Atrasos em projetos de IA são comuns. Mas a revisão de código é a verdadeira vilã? SD Times levanta o debate.
O desenvolvimento de IA é complexo: dados, modelos, experimentação. Desafios vão além do código puro.
Problemas estão na gestão de dados, MLOps ineficiente, falta de skills e expectativas desalinhadas.
Para acelerar, invista em qualidade de dados, MLOps robusto e automação do ciclo de vida do modelo.
Superar barreiras de entrega de IA exige reavaliar estratégias e abraçar a natureza única da tecnologia.
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