes de ingressar na F5, atuou como editora de tecnologia e recebeu diversos prêmios. MacVittie tem mestrado em Ciência da Computação e é uma autora prolífica, com publicações que abrangem segurança, nuvem e arquitetura empresarial. Ela também é uma entusiasta de jogos de tabuleiro e videogames, além de ter opiniões assumidamente fortes sobre queijos.
Mais publicações de Lori Mac VittiePublicações relacionadas no blog
O estado da maturidade digital empresarial: a transformação digital ainda não terminou
Explore como a IA impacta as empresas, as aplicações da IA generativa, as estratégias para modernizar as operações de TI e os benefícios da maturidade digital com a F5.
Como a IA generativa acelera a transformação digital
Veja como a IA generativa impulsiona a transformação digital nas empresas, acelerando tendências como a integração de APIs, os desafios dos modelos operacionais de TI híbrida e a adoção de AIOps.
Seis capacidades técnicas para acelerar a transformação digital
As arquiteturas empresariais atuais carecem dos fatores necessários de agilidade, escalabilidade, segurança e observabilidade, essenciais para impulsionar a mudança tecnológica. No entanto, estas seis capacidades fundamentais ajudarão as empresas a gerenciar riscos e desafios ao longo de sua transformação digital.
Inverter a API é a transformação digital de que as empresas precisam para participar e competir em uma economia de APIs
As organizações detêm um valor latente — na forma de APIs internas — que precisam explorar para competir em uma economia de APIs. Embora os desafios técnicos e de segurança possam desestimular algumas delas, as empresas precisam reconhecer que inverter suas APIs permitirá liberar o valor da organização como plataforma.
A modernização da TI começa pela infraestrutura
O hardware e o software evoluíram rapidamente desde os primórdios da internet, mas, para aproveitar ao máximo os benefícios resultantes dessa evolução, as organizações precisam avaliar e modernizar sua infraestrutura e a entrega de aplicativos. Acelere os esforços de modernização com a nova F5 rSeries.