Inteligência Artificial
Agentes de IA: o que já funciona e o que ainda é demonstração
A demonstração impressiona: o modelo decide sozinho, chama ferramentas e conclui a tarefa. Em produção, o que sustenta é bem mais modesto — e conhecer a fronteira economiza meses.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialPosso usar os dados do meu cliente para treinar IA?
A resposta curta é "depende da base legal e do que você prometeu no contrato". A resposta útil envolve entender por que treinar é diferente de processar — e por que anonimizar é mais difícil do que parece.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialRAG, fine-tuning ou prompt: qual problema cada um resolve
As três técnicas são frequentemente apresentadas como alternativas concorrentes. Não são: cada uma resolve um tipo diferente de falha, e escolher a errada custa semanas.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialComo saber se a sua IA piorou: avaliação sem virar projeto
Você mexeu no prompt e parece melhor. Parece. Sem um conjunto de casos e um número, toda mudança em sistema de IA é fé — e a regressão só aparece quando o cliente reclama.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialLLM para triagem de log: útil sem virar gerador de alarme falso
Pedir para um modelo "analisar os logs e dizer o que está errado" produz texto convincente e inútil. O uso que funciona é mais modesto, mais barato e muito mais confiável.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialTranscrição de áudio na sua própria infra: o que roda sem GPU
Transcrever reunião, ligação e áudio de WhatsApp é uma das tarefas de IA que melhor se resolve em servidor próprio — e é das poucas em que CPU dá conta com folga.
· 7 min de leituraInteligência Artificialpgvector ou banco vetorial dedicado: escolhendo pelo seu volume
A resposta honesta é que na maioria dos projetos o Postgres que você já tem resolve. Onde está a fronteira, o que muda ao cruzá-la, e como não descobrir isso tarde demais.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialAPI de IA ou modelo próprio: a conta que decide
A comparação costuma ser feita entre o preço por token e o preço da máquina, e é justamente aí que ela dá errado. O que decide são o volume, a variação da carga e o custo de operar.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialRodar um modelo de IA na sua própria VPS: o que é realista sem GPU
Dá para rodar um LLM em CPU. A pergunta certa não é se dá, é quanto de qualidade e de velocidade você aceita perder — e para quais tarefas essa troca compensa.
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