Conectando Infraestrutura e Equipes de Produto: Lições Aprendidas com a Construção de Plataformas de GenAI

Sem dúvida: Inteligência Artificial Gerativa, ou GenAI, é o tópico do dia, e tem sido nos últimos dois anos. Seja para automatizar processos, gerar novos designs de produtos, criar conteúdo ou qualquer outro recurso em domínios, agora é a hora para as organizações começarem a fazer o trabalho que mais importa e colocar suas estratégias de GenAI em ação.

O sucesso da GenAI, abrangendo cargas de trabalho desde a pesquisa até o treinamento e, finalmente, a inferência, depende de uma coordenação apertada em torno da implantação, observabilidade, gerenciamento de custos, telemetria e metas de latência da infraestrutura e serviços subjacentes. Isso ajuda a impulsionar um nível de eficiência alcançável para a carga de trabalho de IA, garantindo um equilíbrio eficaz entre cálculo e comunicação, garantindo que as GPUs sempre tenham os dados necessários.

O desafio é que há frequentemente uma lacuna estrutural: a engenharia de infraestrutura se concentra na pilha de computação e implantação, enquanto as equipes de software e produto se concentram em construir aplicações orientadas ao usuário que trazem a GenAI para o mundo real. Quando esses grupos não estão totalmente alinhados, isso muitas vezes resulta em atrasos de entrega, problemas de desempenho e problemas de usabilidade.

Então, como é essa lacuna no mundo real, e quais estratégias as organizações podem usar para alinhar a infraestrutura e as equipes de produto para o sucesso da GenAI?

Os problemas com a falta de alinhamento

Quando as equipes de infraestrutura e produto estão desalinhadas, os sintomas são frequentemente óbvios, mas nem sempre abordados rapidamente o suficiente. Uma característica marcante de equipes desalinhadas é a falta de coincidência de suposições sobre expectativas de latência ou capacidades de modelo. Por exemplo, as equipes de engenharia de infraestrutura podem planejar recursos ou implantações que supõem níveis de desempenho que o design de infraestrutura real não atende. Isso leva a rework de última hora, mudanças de escopo e atrasos de entrega.

A falta de alinhamento também pode levar a um desempenho ruim devido à implantação em infraestrutura não otimizada para trilhos, o que se manifesta em variações de latência e problemas de escalabilidade que afetam o desempenho do treinamento ou dos grandes trabalhos de inferência distribuída. Riscos de segurança e conformidade downstream também são características de desalinhamento de equipe, pois a falta de colaboração precoce entre as duas equipes significa que os requisitos de privacidade e conformidade de dados podem ser ignorados.

E, finalmente, a falta de alinhamento entre as equipes leva a uma má experiência do usuário, o que leva as equipes de engenharia de infraestrutura a recorrer a soluções improvisadas quando as restrições são incertas, retardando os ciclos de iteração e aumentando a dívida técnica. Claro, a falta de alinhamento entre as equipes de produto e infraestrutura pode ser custosa em qualquer projeto de software, mas com a GenAI em particular, as apostas são muito mais altas — ineficiências operacionais aumentadas, erosão da vantagem competitiva e riscos de segurança, entre outros.

Ponte para o sucesso

O sucesso da GenAI depende não apenas de ter uma infraestrutura robusta, mas também de criar um quadro tático que ligue os processos de infraestrutura e produto. Pegue, por exemplo, a ideia de APIs de autoatendimento internas para provisionamento de GPU. Para as equipes de infraestrutura, essas APIs padronizam o acesso, reduzem a sobrecarga de tickets e garantem a conformidade; para as equipes de produto, elas fornecem acesso rápido e previsível ao cálculo sem esperar em uma fila. O resultado é que ambos os grupos trabalham a partir do mesmo “contrato” de API, removendo gargalos e esclarecendo expectativas.

Painéis de uso em tempo real desempenham um papel semelhante. Eles dão aos engenheiros de infraestrutura visibilidade sobre a carga do sistema e a eficiência, enquanto mostram às equipes de produto como seus trabalhos se traduzem em consumo real. Como ambos os lados veem os mesmos dados, as discussões sobre desempenho ou gargalos se tornam mais colaborativas e menos adversárias — há uma única fonte de verdade.

