A QCon AI New York 2026, que ocorre nos dias 15 e 16 de dezembro no The Westin Jersey City Newport, reúne engenheiros sêniors e líderes técnicos para discutir desafios reais de IA em ambiente produtivo. A conferência está organizada em torno de quatro eixos principais: identidade e autorização de agentes, confiabilidade de avaliações, otimização de custos com tokens e revisão de código em escala.
Controle de Acesso e Guardrails para Agentes
Nancy Wang, fundadora e responsável pela escalabilidade de proteção de dados na AWS, apresentará alternativas para o dilema clássico de permissões de agentes: ou conceder acesso amplo demais com risco, ou restringir tanto que a ferramenta não funciona. Ronak Nathani, que liderou a migração para Kubernetes no LinkedIn, complementará a discussão com guardrails práticos implementados em seu agente de operações, que funciona em mais de 500 mil nós e 5 milhões de pods. Essas palestras abordarão limites de taxa, aprovação de pares para mudanças em produção e modelos de autorização testados em escala.
Avaliações Confiáveis e Economia de Contexto
Fabio Flores, responsável pelo desenvolvimento de fundação em Agentic Ordering na DoorDash, argumentará que a mesma métrica de avaliação deve ser aplicada tanto em simulações quanto em sessões em produção, garantindo que melhorias medidas antes do lançamento se traduzam em ganho real. Em paralelo, Tejas Chopra, que trabalhou com infraestrutura de cache distribuído na Netflix, explorará compressão de prompt e estratégias de cache para aumentar hits em provedores, incluindo armazenamento em camadas para histórico de conversas e modos de falha enfrentados pela equipe.
Revisão de Código em Escala com IA
Min Chen, liderando a engenharia de software nativa de IA no LinkedIn, apresentará como filtrar descobertas com baixa confiança antes de chegar aos desenvolvedores. O sistema de revisão do LinkedIn processa dezenas de milhares de pull requests por semana em aproximadamente 10 mil repositórios, medindo qual porcentagem de sugestões é incorporada em código mesclado.
Maturidade Organizacional com IA
Nathen Harvey, líder de DORA no Google Cloud, explorará como avaliar maturidade em IA além de métricas de adoção. Seu argumento central é que IA amplifica tanto os pontos fortes quanto os problemas já presentes nas organizações, tornando essencial identificar em qual cenário a ferramenta será benéfica.
As palestras são apresentadas por praticantes sêniors com foco em padrões transferíveis e erros custosos a evitar. O formato inclui tempo para perguntas diretas aos apresentadores, e não há conteúdo de marketing ou pitchas de produtos ocultos. O objetivo é que equipes retornem com padrões prontos para adotar e riscos documentados a contornar.
