Por que Personalização e Experimentação Precisam de Tech Stacks Separadas?

O sucesso dos apps modernos depende da personalização — entregar experiências sob medida para cada usuário. Ao mesmo tempo, a experimentação é crucial para melhorar e avaliar esses sistemas de personalização. Curiosamente, empresas líderes como o Spotify mantêm uma separação clara entre as pilhas de tecnologia que alimentam esses dois domínios. Por quê? As razões vão mais fundo do que uma única ferramenta unificada pode resolver.

Personalização vs. Experimentação: Uma Divergência Fundamental nos Objetivos

• Objetivo da Personalização: Construir um sistema que entregue a melhor experiência única para cada usuário individual. Ele usa modelos de ML sofisticados (redes neurais, LLMs, aprendizado por reforço) para processar recursos ricos e gerar recomendações em tempo real e conscientes do contexto.
• Objetivo da Experimentação: Comparar e avaliar qual alternativa (ex: um design de botão diferente, um algoritmo de recomendação diferente) tem melhor desempenho. Permite decisões baseadas em dados através de testes A/B ou bandidos multi-armados.

Os Bandidos Contextuais (Contextual Bandits) borram essa fronteira. Esse algoritmo, que serve diferentes 'braços' com base nas características do usuário, é inerentemente um sistema de personalização. Portanto, o próprio bandido se torna um 'sistema' que deve ser o sujeito de um experimento, comparado com outro sistema (ex: o botão estático antigo). O papel da plataforma de experimentação é avaliar o valor desse sistema de personalização, não construir o sistema em si.

As Razões Decisivas para Tech Stacks Separadas

1. Necessidades de Infraestrutura Divergentes:

   • Stack de ML: Requer acesso a recursos (features) em tempo real de baixa latência, inferência rápida de modelos e infraestrutura de treinamento/serviço para diversos tipos de modelo (boosting, random forests, redes neurais, LLMs).
   • Stack de Experimentação: Otimizada para randomização precisa, agregação de métricas e testes de significância estatística. Forçar a unificação pode levar ao aumento da dívida técnica oculta em sistemas de ML (Sculley et al., 2015) ou limitar a sofisticação da personalização.

2. Limitações Práticas dos Bandidos Multi-Armados:

   • Otimização de Objetivo Único: A maioria dos bandidos otimiza para uma única métrica (ex: taxa de cliques de curto prazo). Na prática, equilibrar múltiplas métricas como satisfação de longo prazo e descoberta é crítico.
   • Equívoco Sobre a Velocidade de Decisão: Métricas de negócio importantes (ex: retenção após 2 semanas) levam tempo para serem observadas, dificultando a atualização rápida dos pesos do bandido. No Spotify, testes A/B simples e confiáveis — permitindo que 300+ times executem milhares de experimentos simultaneamente — entregaram mais valor de negócio do que bandidos teoricamente superiores, mas complexos.

3. Eficiência em Escala: As stacks escalam com mais eficiência quando cada uma foca em sua competência principal. A plataforma de ML padroniza a construção de sistemas de personalização em escala, enquanto a plataforma de experimentação (Confidence) permite avaliar esses sistemas em paralelo com milhares de outros experimentos. Mais detalhes sobre isso podem ser encontrados no material de origem.

Conselhos Práticos para Implementação

• Separe desde o Primeiro Dia: Ao começar com personalização, é tentador optar por uma ferramenta all-in-one. No entanto, dadas as necessidades de infraestrutura fundamentalmente diferentes, investir em uma stack de ML adequada desde cedo compensa a longo prazo.
• Deixe Cada Um Fazer o que Faz Melhor: A stack de ML deve focar em servir recomendações, enquanto a stack de experimentação foca em avaliar sistemas de recomendação.
• Projete para uma Integração Suave: Como a plataforma Confidence do Spotify, projete integrações de API perfeitas com sistemas externos (plataforma de ML, sistemas de anúncios, etc.) para que os times possam configurar experimentos sem etapas extras.

Concluindo, embora a personalização e a experimentação sejam complementares, suas abordagens tecnológicas subjacentes são mais poderosas quando mantidas distintas. O design de infraestrutura que respeita os requisitos únicos de cada domínio é a chave para a inovação sustentável. Vamos lá! 🚀