Blog · caderno de campo
O que aprendemos colocando IA em produção
Artigos sobre agentes de IA, automação de processos e software sob medida para empresas brasileiras.
Desenvolvimento
Seu fallback de IA nunca rodou em produção. Isso não é plano B — é fé.
Trocar de modelo quando o principal falha parece prudência. Sem teste, avaliação e versão própria, o fallback é só uma segunda forma de errar.
Desenvolvimento
HTTP 200 não é sucesso: a falha de IA que seu dashboard nunca vai mostrar
Sistemas de IA quase nunca caem — eles pioram em silêncio. E o monitoramento que sua equipe já tem foi desenhado para não perceber isso.
Desenvolvimento
Sua IA em produção não tem uma versão. Tem três — e você só controla uma
Prompt, modelo e ferramenta mudam sozinhos e em ritmos diferentes. Quem não versiona os três nunca vai explicar por que a resposta de ontem sumiu.
Desenvolvimento
A IA não tem problema de dados sujos. Tem problema de dados que ninguém governa.
Limpar planilha é fácil. Difícil é decidir quem responde por cada fonte, quem pode ver o quê e o que quebra quando um sistema muda.
Desenvolvimento
Filtrar depois da busca é filtrar depois do vazamento: o erro de arquitetura que mata o RAG corporativo
Seu banco vetorial é uma cópia integral do acervo da empresa. Se a permissão só entra na interface, o dado sensível já circulou. O problema é de arquitetura, não de modelo.
Desenvolvimento
IA em produção não quebra no modelo. Quebra na fila, no timeout e no token
O gap entre o piloto que impressiona e o sistema que sustenta clientes não é o LLM — é a engenharia ao redor dele. E quase ninguém está medindo o que importa.
Desenvolvimento
Seu RAG ainda é de 2023 — e é por isso que ele erra em contratos
A maioria dos projetos de RAG replica uma arquitetura ultrapassada. O gargalo não é o modelo: é recuperação, dados e avaliação.
Desenvolvimento
RAG com Governança: Como Criar um “LexisNexis Interno” para Contratos, Políticas e Históricos de Clientes
Muitas empresas querem perguntar qualquer coisa sobre seus contratos, políticas internas e históricos de clientes em um único campo de busca — mas poucas conseguem fazer isso sem abrir mão de segurança e rastreabilidade. Este artigo mostra como usar RAG, embeddings e busca vetorial para chegar lá com governança desde o desenho.
Desenvolvimento
Arquitetura AI‑native em produção: como projetar filas, fallback, avaliação e custos antes que o caos comece
A diferença entre um protótipo ‘legal’ e um produto AI‑native operando em produção está em meia dúzia de decisões arquiteturais discretas: filas, observabilidade, fallback, avaliação, versionamento e custos. O artigo mostra como amarrar esses blocos em um desenho coerente que aguente escala e erro humano.
Desenvolvimento
Arquitetura AI-native em produção: os padrões que evitam caos, custo e queda de qualidade
Colocar IA em produção não é só integrar um modelo: é desenhar um sistema que suporte falhas, meça qualidade, controle custos e evolua sem quebrar a operação. Veja os padrões técnicos que diferenciam um protótipo de uma arquitetura AI-native de verdade.
Desenvolvimento
Do PDF ao Copiloto Interno: Como Projetar um RAG Confiável em Cima dos Seus Documentos
Não é sobre “colocar um chat em cima dos PDFs”. É sobre projetar uma camada de RAG, embeddings e busca vetorial que transforme contratos, políticas e históricos de clientes em respostas úteis, seguras e rastreáveis.
Desenvolvimento
RAG com Governaça: Como Não Transformar sua Base de Contratos em um Chatbot Fora de Controle
Mais do que responder perguntas sobre contratos e políticas, um sistema de RAG precisa respeitar permissões, manter rastreabilidade e evitar vazamento de informação. Veja como desenhar isso na prática, do ponto de vista técnico e de governança.