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Quem já tentou trocar toda a IA de uma vez no sistema sabe que o risco de falhas e o custo de rollback pesam dmais. A saída prática é ir aos poucos, integrando novas versões aos poucos e mantendo o fluxo.
No meu time, sempre tentamos fazer rollouts controlados, assim dá pra ajustar na hora, sem perder o foco na estabilidade.
Exato, na hora do deploy, a gente consegue prever muito mais quando conhece os limites do modelo. Essa abordagem de migração aos poucos ajuda demais a não gerar impacto na operação.
Concordo, o risco maior é confiar demais na automação e esquecer de testar bem as fases intermediárias. Sem isso, dá ruim na hora do rollout.