AI Engineering (Engenharia de Software para Inteligência Artificial)

O principal desafio no desenvolvimento de sistemas com componentes de IA geralmente não é criar os melhores algoritmos ou modelos, mas entender e resolver problemas de forma eficaz, apoiando a engenharia do sistema - desde a concepção até a manutenção e evolução, entregando soluções confiáveis e responsáveis para a sociedade. A área de pesquisa que toma essa perspectiva da engenharia de soluções que envolvem IA é conhecida como "AI Engineering" (ou Engenharia de Software para IA). AI Engineering tem ganhado destaque na indústria e na academia. Na última semana, o lançamento do "Gartner Hype Cycle" para Inteligência Artificial de 2024 indicou "AI Engineering" no topo das expectativas industriais. Na academia, a conferência CAIN (International Conference on AI Engineering - Software Engineering for AI) triplicou o seu número de participantes na edição de 2024. Baseando-se em experiências práticas de AI Engineering do laboratório ExACTa, que incluem entregas comerciais e patentes, e em pesquisas de mestrado e doutorado que resultaram em publicações pioneiras na área, a palestra contextualiza AI Engineering e oferece insights valiosos para profissionais e pesquisadores. Os temas abordados incluem discussões sobre como lidar com abordagens ágeis, requisitos, arquitetura, projeto, controle da qualidade e confiabilidade (Trustworthy AI) e manutenção (AI/MLOps) no contexto de soluções de IA que envolvem componentes inteligentes baseados, por exemplo, em Machine Learning ou IA generativa com modelos fundacionais (foundation models, como as LLMs).
Bio:
Marcos Kalinowski é professor associado do Departamento de Informática da PUC-Rio. Sua pesquisa se concentra em Software/AI Engineering e Engenharia de Software Experimental e contempla mais de 150 artigos revisados aos pares publicados nas principais conferências e periódicos de sua área. É pesquisador nível 1D do CNPq e recebeu várias distinções por seus artigos em importantes conferências de sua área, como ICSE, CAIN, ESEM e SEAA. É um dos fundadores e coordenadores do laboratório ExACTa PUC-Rio, onde lidera projetos de P&D com parceiros da indústria e supervisiona pesquisas de doutorado e mestrado. É internacionalmente reconhecido como um dos pioneiros em AI Engineering, tendo orientado algumas das primeiras teses e dissertações na área, escrito o primeiro livro sobre o tema, publicado diversos artigos de destaque e atuado nos comitês de organização e de programa da principal conferência da área, CAIN. É membro da rede de excelência em pesquisa ISERN (International Software Engineering Research Network) e atua em diversas colaborações internacionais. Antes de iniciar sua carreira acadêmica, acumulou mais de dez anos de experiência na indústria de software, atuando em funções que vão de desenvolvedor a diretor. É Senior Advisor da iniciativa brasileira de qualidade de software MPS.BR. É editor da trilha In-Practice e associate editor do Journal of Systems and Software e tem atuado como parte dos comitês organizadores e de programa de diversas conferências internacionais. É general chair do ICSE 2026, sendo responsável por trazer a principal conferência da área de Engenharia de Software para o Brasil pela primeira vez.