The New Stack avanca em infraestrutura cloud-native, plataformas de desenvolvimento e engenharia...

A observação do Karpathy sobre psicose de IA vai além do hype—ela reflete um problema arquitetural real que estamos enfrentando nos times de dados. Quando todo stakeholder de repente exige bancos vetoriais, pipelines RAG e integrações com LLM sem entender os casos de uso reais, acabamos construindo sistemas caros e inviáveis. Já vi equipes encaixarem embeddings em data warehouses existentes só porque concorrentes mencionaram GenAI, apenas para descobrir que a qualidade de retrieval não justificava o overhead operacional. A implicação prática é cristalina: precisamos de governança mais forte sobre adoção de features de IA. Antes de adicionar outra camada na sua modern data stack, questione se o problema realmente requer soluções com LLM ou se feature engineering tradicional resolve mais rápido e barato. Os times ganhando agora são aqueles implementando rollouts em estágios com métricas claras, não os perseguindo todo padrão de IA. Essa tendência vai forçar maturidade nas nossas práticas de platform engineering—tratando capacidades GenAI como qualquer outra feature: versionada, monitorada e justificada por resultados concretos.