Auto-escalabilidade é outro mecanismo unificador. Ela alivia os engenheiros de infraestrutura do combate constante a incêndios, enquanto garante que os desenvolvedores de produto não atinjam tetos de desempenho durante picos de carga de trabalho. O que poderia ser uma briga entre estabilidade e agilidade se torna uma estratégia conjunta: a escala é gerenciada automaticamente, alinhada com a resiliência operacional e os objetivos de desempenho do produto.

Finalmente, as informações de custo adicionam uma dimensão financeira a essa visão compartilhada. As equipes de infraestrutura podem otimizar alocações e justificar planejamento de capacidade, enquanto as equipes de produto ganham uma apreciação de como suas escolhas arquitetônicas ou de modelo afetam os gastos. Essa transparência fomenta a responsabilidade conjunta, transformando a eficiência em uma responsabilidade coletiva em vez de uma preocupação oculta.

Mas o alinhamento requer mais do que ferramentas compartilhadas — também requer uma visão compartilhada. É aqui que os planos conjuntos entram em cena: cada equipe deve não apenas entender os objetivos gerais, mas também os passos necessários para alcançá-los. Para a infraestrutura, isso significa olhar além de suas raízes técnicas profundas em hardware e software para se envolver com como os desenvolvedores e os usuários finais realmente experimentam o sistema. Para as equipes de produto, isso requer um respeito pelas restrições, como latência, custo e eficiência do modelo, apreciando as realidades operacionais que tornam a inovação sustentável.

Finalmente, nenhuma parceria pode durar sem um compromisso mútuo com segurança e conformidade. Seja SOC2, HIPAA, ISO ou outros quadros que se aplicam, os requisitos específicos variam com a base de clientes e o segmento vertical da indústria — mas a responsabilidade é compartilhada. As equipes de infraestrutura e produto devem internalizar essas obrigações, reconhecendo que a conformidade não é um exercício de marcação de caixas, mas uma base de confiança com os usuários.

Tomados em conjunto, essas práticas e mentalidades tecem a infraestrutura e o produto em uma unidade coesa, com linguagem compartilhada, visibilidade compartilhada e responsabilidade compartilhada pelo progresso, resiliência e confiabilidade.

Equipes Conhecedoras

Ter as pessoas certas é tão importante quanto ter os sistemas certos. Idealmente, as equipes devem incluir membros que já conhecem seu caminho em torno da GenAI, ou aqueles que vêm de backgrounds de computação de alto desempenho e centros de dados de hiperscale. O que realmente importa é a experiência prática e as lições que você só obtém ao construir e apoiar plataformas de GPU como serviço. Isso significa entender como as GPUs conversam entre si, como os treinamentos acoplados se comportam, e como sensíveis são à latência, sincronização e entrega de dados.

À medida que os modelos continuam crescendo e as implantações aumentam, as equipes também precisam dar um passo atrás e pensar na jornada completa do cliente. Começa com a pesquisa e experimentação iniciais, move-se para o treinamento em grande escala, então para o ajuste fino e, finalmente, para a inferência. Cada uma dessas fases parece um pouco diferente, e as necessidades mudam ao longo do caminho. A natureza iterativa do desenvolvimento de modelos está constantemente nos ensinando sobre que tipo de infraestrutura, fluxos de trabalho e capacidades são necessários para manter um centro de dados de GenAI apto para o propósito.

Muitas vezes, as equipes de infraestrutura e produto operam em suas próprias bolhas. Para qualquer empresa séria sobre escalar a GenAI para a produção, isso tem que mudar. O sucesso depende de quebrar essas silos e criar uma propriedade compartilhada da plataforma. Com as pessoas certas, uma visão clara e um quadro prático, ambos os lados podem se alinhar no mesmo livro de jogadas — um que os ajuda a se mover mais rápido, permanecer responsáveis e, finalmente, entregar implantações de GenAI bem-sucedidas.