A transformação digital chegou ao ponto em que o software não é mais o produto final, mas o meio pelo qual empresas entregam inteligência. Nesse cenário, DevOps e MLOps surgem como práticas que unem tecnologia, dados e automação para acelerar resultados.

Enquanto o DevOps foca em reduzir o tempo entre o desenvolvimento e a entrega de software, o MLOps leva essa agilidade para o mundo da inteligência artificial, garantindo que modelos de machine learning sejam monitorados, escalados e atualizados com a mesma disciplina que o código de produção.

Pesquisas da McKinsey mostram que, embora mais de 75% das empresas já utilizem inteligência artificial em alguma função de negócio, apenas 1% atingiu maturidade em seus programas de adoção. O verdadeiro desafio agora não é mais decidir se você deve implementar MLOps, mas descobrir como integrá-lo à sua estrutura de DevOps para transformar experimentos em resultados reais.

O que é DevOps?

O DevOps nasceu da necessidade de quebrar o muro entre desenvolvimento e operações. Ele combina cultura, automação e ferramentas para entregar software com mais rapidez e menos falhas.

Em essência, o DevOps busca:

• Integração Contínua (CI): Todo código novo é testado e validado automaticamente.
• Entrega Contínua (CD): O software pode ser implantado em produção a qualquer momento.
• Monitoramento Contínuo: Feedback imediato sobre falhas ou gargalos.

Esses pilares criam um fluxo de entrega contínua que reduz o tempo de ciclo e aumenta a confiabilidade do produto final.

O que é MLOps?

Com o avanço da IA, surgiu o desafio de operacionalizar modelos de machine learning com a mesma eficiência dos sistemas de software. É aí que entra o MLOps (Machine Learning Operations).

O MLOps expande os princípios do DevOps para incluir dados, modelos e pipelines de IA. Ele garante que os modelos sejam versionados, testados, auditados e reimplantados de forma automatizada, o que reduz riscos e melhora a escalabilidade.

Entre seus principais elementos:

• Treinamento automatizado de modelos (AutoML);
• Gerenciamento de dados e features;
• Monitoramento de performance de modelos em produção;
• Governança e compliance dos dados utilizados.

Ao adotar práticas maduras de MLOps, as empresas conseguem acelerar significativamente o ciclo entre o experimento e a produção, tornando a entrega de modelos de IA mais ágil, segura e reprodutível.

As principais diferenças entre MLOps e DevOps

Embora compartilhem princípios, há diferenças estruturais:

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Em outras palavras: Enquanto o DevOps gerencia código, o MLOps gerencia aprendizado.

O ponto de convergência: Automação inteligente

O verdadeiro valor surge quando DevOps e MLOps se unem em um ecossistema de automação inteligente.

Empresas que aplicam ambos conseguem:

• Escalar aplicações baseadas em IA com segurança.
• Reduzir retrabalho entre times de dados e TI.
• Monitorar regras e modelos com mais precisão.
• Garantir conformidade em auditorias e processos regulatórios.

Essa união não é apenas técnica, mas estratégica, capaz de transformar dados em decisões e decisões em valor.

Onde entra o BRMS na história

O BRMS (Business Rules Management System), como o da Abaccus, atua como elo entre o DevOps e o MLOps. Ele permite que as regras de negócio sejam automatizadas, auditáveis e integradas aos fluxos de decisão, tanto no software quanto em modelos de IA.

Com um BRMS, as empresas conseguem:

• Centralizar regras que orientam modelos de machine learning.
• Ajustar políticas e parâmetros de decisão sem depender de TI.
• Garantir compliance e rastreabilidade nas decisões automatizadas.

Em uma arquitetura moderna, o BRMS torna-se a camada de governança que conecta os fluxos de DevOps e MLOps, mantendo a consistência entre código, dados e decisões.