A IA quebra a pilha de dados. A maioria das empresas passou a última década construindo pilhas de dados sofisticadas. Os pipelines de ETL movem dados para warehouses. As camadas de transformação limpam os dados para análise. As ferramentas de BI apresentam insights aos usuários. Essa arquitetura funcionou para análises tradicionais. Mas a IA exige algo diferente. Ele precisa de ciclos de feedback contínuos. Requer incorporações em tempo real e recuperação de contexto. Considere um cliente em um caixa eletrônico retirando mesada. O agente de IA em seu aplicativo móvel precisa saber sobre essa transação de US$ 40 em segundos. A precisão e a velocidade dos dados não são opcionais. A Netflix reconstruiu toda a sua infraestrutura de recomendação para oferecer suporte a atualizações de modelos em tempo real1. A Stripe criou pipelines unificados em que os dados de pagamento fluem para modelos de fraude em milissegundos2. A pilha de IA moderna requer uma arquitetura fundamentalmente diferente. Os dados fluem de diversos sistemas para bancos de dados vetoriais, onde incorporações e dados de alta dimensão vivem ao lado de dados estruturados tradicionais. Os bancos de dados de contexto armazenam o conhecimento institucional que informa as decisões de IA. Os sistemas de IA consomem esses dados e, em seguida, entram em loops de experimentação. O GEPA e o DSPy permitem a otimização evolutiva em várias dimensões de qualidade. As avaliações medem o desempenho. O aprendizado por reforço treina agentes para navegar em ambientes corporativos complexos. Sustentando tudo está uma camada de observabilidade. Todo o sistema precisa de dados precisos e rápidos. É por isso que a observabilidade de dados também se fundirá com a observabilidade de IA para fornecer aos engenheiros de dados e engenheiros de IA uma compreensão completa da integridade de seus pipelines. A infraestrutura de dados e IA não está convergindo. Eles já se fundiram. Referências Blog de tecnologia da Netflix. (2025, agosto). "De fatos e métricas ao aprendizado de máquina de mídia: evoluindo a função de engenharia de dados na Netflix." ↩︎ Listra. (2025). "Como o construímos: Stripe Radar." ↩︎