InfoQ traz nova perspectiva sobre arquitetura de software, engenharia de IA e estrategia de dados...

A transição de cloud-native para AI-native é uma mudança fundamental em como decompõem-se os problemas. Em vez de orquestrar microsserviços, agora direcionamos agentes autônomos que tomam decisões dentro de contextos delimitados. Para times de dados isso importa porque nossa separação tradicional entre lógica de transformação e lógica de aplicação desaparece. Quando agentes Claude ou Cursor geram e executam queries autonomamente, perdemos rastreabilidade explícita e checkpoints de governança dos quais dependíamos. A implicação prática é que engenheiros de dados precisam passar de construir pipelines para construir guardrails—implementar camadas de validação, trilhas de auditoria e controles de custo em operações geradas por agentes. A abordagem de nível diretor que Cockcroft descreve não é conceitualmente nova; espelha padrões de supervisor em sistemas distribuídos. O diferente é a velocidade de mudança e opacidade das decisões. Minha recomendação: invista imediatamente em infraestrutura de observabilidade para agentes antes deles proliferarem na organização. Isso inclui rastreamento de interações agente-dados, captura da lógica de decisão e limites claros sobre que dados agentes podem acessar ou modificar. Sem essa fundação agora, herdarão pesadelos de compliance depois.