A Amazon contestou publicamente as reportagens que associam suas recentes interrupções de serviço ao uso de ferramentas de codificação por inteligência artificial. A empresa reiterou que não há evidências de que incidentes sejam mais comuns com o uso de IA, conforme publicado hoje pelo portal The Register. Em resposta às reportagens do Financial Times sobre uma reunião interna que listava “mudanças assistidas por IA generativa” como fator contribuinte para uma “tendência de incidentes”, um porta-voz da Amazon reafirmou a posição da companhia: “Não vimos evidências convincentes de que incidentes são mais comuns com ferramentas de IA”. A empresa manteve a declaração feita em fevereiro, embora não tenha fornecido dados para análise independente.
Incidente na AWS
A discussão foi reacendida após um incidente em fevereiro envolvendo a ferramenta interna Kiro AI, que afetou a disponibilidade do AWS Cost Explorer na partição da China continental. Na ocasião, a Amazon esclareceu que “este breve evento foi resultado de erro humano – especificamente controles de acesso mal configurados – não de IA”.
Queda do e-commerce
Na última quinta-feira, o site e os serviços de e-commerce da Amazon ficaram indisponíveis por várias horas para alguns usuários, problema que a empresa atribuiu a “uma implantação de código de software”. A AWS não estava envolvida no incidente. Corey Quinn, economista-chefe de nuvem da Duckbill, escreveu no The Register que “a AWS preferiria que o mundo acreditasse que seus engenheiros são incompetentes a admitir que sua inteligência artificial cometeu um erro”. James Gosling, principal projetista do Java e ex-engenheiro distinto da AWS, criticou os cortes de pessoal: “A análise de ROI foi desastrosamente míope. Esses sistemas são estruturas interconectadas complexas. A menos que todo o ecossistema seja compreendido em totalidade, decisões ruins são tomadas.”
A Amazon manteve que a reunião TWiST é seu encontro operacional semanal regular para revisão de desempenho e que, como parte normal dos negócios, inclui análises de disponibilidade visando melhoria contínua.
