Levar a IA do piloto à produção

5 perguntas essenciais sobre hardware, dados, MLOps e fábrica de IA

A IA não é só mais uma carga de trabalho como e-mail ou ERP: ela exige GPUs, pipelines de dados e governança, e muda o tempo todo. Forçá-la em estruturas antigas queima orçamento e prende o piloto na “zona da morte” entre a demo e a produção. Este episódio mostra como saber se o seu projeto precisa de escala corporativa.

▶ Levar a IA do piloto à produção: 5 perguntas essenciais sobre hardware, dados, MLOps e fábrica de IA (Dublagem IA)

O que você vai aprender:

1. Por que a IA funciona de forma diferente das aplicações tradicionais: aceleradores como GPUs e TPUs, pipelines em vez de cargas estáveis e grafos de computação dinâmicos
2. As cinco perguntas antes de escalar: escalabilidade, hardware, intensidade de dados, complexidade algorítmica e integração com sistemas legados
3. A zona da morte entre piloto e produção: silos de dados, lacunas de governança, déficits de hardware, compliance – e por que MLOps é a resposta
4. A fábrica de IA como ponte de comando: DataOps, MLOps e GenAIOps com templates, controle de acesso baseado em funções, caminhos de rede privados e orquestração de hardware segundo o Cloud Adoption Framework e o Well-Architected
5. A casa de máquinas: medir a ociosidade das GPUs, testar pipelines sob carga real, a lição do Chinchilla sobre tamanho de modelo e dados, versionamento e profiling de modelos

Este episódio é uma versão em português dublada por IA do vídeo explicativo animado do M365 Show, do Microsoft MVP Mirko Peters.