GenOps Framework
A PONTE ENTRE TECNOLOGIA, NEGÓCIOS E INOVAÇÃO
Há 35 anos, um grupo de pessoas juntou-se para trabalhar num objetivo comum: impulsionar a transformação digital, a revolução tecnológica dos nossos dias. À história de como as pessoas interagem, colaboram e trabalham juntas, de acordo com princípios partilhados, para alcançar objetivos comuns, chamamos Gestão de Equipas.
Com a sua experiência reconhecida, a equipa começou a responder aos problemas dos clientes com soluções de software desenvolvidas à medida, transformando ideias inovadoras em resultados tangíveis. À história de como resolver os desafios dos clientes, dar prioridades aos seus interesses, superar obstáculos e alcançar objetivos, chamamos Sucesso do Projeto.
Outras equipas semelhantes, em diferentes organizações, pararam de avançar. No entanto, esta equipa começou a identificar padrões, a reutilizar código e a criar metamodelos para otimizar os seus processos de produção. A equipa utilizou IA Generativa Simbólica para automatizar tarefas, melhorar a eficiência e evitar erros humanos. À história de como passar do trabalho manual para processos impulsionados pela tecnologia chamamos Automação.
Projetos mais complexos exigiram equipas de especialistas dedicadas e permanentes, a antecipação proativa das necessidades e roadmaps que delineassem a visão e indicassem a direção e a forma de medir o progresso. À história de como os projetos evoluem para produtos e de como estes produtos são concebidos, desenvolvidos, adotados pelo mercado, mantidos e melhorados chamamos Gestão de Produto.
Com o tempo, à medida que a equipa geria múltiplos projetos, produzia inúmeros produtos e implementava a automação, surgiu uma compreensão mais ampla do seu propósito, do seu ambiente e das suas vantagens competitivas. À história de como formular e executar esses planos a longo prazo, para garantir sustentabilidade e sucesso, chamamos Estratégia.
IA Generativa: Neuronal vs. Simbólica
A IA Generativa Neuronal refere-se a um tipo de IA que utiliza redes neuronais para gerar novo conteúdo que é semelhante ao conteúdo com o qual foi treinada. Isto pode incluir texto, imagens, música, código e outros conteúdos multimédia ou dados.
A IA Generativa Simbólica, em contraste com a IA Generativa Neuronal, depende de regras e lógica programadas explicitamente para gerar novo conteúdo ou dados. É uma parte da IA que utiliza raciocínio simbólico, que é baseado em lógica, ao contrário do reconhecimento de padrões, que é típico em redes neuronais.
IA Generativa aplicada à Engenharia de Software
A IA Generativa passou de um domínio de nicho para um fenómeno tecnológico mainstream em apenas um ano. Enquanto, anteriormente, este conceito intrigava um grupo seleto de entusiastas da tecnologia, agora trata-se de um tópico de interesse para um amplo espectro de profissionais que afeta o trabalho de todos. Desta forma, verificamos uma procura acrescida, e cada vez mais abrangente, por recursos de IA Generativa.
No entanto, grande parte da jornada para aplicar a IA Generativa à engenharia de software de nível industrial permanece inexplorada. O GenOps guia-o numa jornada transformadora sobre o potencial da IA Generativa na reformulação da paisagem do software e da gestão de negócios.
Esta framework destaca-se no mercado pela combinação do poder tecnológico da IA Generativa Neuronal com o uso controlado de modelos e IA Generativa Simbólica para disromper a produção de software.
Além disso, o GenOps mescla soluções alimentadas por IA Generativa combinadas com resultados de negócios tangíveis. Esta dualidade abarca tanto profissionais tecnológicos quanto de gestão, fornecendo-lhes uma linguagem comum. E a inclusão de aplicações reais e histórias de sucesso amplifica o seu atrativo – porque não só compreende a teoria, mas também dá a conhecer o seu impacto nos negócios, partilhando insights imediatamente acionáveis.
Dado o aumento da popularidade da IA Generativa, a framework GenOps responde diretamente à procura do mercado. É oportuna, relevante e está alinhada com o atual momentum tecnológico.
