Níveis de Maturidade de Plataformas de IA na Nuvem
A evolução de uma plataforma de IA na nuvem pode ser dividida em três níveis principais de maturidade. Cada nível representa um avanço em automação, facilidade de uso, integração e potencial de inovação.
Nível 1: Hardware e Infraestrutura
Neste estágio, a empresa utiliza recursos básicos de nuvem para construir sua própria stack de IA. Exemplos: - Instâncias EC2 (com ou sem GPU) - Armazenamento S3 - Banco de dados RDS (Postgres/pgvector) - Instâncias EC2 (com ou sem GPU) - Armazenamento de objetos (Object Storage) - Banco de dados RDS (Postgres/pgvector)
Vantagens: - Total controle sobre a infraestrutura - Flexibilidade máxima
Desafios: - Maior responsabilidade operacional - Menor automação - Escalabilidade e segurança dependem do time
Veja o diagrama: leve_1.puml
Nível 2: Modelos e Serviços de ML Gerenciados
Neste estágio, a empresa adota serviços gerenciados de machine learning, como o Amazon SageMaker, para treinar, hospedar e operacionalizar modelos.
Vantagens: - Menos preocupação com infraestrutura - Ferramentas integradas para ML - Escalabilidade facilitada
Desafios: - Menos controle sobre detalhes de baixo nível - Custo pode ser maior
Veja o diagrama: leve_2.puml
Nível 3: Aplicações e Serviços de IA
O estágio mais avançado, onde a empresa utiliza serviços de IA prontos (como Amazon Bedrock, AWS AI Services, modelos fundamentais, agentes, etc.) e foca em construir aplicações inteligentes, serverless e altamente integradas.
Vantagens: - Time-to-market muito rápido - Baixa complexidade operacional - Foco total no negócio
Desafios: - Menor customização - Dependência de provedores
Veja o diagrama: leve_3.puml
A jornada de maturidade começa com a base de infraestrutura (nível 1), evolui para serviços gerenciados de ML (nível 2) e culmina em aplicações inteligentes e serverless (nível 3). Cada etapa traz ganhos de produtividade, automação e inovação.