QCon AI Boston 2026: Programação Revela Desafios da IA em Produção e Impactos no Ciclo de Desenvolvimento de Software

O QCon AI Boston 2026, evento dedicado a engenharia de inteligência artificial em produção, terá sua programação completa disponível para acesso. Marcado para os dias 1 e 2 de junho na Boston University, o encontro de dois dias reúne especialistas de grandes empresas como DoorDash, LinkedIn, Netflix, Apple e Red Hat para discutir desafios práticos da IA além dos protótipos.

Foco da Programação: Da Demonstração à Produção Real

Organizado pelo Senior Principal Software Engineer Eder Ignatowicz, da Red Hat AI, o evento destaca o abismo entre demonstrações que impressionam e sistemas que precisam operar sob tráfego real, restrições de custo e auditoria rigorosa. O programa aborda temas fundamentais para a adoção sustentável da IA em larga escala, como:

Engenharia de contexto para agentes: como adaptar agentes de IA para funcionarem dentro dos serviços, dados e processos internos de empresas;
Economia e infraestrutura de inferência: estratégias para controlar custos e latência na operação de modelos de linguagem em escala empresarial;
Confiabilidade, avaliação e segurança: métodos para garantir sistemas auditáveis, seguros e adaptativos;
IA no ciclo de desenvolvimento de software (SDLC): transformação dos processos e papéis de engenharia com a integração da IA.

Engenharia de Contexto para Agentes em Ambientes Corporativos

Durante a fase experimental, agentes de IA costumam apresentar bom desempenho, mas sua integração em ambientes reais pode revelar falhas. Dois destaques são:

Context Engineering at LinkedIn: Ajay Prakash, do LinkedIn, apresenta o uso do Model Context Protocol (MCP) para que agentes de codificação interajam com serviços e frameworks internos, personalizando o comportamento para a realidade da empresa.
Beyond Prompting: Ricardo Ferreira, da Redis, discute os elementos essenciais para construir aplicações de IA em produção, focando em dados e contexto de recuperação que garantem saídas confiáveis dos modelos de linguagem.

Custos de Inferência e Infraestrutura para IA em Escala

O custo e a latência da inferência impactam diretamente a arquitetura de sistemas que servem empresas de grande porte. Entre as sessões estão:

Serving LLMs at Scale: Khawaja Shams, CEO da Momento, destaca o papel do cache KV como diferencial oculto para otimizar custo, utilização de GPU e o tempo até o primeiro token na inferência.
Scaling Frame Agnostic AI Agent Infrastructure with Ray: Engenheiros da Apple explicam a transição de notebooks locais para uma "Agent Engine" robusta que suporta serviços web em larga escala.
From Fab To Token: Jordan Nanos, da SemiAnalysis, apresenta uma análise dos gargalos físicos e econômicos atuais na infraestrutura de IA, comparando estratégias de hyperscalers tradicionais e "Neoclouds" especializadas.

Confiança, Avaliação e Segurança em Sistemas de IA

Garantir segurança, confiabilidade e avaliações contínuas são desafios centrais. As sessões abordam:

SafeChat: Bruna Pereira, da DoorDash, discute a construção de sistemas de segurança em tempo real para marketplaces baseados em IA.
Adaptive Recommenders in the Real World: Mallika Rao, da Netflix, apresenta um motor de recomendação adaptativo que aprende e evolui continuamente em produção.
Building Reusable Evaluation Frameworks: Susan Chang, da Elastic, compartilha frameworks para avaliação de agentes de IA em operação há quase dois anos.
Zero Trust Agent Systems: Advait Patel, da Broadcom, expõe os desafios de operar sistemas agentic sob políticas rigorosas de segurança, conformidade e resposta a incidentes.

IA no Fluxo de Trabalho do Desenvolvimento de Software

O evento também investiga como a IA vem transformando o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC). Destaque para:

AI First, Quality Always: Catherine Weeks, da Red Hat, apresenta um estudo de caso sobre a adoção de SDLC agentic que equilibra produtividade, qualidade e confiança.
Abertura com Keynote: Lizzie Matusov, CEO da Quotient, discute as cinco fases da maturidade em IA nas organizações de engenharia, identificando os pontos onde as equipes costumam estagnar.

Como Participar e Benefícios para Profissionais

O QCon AI Boston 2026 oferece descontos para inscrições antecipadas (early bird até 14 de abril) e para grupos de equipes. Profissionais de engenharia de software, arquitetos, líderes técnicos e interessados em IA aplicada em produção encontrarão conteúdo avançado para superar desafios reais de implementação e operação.

Além das sessões, o evento proporciona networking com especialistas de ponta e acesso a práticas recomendadas para manter sistemas de IA confiáveis, seguros e economicamente viáveis.