Então, você quer criar uma solução de IA. Ótimo. Mas talvez, só talvez, ninguém tenha lhe contado tudo antes de você começar. Como alguém com profundo conhecimento em engenharia de IA, aqui vai uma visão mais honesta e menos refinada sobre a criação de soluções de IA. Vamos mergulhar no que as pessoas ignoram.
1. O “problema” vem antes da “solução”
Um dos maiores erros na entrega de soluções de IA é pular direto para modelagem, tecnologia e ferramentas sofisticadas. Você pega um algoritmo sofisticado ou lê sobre um novo LLM e pronto. Mas isso é o contrário.
Em vez disso, comece perguntando qual problema comercial ou humano você está resolvendo. Qual métrica melhora? Qual ponto problemático do usuário é resolvido? Uma publicação de blog observou: "Criei implementações de IA tecnicamente impressionantes que não resolveram nenhum problema comercial real."
Se você pular isso, suas soluções de IA parecerão legais, mas resultarão em... nada significativo.
2. Os dados são o seu calcanhar de Aquiles
Aqui está a verdade nua e crua: as soluções de IA são tão boas quanto aquilo com que você as alimenta. Lixo que entra, lixo que sai. Um artigo recente sobre armadilhas comuns em projetos de IA/ML afirmou que dados de baixa qualidade, valores ausentes, viés e infraestrutura inadequada são fatores decisivos para o sucesso ou fracasso do projeto.
Se você não investir tempo desde o início na limpeza, auditoria e manutenção de pipelines de dados, suas soluções de IA falharão quando você menos esperar.
Dica: trate os dados como cidadãos de primeira classe, não apenas como algo que você lida “mais tarde”.
3. Produção (não apenas “funciona na minha máquina”)
Você pode construir um protótipo ou um modelo de pesquisa, e ele "funciona". Mas produzir uma solução de IA exige mais. Da latência à escalabilidade e às restrições de recursos, tudo isso é real. Um artigo dizia: "A complexidade da integração se multiplica ao implantar modelos em sistemas de produção existentes".
Portanto, ao projetar suas soluções de IA, pergunte:
• Isso pode sobreviver a uma carga pesada
? • A infraestrutura e os custos são administráveis?
• O que acontece quando o modelo muda ou os dados do mundo real mudam?
Se você não construir para produção, acabará com um brinquedo de pesquisa lindamente projetado, não uma solução de IA funcional.
4. A simplicidade vence com mais frequência do que a sofisticação
Há algo no mundo das soluções de IA em que novas estruturas brilhantes, agentes sofisticados e arquiteturas multimodelo distraem você do caminho simples. Percebi isso no meu trabalho, e outros também relatam.
Uma solução simples e bem-feita supera sistemas instáveis e superprojetados. Portanto: pense em algo minimalista, pense em algo sustentável. O objetivo é entregar algo confiável e tecnicamente sofisticado. Ao desenvolver soluções de IA, pergunte-se: "Essa complexidade é realmente necessária?"
5. Produto + UX = Sucesso (ou Fracasso)
Eis algo que surpreende muitos engenheiros: às vezes, sua solução de IA falha não porque o modelo é ruim, mas porque o produto em torno dele é ruim. Por exemplo, uma equipe criou uma ferramenta de resumo de transcrições de reuniões (uma solução de IA) e achou que o tamanho do resumo era fundamental. Acontece que os usuários só queriam itens de ação.
Se você não pensar em quem usa, como usa e com o que se importa, você acabará construindo algo que não será usado. Portanto, trate a solução de IA como parte de um produto maior.
6. Ética, preconceito e governança são importantes (sério)
Certo, isso é mais do que "sentir-se bem". Se suas soluções de IA ignoram preconceito, transparência e privacidade de dados, você está pedindo problemas. Há casos documentados de injustiça, danos inesperados e exclusão de pessoas.
E a regulamentação está chegando. Portanto: incorpore mecanismos de ética, responsabilização e envolvimento humano desde o início. Suas soluções de IA serão mais fortes e confiáveis se você fizer isso.
7. É uma jornada, não uma corrida
Sua primeira solução de IA não será perfeita. Passar de um protótipo para um sistema confiável e sustentável costuma levar muito mais tempo do que o esperado. Lembre-se: muitas equipes alcançam 80% do que desejam rapidamente; os últimos 20% levam meses.
Portanto, defina expectativas com as partes interessadas: você está construindo algo que aprende, evolui e precisa de monitoramento. Tudo bem. É melhor ser transparente desde o início do que se surpreender depois.
8. Manutenibilidade e Dívida Técnica São Reais
Ao colocar sua solução de IA em operação, você descobrirá novos tipos de dívida: dívida de dados, dívida de modelo, dívida de configuração e dívida ética. Elas se acumulam rapidamente.
Portanto, a manutenção do plano inclui modelos de versionamento, monitoramento de desvios, gerenciamento de pipelines e atualização com novos dados. Sem isso, sua solução se degrada com o tempo.
9. Equipe e habilidades são mais importantes que ferramentas
Por fim, saiba disso: ferramentas (frameworks, bibliotecas, SaaS) são úteis. Mas o que realmente importa é a equipe e como vocês se integram entre as funções. Alguém que entenda de negócios + infraestrutura + ML + ética será mais útil do que um "mago de modelos" solitário.
O artigo “9 problemas do mundo real que engenheiros de IA estão resolvendo hoje” destaca como questões como limitações de infraestrutura, integração de sistemas legados, otimização de custos e conformidade regulatória exigem habilidades técnicas e interpessoais.
Portanto, ao planejar suas soluções de IA, monte uma equipe com habilidades diversas. Não confie demais em apenas "encontrar o algoritmo certo".
Resumindo
Quando você cria soluções de IA como engenheiro:
• Comece com problemas reais, não com modelos
• Trate os dados como sua base
• Design de produção precoce
• Escolha a simplicidade quando possível
• Pense em produto + UX, não apenas em código
• Incorpore ética, governança e monitoramento
• Reconheça que este é um jogo longo
• Planeje a dívida técnica e a manutenção
• Construa a equipe certa e habilidades multifuncionais
Se você tiver isso em mente, suas soluções de IA terão uma chance significativamente maior de causar impacto e um risco menor de falhar silenciosamente.
Leia também: Por que a IA não precisa de ML, mas ML não pode sobreviver sem ai
