Resolvi fazer uma simples pergunta para o CHAT-GPT:

Segue a resposta da I.A.:

A seguir vou te dar uma comparação objetiva e realista entre Python e Go para IA, e depois um caminho prático para você, considerando seu perfil (Golang, arquitetura hexagonal, alto desempenho, APIs, banco de dados, observabilidade, multitenant, etc.).

🔥 Python vs Go para IA

Comparação honesta, prática e direta para quem é dev experiente.

1. 🧠 Modelo mental da linguagem

Python

• Extremamente produtivo para prototipar.
• Muito código pronto.
• Focado em pesquisa, experimentação e pipelines rápidos.

Go

• Focado em engenharia, produção, estabilidade, concorrência.
• Código simples, padronizado e robusto.
• Decide pouco por você, o que é bom para produção.

Resumo:
Python = ciência e experimentação.
Go = engenharia e produção.

2. 🚀 Velocidade e performance

Python

• “Lento” no topo, rápido na base.

• Quase tudo pesado (tensor, GPU, matrizes) roda em C/C++/CUDA, então a performance bruta vem das libs nativas.

• No restante, é bem mais lento que Go.

Go

• Nativamente rápido, tipado, compilado.

• Gerenciamento de memória excelente.

• Concurrency superior a Python (goroutines >> threads Python com GIL).

• Ideal para serviços que estão servindo modelos (inference).

3. 🧩 Ecossistema IA

Python

Gigantesco:

• PyTorch
• TensorFlow
• JAX
• Scikit-learn
• NumPy
• Pandas
• HuggingFace

É o padrão da indústria de IA.
Quase tudo é feito primeiro ou exclusivamente para Python.

Go

Bem menor, mas crescendo:

• gorgonia.org/gorgonia
• tensorflow/go (abandonada)
• gomlx (muito promissora)
• onnxruntime-go (melhor opção real hoje para produção)
• pigo (face detection pura)
• ggml bindings para LLMs (llama.cpp)

Resumo:
Python = treinamento.
Go = produção/inference rápida e serviços.

4. 🏭 Deploy em produção

Python

• Perfeito para notebooks, labs, protótipos.
• Treinamento é excelente.

– Menos indicado para:

• Microserviços com altíssima carga.
• Baixa latência.
• APIs concorrentes de grande escala.
• Observabilidade simples.

Go

• Ideal para servir modelos:

  • latência baixa,
  • goroutines,
  • escalabilidade,
  • binário único,
  • fácil subir em Kubernetes.

• Integra melhor com infra:

  • Prometheus,
  • OpenTelemetry,
  • Redis,
  • Postgres,
  • Cloud Run,
  • ArgoCD.

Resumo:
Python treina → Go serve.

5. 🧪 Manutenção e complexidade

Python:

• Código muito dinâmico.
• Bugs só aparecem em runtime.
• Escala mal em times grandes.
• Refatoração mais difícil.

Go:

• Tipagem forte.
• Código previsível.
• Refatoração limpa.
• Manutenção simples em grandes times.

Para equipes sérias e sistemas gigantes (como seu ERP multitenant), Go ganha disparado.

6. 🧩 Integração entre Python e Go — a melhor estratégia atual

A abordagem mais usada no mercado é:

Python → treina
Salva modelo (.onnx)
Go → carrega modelo e serve via onnxruntime

Go + ONNX é um canhão:

• latência baixíssima
• sem GIL
• concorrência massiva
• ótimo para APIs
• roda até dentro de container minúsculo

Ex.:
Chatbots, recomendação, classificação, detecção de fraude, OCR, embeddings… tudo pode ser treinado em Python e servido em Go.

🔥 PARA VOCÊ: Caminho prático de Python + Go para IA

Considerando seu stack favorito: Go + Chi + PostgreSQL + Observabilidade + CloudSQL + Docker/K8s

Vou te dar um roadmap 100% aplicado ao seu contexto.

📌 ETAPA 1 — Aprender somente o essencial de Python (rápido)

Você NÃO precisa virar “dev Python”.

Aprenda só:

• Básico da linguagem (listas, dict, funções).
• NumPy.
• Pandas.
• PyTorch ou Scikit-learn.

Duração: 7 dias.

📌 ETAPA 2 — Treinar primeiros modelos simples

Use Python só para treinar modelos pequenos e úteis:

• Classificador de textos.
• Recomendação simples.
• Modelo de previsão de vendas.
• Embeddings (via SentenceTransformers).
• Agrupamento K-means.
• Regressão para forecasting.

Salvar tudo em:

model.onnx

📌 ETAPA 3 — Criar uma API Go para servir o modelo

Use Go + Chi + ONNX Runtime:

import "github.com/microsoft/onnxruntime-go"

session, _ := onnx.NewSession("model.onnx")

Criar:

• rota /predict
• rota /embeddings
• rota /classify

Com middleware:

• JWT (como você já usa)
• Logs estruturados (zap/log/slog)
• Prometheus
• OpenTelemetry (Tempo/Grafana)

📌 ETAPA 4 — Orquestrar tudo com Docker/Kubernetes

• Dockerfile enxuto
• GitHub Actions
• Deploy com ArgoCD (como você já está implementando)
• Métricas → Prometheus
• Logs → Loki
• Tracing → Tempo

📌 ETAPA 5 — Validação no seu ERP/CRM/SESMT

Aplicações reais:

✔ classificação automática de chamados
✔ categorização de produtos
✔ previsão de vendas/estoque
✔ detecção de anomalias fiscais
✔ recomendação de peças automotivas
✔ sumarização de documentos
✔ extração de dados de XMLs
✔ assistente interno (FAQ → WhatsApp)

Tudo rodando com backend Go.

🎯 Resumo final — orientação direta pra você

Use Python apenas para treinar. Não para rodar em produção.

Use Go para tudo que é:

• alta disponibilidade
• baixa latência
• APIs
• multitenant
• observabilidade
• escalabilidade
• pipelines assíncronos
• cargas intensas

O “combo ideal” para você é:

Python (treino)
↓ exporta modelo
ONNX
↓
Go + Chi + ONNX Runtime (produção)

Ver depois:

02 - Caso prático usando Python para treinar um modelo simples (Iris) e exportar para ONNX