Enquanto a crescente popularidade da IA Generativa leva, inevitavelmente, ao aumento da criação de conteúdo, o GenOps apresenta uma perspetiva única na abordagem à engenharia de software, pois combina IA Generativa Neuronal e Simbólica, e funde o conhecimento técnico com a estratégia de negócios, garantindo o seu destaque e competitividade.
O GenOps responde a uma necessidade crescente na interseção de tecnologia e negócios, aproveitando o ímpeto de um paradigma tecnológico emergente. A combinação de profundidade, praticidade e a ponte entre a tecnologia e a gestão posiciona esta framework como um recurso indispensável a integrar nas práticas (melhores e próximas) do negócio tecnológico contemporâneo.
Genio, a essência do GenOps
O Genio é a plataforma da Quidgest para conceber soluções de software de gestão, aplicando conhecimento do negócio e IA Generativa Neuronal, e para criar código, através de IA Generativa Simbólica. O uso concomitante de IA Generativa Neuronal e Simbólica no Genio proporciona uma fusão de competências única e robusta. Vejamos porquê:
- A IA Neuronal é exímia no processamento de dados não estruturados, aprende a partir da experiência e lida com incertezas, enquanto que a IA Simbólica é excelente para o raciocínio lógico, decisões baseadas em regras e representação explícita do conhecimento. Ao integrar ambas, o Genio aproveita o melhor dos dois mundos da IA para fornecer soluções mais abrangentes e eficazes.
- A natureza baseada em regras da IA Simbólica oferece uma compreensão clara do processo de tomada de decisão. Combinada com a IA Neuronal, ela fornece soluções robustas que garantem, em simultâneo, a transparência e a explicabilidade. Isto é crucial para auditorias, debugging, melhoria contínua e construção de confiança junto dos utilizadores.
- A IA Generativa Neuronal adapta-se a novas informações e aprende a partir dos dados de forma autónoma. Por outro lado, a IA Generativa Simbólica incorpora conhecimento de domínio e regras empresariais diretamente no sistema, permitindo uma adaptação mais rápida a requisitos empresariais específicos. Esta combinação resulta em sistemas que evoluem ao longo do tempo e se mantêm alinhados com os objetivos empresariais.
- A IA Generativa possibilita a criação automatizada de código, poupando tempo e esforço significativos no desenvolvimento. A IA Neuronal sugere e melhora pequenos trechos de código como modelos, enquanto a IA Simbólica gera o código completo para soluções de gestão muito complexas baseadas em regras predefinidas, combinando esses modelos com os modelos de negócio.
- A IA Simbólica, aliada a conceitos de qualidade industrial, evita erros. Ela fornece regras específicas para a geração de código seguir, reduzindo as hipóteses de erros para quase zero. No improvável caso de uma falha, o Mean Time to Recovery é quantificado em minutos.
Em resumo, a utilização combinada de IA Generativa Neuronal e Simbólica no Genio conduz a sistemas que são robustos, adaptáveis, acessíveis, eficientes e capazes de aprender com a experiência enquanto se ajustam a regras e lógicas específicas.
Porquê o GenOps?
O GenOps é uma combinação poderosa que está a definir os limites do que é possível no desenvolvimento de software. E a fusão de Padrões, Modelos, IA Generativa Neuronal, IA Generativa Simbólica, Gestão de Produto e DevOps é a próxima fronteira.
Nas páginas centrais desta Quidnews, apresentamos uma visualização multicamada da arquitetura do GenOps e mostramos a sua complexidade e as interdependências. O esquema está organizado em cinco camadas distintas, sendo que cada uma representa um foco específico – desde a estratégia até ao empoderamento da equipa.
Cada símbolo disperso por estas camadas representa um atributo essencial do GenOps e, na maior parte do tempo, uma disrupção em relação às práticas convencionais de engenharia de software. São práticas que precisam de ser alteradas quando a IA Generativa, a modelação assente em dados e a hiper-automatização disrompem o processo de desenvolvimento de software.
Na estrutura do GenOps, a presença destas camadas e interdependências ajuda a entender o panorama geral. O esquema também é útil para difundir o GenOps como um “kata”, não como uma solução específica, mas sim como uma abordagem estruturada e rotina para a resolução de problemas e a melhoria contínua da organização, onde o principal motor é o comportamento das pessoas.
