Há muita expectativa em torno do uso da IA em tudo, desde marketing e recrutamento até operações e segurança. Nossa pesquisa anual indica que a maioria das organizações está avaliando com grande interesse o uso da IA nas áreas de negócios, operações e segurança.
Nada disso é uma surpresa. Inúmeras pesquisas indicam uma adoção significativa da IA para dar suporte a uma ampla variedade de funções empresariais e de TI.
O que nem sempre é discutido é como a IA está sendo incorporada ao desenvolvimento.
A premissa central do valor da IA para os negócios e a segurança está em sua capacidade de reconhecer padrões e relações que geram insights práticos. Muitas pessoas não consideram o “mecanismo” por trás dessa capacidade e, por isso, nunca se aprofundam nos detalhes de quais tecnologias de IA estão sendo usadas para revelar, como num passe de mágica, insights valiosos.
O aprendizado de máquina é um ramo específico da IA voltado à análise e à modelagem de dados. Seu uso se aplica à segurança porque, com tempo e dados suficientes, ele é capaz de identificar, em tempo real, padrões que indicam comportamentos anômalos. Da mesma forma, pode encontrar relações pouco evidentes em dados empresariais que representam oportunidades para comercializar produtos e serviços.
Mas o machine learning também se destaca na modelagem, ou seja, na execução de centenas de cenários hipotéticos para proporcionar uma melhor compreensão da complexa relação entre diversas variáveis. No desenvolvimento — na engenharia —, essas variáveis podem incluir o volume de dados, a memória alocada, a velocidade de E/S, a largura de banda da rede e os parâmetros das máquinas virtuais. O machine learning é bastante flexível e, se você identificar as variáveis, poderá usá-lo para modelar diversas combinações entre elas e descobrir um conjunto “ideal”.
Por exemplo, o engenheiro distinto da F5 Laurent Querel e o arquiteto sênior da F5 Sebastien Soudan uniram forças e publicaram recentemente um artigo descrevendo como projetaram um modelo para “criar uma maneira eficiente de transferir dados do PubSub para o BigQuery”.
Eles também explicam por que o uso de aprendizado de máquina é hoje uma opção melhor para otimizar softwares — e fizeram isso tão bem que vou simplesmente citá-los:
“Hoje, a otimização de software é um processo iterativo e predominantemente manual, no qual ferramentas de análise de desempenho são usadas para identificar os gargalos de desempenho no código. Essas ferramentas medem o desempenho do software e geram relatórios que os desenvolvedores podem analisar para otimizar ainda mais o código. A desvantagem dessa abordagem manual é que a otimização depende da experiência do desenvolvedor e, portanto, é muito subjetiva. É lenta, não exaustiva, propensa a erros e suscetível a vieses humanos. A natureza distribuída das aplicações nativas da nuvem torna o processo de otimização manual ainda mais complexo.
Uma abordagem pouco utilizada e mais abrangente é outro tipo de engenharia de desempenho que se baseia em experimentos de desempenho e algoritmos de otimização de caixa-preta. Mais especificamente, nosso objetivo é otimizar o custo operacional de um sistema complexo com muitos parâmetros.”
Os fatores que impulsionam o uso da IA — especificamente do aprendizado de máquina — no desenvolvimento são praticamente os mesmos que motivam sua adoção nas operações de TI: os processos manuais são lentos, propensos a erros e sujeitos a vieses humanos.
Quando falamos sobre a modernização da TI e o avanço contínuo rumo a uma empresa totalmente digital, isso inclui o desenvolvimento e a engenharia.
Recomendo a leitura de “Otimize seus aplicativos usando o Google Vertex AI Vizier”, nem que seja apenas para ter uma ideia do processo de criação de um modelo adequado e do que eles aprenderam com essa experiência.
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.
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