O que muda nos requisitos quando o projeto sai do laboratório e por que cultura, dado e talento costumam mascarar um limite de arquitetura que só se revela quando o volume cresce,incluindo quantos projetos de IA coexistem hoje na mesma empresa sem conversar entre si.

Em que momento a IA deixa de ser projeto e vira linha permanente no orçamento; quanto do custo vem do modelo e quanto vem de mover dado de um lugar para outro; e como decidir, carga a carga, onde treinar, onde processar o dado sensível e onde inferir — sem comprometer arquitetura cedo demais.

Troca de experiências com pares sobre infraestrutura como despesa operacional ou ativo estratégico, o contexto brasileiro (o país concentra 48% da capacidade instalada de data centers da América Latina e 71% da que está em construção, mas cerca de 60% das cargas digitais nacionais ainda são processadas fora) e por onde começar quem ainda não estruturou nada.