Os Erros de Arquitetura que o CTO Precisa Evitar
Marcos Oliveira, fundador da Trilion com 30 anos de experiencia em tecnologia, parceiro de Oracle, NVIDIA, AWS, Google Cloud e Microsoft Azure, viu os mesmos erros se repetirem: dados em silos sem governanca, modelos em producao sem MLOps, APIs sem versionamento e IA que funciona em demo mas nao em escala. O custo: 18-24 meses de retrabalho.
Pilares da Arquitetura de IA para o CTO
- Data mesh e governanca: Dados descentralizados por dominio de negocio, com qualidade garantida e lineage rastreavel.
- MLOps e CI/CD para modelos: Pipeline de treinamento, validacao, deploy e monitoramento — da mesma forma que o time ja faz com software.
- LLMs proprietarios vs APIs: Quando fine-tunar modelos proprios vs usar OpenAI/Anthropic — decisao de custo, latencia, privacidade e controle.
- Observabilidade de IA: Monitoramento de drift, performance e auditoria de decisoes — essencial para compliance e confianca.
Quando Construir vs Comprar
| Cenario | Construir | Comprar |
|---|---|---|
| Dados sensiveis ou LGPD | Recomendado | Com cautela |
| Diferencial competitivo | Essencial | Nao diferencia |
| Commodity (OCR, traducao) | Desperdicio | Ideal |
| Time de ML inexistente | Arriscado | Inicio recomendado |
LGPD e Governanca de IA
Todo projeto Trilion e projetado com LGPD-compliance desde a concepcao: minimizacao de dados, consentimento rastreavel, direito ao esquecimento e auditoria de decisoes automatizadas. Nao e custo adicional — e arquitetura correta desde o inicio.