Notas, lições e opiniões de projetos reais em dados e IA, escritas para times na América Latina.
Compare métricas governadas, recuperação de documentos e relações entre entidades para escolher a arquitetura de IA adequada às suas perguntas.
Ler artigo →Monte testes de agentes de IA com tarefas representativas, resultados observáveis, casos de falha e critérios de lançamento adequados ao processo.
Ler artigo →Construa um agente de relatórios que calcule mudanças de KPIs, confira a qualidade dos dados e separe observações de causas não demonstradas.
Ler artigo →Como sair do piloto e operar com confiabilidade: falhas de ferramentas, permissões, recuperação, avaliação e responsáveis pelas exceções.
Ler artigo →Desenhe um primeiro agente de dados com uma tarefa concreta, métricas aprovadas, acesso autenticado, respostas verificáveis e testes de aceitação.
Ler artigo →Prepare os dados para um agente de IA com uma definição aprovada, SQL na granularidade correta, permissões e testes de aceitação.
Ler artigo →Calcule o custo completo de um agente de IA com um exemplo explícito de desenvolvimento, tokens, novas tentativas, manutenção e revisão humana.
Ler artigo →Compare um fluxo fixo, uma etapa assistida por IA e um agente usando um caso de suporte, possíveis falhas e critérios práticos de decisão.
Ler artigo →Identifique erros de IA na análise de dados: definições ambíguas, joins que duplicam vendas, períodos diferentes e explicações sem evidências.
Ler artigo →Entenda como uma camada semântica conecta conceitos de negócio aos dados, ajuda a IA a calcular métricas e quais problemas ela não resolve sozinha.
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Ler artigo →Não precisa treinar um modelo do zero nem montar um chatbot público para extrair valor da IA. Cinco casos de uso com retorno claro em menos de 90 dias.
Ler artigo →O instinto é montar um chatbot público para impressionar. Mas os primeiros agentes que funcionam são os chatos, internos, sem pressão de marca. Por quê.
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