Há uma década, a nuvem acendeu uma enorme replicação de aplicativos e infraestrutura de servidor. Tecnologias de código aberto como Docker e Kubernetes transformaram a velocidade de software e a flexibilidade operacional, lançando uma nova era.
Mas isso não aconteceu da noite para o dia. As empresas tiveram que se adaptar às fundações, lacunas de talentos e um ecossistema de código aberto evoluindo mais rapidamente do que a maioria das equipes poderia absorver.
Hoje, a IA Agentic está catalisando uma replação semelhante e profunda. Essa mudança se concentra na interação de dados em tempo real, onde o sucesso é medido em milissegundos, não em minutos. O que está em jogo é a capacidade da sua empresa de prosperar em novos mercados moldados por sistemas inteligentes.
Para navegar nessa transição, aqui estão as principais considerações para a preparação de sua infraestrutura de dados para a IA Agentic.
A camada de dados da IA deve servir equipes de poliglota e várias pessoas
As plataformas de dados tradicionais, que atendem principalmente analistas de SQL e engenheiros de dados, não são mais suficientes. A paisagem de AI de hoje exige acesso em tempo real para um público amplamente expandido: engenheiros de aprendizado de máquina, desenvolvedores, equipes de produtos e agentes automatizados crucialmente-todos precisam trabalhar com dados em ferramentas como Python, Java e SQL.
Por mais que Docker e Kubernetes revolucionaram o desenvolvimento de aplicativos nativos em nuvem, o Apache Iceberg se tornou a tecnologia de código aberto fundamental para esta moderna infraestrutura de dados de AI. O Iceberg fornece um formato transacional para esquemas em evolução, viagens no tempo e acesso de alta concorrência.
Combinado com uma plataforma de dados sem servidor poderosa e escalável, isso permite fluxos de dados em tempo real para cargas de trabalho imprevisíveis e orientadas por agentes com necessidades de latência estrita.
Juntos, essas tecnologias permitem a colaboração de fluidos em diversos papéis e sistemas. Eles capacitam agentes inteligentes a ir além da mera observação, permitindo que eles agissem com segurança e rapidez em ambientes de dados dinâmicos.
Seu maior desafio? Operações do “Dia do segundo”
O maior desafio na criação de infraestrutura de dados para a IA agêntica não se resume à seleção de tecnologia, mas na operacionalização de maneira eficaz.
Não se trata de escolher o formato de tabela perfeito ou o processador de fluxo; Trata-se de tornar esses componentes confiáveis, econômicos e seguros sob cargas de trabalho de alto risco. Essas cargas de trabalho requerem interação constante e gatilhos imprevisíveis.
Os desafios comuns incluem:
- Linhagem e conformidade: Rastreando as origens dos dados, o gerenciamento de alterações e o suporte a exclusão de regulamentos como o GDPR são complexos e cruciais.
- Eficiência de recursos: Sem provisionamento inteligente, os custos de GPU e TPU podem aumentar rapidamente. As ofertas de nuvem gerenciadas para os produtos OSS ajudam abstraindo o gerenciamento de computação.
- Controle de acesso e segurança: As permissões equivocadas apresentam um risco significativo. O acesso excessivamente amplo pode levar facilmente a exposição de dados críticos.
- Descoberta e contexto: Mesmo com ferramentas como o Iceberg, as equipes lutam para encontrar os metadados necessários para o acesso ao conjunto de dados just-in-time.
- Facilidade de uso: Gerenciar ferramentas de dados modernas podem sobrecarregar equipes com complexidade desnecessária. Simplificar os fluxos de trabalho para desenvolvedores, analistas e agentes é essencial para manter a produtividade alta e as barreiras baixas.
Sem prontidão operacional robusta, mesmo as plataformas mais bem arquitetadas terão dificuldades sob a pressão constante dos loops de decisão da AI.
O equilíbrio certo entre o código aberto e os parceiros em nuvem
A infraestrutura complexa agora é impulsionada pela inovação de código aberto, especialmente na infraestrutura de dados. Aqui, as comunidades de código aberto geralmente são pioneiras em soluções para casos de uso avançado, excedendo em muito a capacidade operacional típica da maioria das equipes de dados.
As maiores lacunas surgem ao escalar ferramentas de código aberto para ingestão de alto volume, junções de streaming e computação just-in-time. A maioria das organizações luta com oleodutos frágeis, custos crescentes e sistemas herdados inadequados para as demandas em tempo real da IA Agentic.
Essas são todas as áreas em que os provedores de nuvem com profundidade operacional significativa oferecem valor crítico.
O objetivo é combinar padrões abertos com infraestrutura em nuvem que automatiza as tarefas mais árduas, desde a linhagem de dados até o fornecimento de recursos. Ao construir padrões abertos, as organizações podem efetivamente mitigar o bloqueio do fornecedor. Ao mesmo tempo, a parceria com provedores de nuvem que contribuem ativamente para esses ecossistemas e oferecem corrimões operacionais essenciais em seus serviços permitem implantação mais rápida e maior confiabilidade. Essa abordagem é superior à construção de pipelines frágeis ad-hoc ou dependendo das plataformas proprietárias opacas.
Por exemplo, a integração de iceberg do Google Cloud em BigQuery combina formatos abertos com metadados altamente escaláveis e em tempo real, oferecendo alto rendimento de rendimento, gerenciamento automatizado de tabela, otimizações de desempenho, integrações com a AI da Vertex para aplicações Agentic.
Por fim, seu objetivo é acelerar a inovação e mitigar os riscos inerentes ao gerenciamento apenas da infraestrutura de dados complexos.
A lacuna de habilidades de IA agêntica é real
Até as maiores empresas estão lidando com a escassez de talentos para projetar, proteger e operar plataformas de dados prontas para a AI. O desafio de contratação mais agudo não é apenas engenharia de dados, também é engenharia de sistemas em tempo real em escala.
A IA agêntica amplifica as demandas operacionais e o ritmo de mudança. Requer plataformas que suportem colaboração dinâmica, governança robusta e interação instantânea. Esses sistemas devem simplificar as operações sem comprometer a confiabilidade.
Os mercados agênticos de IA podem ser ainda mais perturbadores que a Internet. Se sua arquitetura de dados não for criada para uso em tempo real, aberto e escalável, o tempo para agir é agora. Saiba mais sobre as capacidades avançadas do Apache Iceberg e Data Lakehouse aqui
