A IA quebra a pilha de dados. A maioria das empresas passou a última década construindo pilhas de dados sofisticadas. Os pipelines ETL movem dados para armazéns. As camadas de transformação limpam os dados para análises. As ferramentas de BI apresentam insights aos usuários. Esta arquitetura funcionou para análises tradicionais. Mas a IA exige algo diferente. Ela precisa de ciclos de feedback contínuos. Requer embeddings em tempo real e recuperação de contexto. Considere um cliente em um caixa eletrônico retirando dinheiro de bolso. O agente de IA em seu aplicativo móvel precisa saber sobre essa transação de $40 em segundos. A precisão e a velocidade dos dados não são opcionais. A Netflix reconstruiu toda a sua infraestrutura de recomendações para suportar atualizações de modelo em tempo real. A Stripe criou pipelines unificados onde os dados de pagamento fluem para modelos de fraude em milissegundos. A pilha moderna de IA requer uma arquitetura fundamentalmente diferente. Os dados fluem de sistemas diversos para bancos de dados vetoriais, onde embeddings e dados de alta dimensão coexistem com dados estruturados tradicionais. Bancos de dados de contexto armazenam o conhecimento institucional que informa as decisões da IA. Os sistemas de IA consomem esses dados e, em seguida, entram em ciclos de experimentação. GEPA e DSPy permitem otimização evolutiva em múltiplas dimensões de qualidade. As avaliações medem o desempenho. O aprendizado por reforço treina agentes para navegar em ambientes empresariais complexos. A base de tudo isso é 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 de ponta a ponta da saúde de seus pipelines. A infraestrutura de dados e IA não está convergindo. Elas já se fundiram. Referências Blog de Tecnologia da Netflix. (2025, agosto). “De Fatos e Métricas a Aprendizado de Máquina de Mídia: Evoluindo a Função de Engenharia de Dados na Netflix.” ↩︎ Stripe. (2025). “Como Construímos: Stripe Radar.” ↩︎