Mesmo simplesmente por meio de uma pesquisa no GoogleTrends, fica claro que as operações de machine learning – ou MLOps, para abreviar – estão a ganhar muito interesse, tanto do ponto de vista científico quanto prático. Por um lado, os componentes de software e o middleware estão proliferando para dar suporte a todas as formas de MLOps, desde o AutoML (ou seja, software que permite que desenvolvedores com experiência limitada em machine learning treinem modelos de alta qualidade específicos para seu domínio ou dados) até recursos específicos Engenharia de ML, por exemplo, explicabilidade e interpretabilidade. Por outro lado, quanto mais essas plataformas penetram nas actividades diárias das operações de software, maior o risco de o software de IA se tornar insustentável do ponto de vista social, técnico ou organizacional. Esta palestra oferece uma definição concisa de MLOps e sustentabilidade de software de IA e descreve os seus principais desafios.
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