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Principais conclusões da ZDNET
- A gestão da complexidade ainda está fora do alcance da IA.
- Num futuro próximo, os humanos continuarão a ser essenciais para a infraestrutura e a arquitetura.
- ‘Automatizar por último’ precisa ser o princípio orientador no design de processos.
Uma coisa engraçada aconteceu no caminho para o apocalipse do trabalho tecnológico.
A marcha para o desenvolvimento tecnológico impulsionado pela IA está a atingir um muro – um muro de complexidade. À medida que a IA se torna cada vez mais parte dos negócios, está a impulsionar a procura de infraestruturas bem concebidas, redes resilientes e pilhas de software sofisticadas que exigem supervisão e intervenção humana.
Essa é a palavra de Jon McNeillCEO da DVx Ventures, ex-presidente da Tesla e ex-diretor de operações da Lyft. McNeil é autor de um novo livro O algoritmo: a fórmula de hipercrescimento que transformou Tesla, Lululemon, General Motors e SpaceX. Recentemente tive a oportunidade de conversar com McNeill para discutir o que os profissionais de TI devem considerar e procurar à medida que avançam neste novo cenário.
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Para começar, ele disse: “Sou um tecno-otimista, não um pessimista. Estou ficando farto de toda a desgraça e melancolia em que as pessoas estão apenas meio informadas”.
Oportunidades de infraestrutura e networking
Para os profissionais de tecnologia, oportunidades robustas estão surgindo do frenesi da IA, disse ele. Essas oportunidades diferem para profissionais de infraestrutura e redes e profissionais de ciência da computação e software.
Para profissionais de infraestrutura e redes, a demanda será intensa, previu. “A necessidade de computação, de servidores, está criando uma grande demanda por experiência em redes”, observou ele. “A experiência necessária para manter esses servidores funcionando, para mantê-los sincronizados, é extraordinária”.
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Uma porcentagem significativa de GPUs falha a cada ano, então “estamos constantemente substituindo essas coisas”, explicou McNeill. “Ao substituí-los, é necessário sincronizá-los novamente e fazer com que o software de rede funcione novamente com os chips de memória de banda alta. Tudo isso resulta em uma grande demanda para as pessoas, e não vejo isso desaparecendo tão cedo – com toda a complexidade desses clusters e farms de servidores.”
Junto com isso, “a demanda por inferência continuará a impulsionar a demanda por infraestrutura”, acrescentou. “Essa é uma notícia realmente boa para os profissionais de infraestrutura de TI.”
Ciência da computação e software são histórias diferentes
No lado da ciência da computação e do software, uma história diferente se desenrola, com um apelo para que escritores de código, engenheiros de software e desenvolvedores avancem para um nível mais alto de habilidades, disse McNeill.
“Eles têm esse conjunto de diferentes abordagens arquitetônicas, e cientistas da computação inteligentes estão descobrindo isso”, observou ele. “Sim, posso codificar um aplicativo em uma única camada. Se eu tiver seis ou sete modelos diferentes reunidos e trabalhando juntos, posso mantê-los sincronizados de forma agente. Mas a invenção da arquitetura é humana – provavelmente em um futuro próximo.”
As empresas de software mais duráveis que estão surgindo agora “estão sendo criadas com um monte de camadas”, ilustrou. “Eles atacam um problema muito complexo. Eles dirão: ‘Ei, uma camada deste problema pode ser resolvida por um simples índice de pesquisa. Outra camada deste problema pode ser resolvida por ML.’ Portanto, eu não gastaria dinheiro em tokens para resolver essas partes do problema. Outras partes do problema podem ser resolvidas por modelos pequenos, talvez outra parte do problema por modelos grandes.”
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Como resultado, as pessoas “estão subindo na cadeia de valor arquitetônico”, acrescentou. “Eles estão permitindo que a codificação básica seja feita por agentes e modelos no controle de qualidade, controle de qualidade e implantação. Mas o trabalho arquitetônico mais significativo sobe nessa cadeia de valor”.
‘Automatizar por último’ como princípio orientador
Em seu livro, McNeill recomendou prosseguir com a IA – e qualquer forma de automação – com cautela e previsão deliberadas. Ele relatou como a Tesla estava enfrentando lentidão em seus esforços iniciais de automação de fábrica e não conseguia atender à demanda por seus carros. Isso levou sua equipe a concluir que “automatizar por último” precisa ser um princípio orientador no design de processos. A empresa decidiu começar do zero em seu pensamento, montando em seu terreno uma longa tenda com uma linha de montagem operada inteiramente por humanos.
“Nossas máquinas não poderiam construir os carros que tanto precisávamos vender… Só depois de aprendermos os meandros do sistema de fabricação saberíamos o suficiente para começar a otimizar o processo… O princípio de automatizar por último é contra-intuitivo… Se o software for construído antes de todo o sistema ser simplificado e otimizado, então o código será muito difícil de mudar. Isso é evitável. Mantenha os codificadores desligados até o fim, até que você tenha projetado um processo novo e simplificado, otimizado e saiba exatamente o que deseja. O a codificação será muito mais rápida se você tiver disciplina para esperar.”
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McNeill instou os profissionais de tecnologia a recuar se a gestão exigir IA ou soluções caras e de alto nível, quando uma abordagem simples funcionará. “Muitas vezes, esse raciocínio convence as pessoas da alta administração.”
