Projetos de IA falham em produção por motivos banais: dados ruins, sem monitoramento, sem dono e prompts fingindo ser arquitetura.
Sem loop de eval
Equipes entregam demos sem um conjunto de testes com perguntas reais de usuários. A precisão deriva. O suporte aprende a desconfiar do bot.
Integração como pensamento tardio
CRMs, ticketing, auth e billing ficam fora do protótipo. Produção precisa de webhooks, retries e idempotência — não de um exemplo com curl.
Surpresas de custo e latência
Sem cache, roteamento e seleção de modelo, as contas disparam em escala. Projetamos controles de custo desde o início.
O que funciona em vez disso
Começar estreito, medir semanalmente, manter humanos no loop e tratar IA como aceleração para engenheiros que já entregam. É assim que construímos agentes e RAG que sobrevivem ao contato com clientes.