A Spotify ampliou o uso de desenvolvimento assistido por IA e mais que dobrou as mudanças mensais mescladas, de cerca de 8.100 para 17.000 ano a ano em agosto. Com o aumento do volume de alterações nos sistemas de produção, a empresa ajustou controles de qualidade e confiabilidade para lidar com a nova escala.
A companhia opera quase 3.000 serviços de produção para 777 milhões de usuários ativos mensais e relata desafios em processamento de conteúdo, automação de frota e capacidade de computação. Entre as respostas estão melhorias em monitoramento e testes, salvaguardas de rollout e capacidade de rollback, além da adoção do Honk, um agente de codificação em background que executa o Claude via Agent SDK em pods no Kubernetes.
Pesquisadores apresentaram na conferência KDD o estudo “GEO: Generative Engine Optimization”, voltado a melhorar a visibilidade de conteúdos nas respostas de mecanismos generativos. Nos testes descritos, intervenções específicas aumentaram a presença em até 40%, variando conforme o tema pesquisado.
O movimento é comparado ao SEO, mas com uma diferença: ao perguntar a uma inteligência artificial, muitas vezes o usuário recebe uma resposta pronta em vez de uma lista de opções. O texto destaca ainda como a construção de um “rastro público” — entrevistas, artigos, participações e fontes — pode influenciar o que sistemas como os buscadores associados ao ChatGPT encontram e citam, exigindo que assessorias e relações públicas considerem como esses dados são lidos e organizados.
A Starlink já permite que celulares se conectem diretamente aos satélites por meio da tecnologia Direct to Cell, sem a antena usada no serviço residencial. A proposta evoluiu de mensagens de texto para acesso a dados e chamadas via aplicativos, com operação feita em parceria com operadoras de telefonia que disponibilizam parte das frequências.
No Brasil, Vivo e Starlink participam de um ambiente experimental autorizado pela Anatel, com permissão válida até abril de 2029, mas ainda sem oferta comercial ampla. Enquanto isso, a SpaceX recebeu autorização da FCC para implantar até 15 mil satélites de nova geração, com novas frequências para ampliar cobertura e capacidade, inclusive em ambientes internos, aproximando a tecnologia de serviços móveis mais avançados.
Agentes de IA já podem estar “no ar” e com serviço saudável, mas ainda assim a equipe precisa garantir que as respostas estejam melhorando. Ao conectar production traces, dados curados e avaliações, times conseguem identificar falhas, definir melhorias e demonstrar que a próxima versão funciona antes de chegar aos usuários.
O ciclo descrito passa por executar o agente, observar além da disponibilidade, curar exemplos de produção em datasets e suites de avaliação, melhorar o sistema e avaliar resultados antes e depois do deploy. A CoreWeave apresentou o CoreWeave Forge para integrar esse fluxo em um ambiente de desenvolvimento, reunindo ferramentas como Agent Lens, Notebooks, ARIA, Sandboxes e registros de modelos, experimentos e datasets para manter rastreabilidade da versão do modelo até os exemplos em produção.
A Elastic está construindo e operando agentes de IA sobre sua base de dados no Elasticsearch, incluindo ferramentas para descoberta de ataques e chatbots corporativos. Em apresentações, a principal data scientist Susan Chang detalha como a empresa usa tracing para acompanhar dados e respostas, além de criar avaliações para estimar a qualidade e evitar regressões ao mudar os agentes.
Para isso, cada equipe monta seus próprios conjuntos de dados e avaliadores, mas a Elastic busca consolidar tudo em um framework compartilhado. No caso de segurança, a empresa cita métricas como precision e recall para alert IDs, além de scores de similaridade e factualidade ligados a taxonomias como MITRE; já nos chatbots, entram métricas como relevância e completude das respostas, com cenários de consulta e recuperação.
