Qual é a melhor arquitetura de IA?

Para responder a pergunta: “Qual é a melhor arquitetura de IA?” Responda primeiro se IA é a solução adequada. Comece pelo o MVP experimental + Poc (Prova de conceito) para validar essa hipótese.

Depois faça outra pergunta: Qual é a menor arquitetura de IA que eu posso implementar para uma validação mais próxima do real? Responda fazendo o MVP funcional!

Se deu tudo certo até aqui, você chega na pergunta título do post: Qual é a melhor arquitetura de IA? Agora que já é hora de escalar/evoluir sim devo pensar nisso.

Uma boa prática de sequência mental é:

Problema →

MVP experimental: Mágico de Oz (Wizard of Oz) OU Fumaça (Smoke Test) OU Concierge (aberta e manual) E POC (Prova de conceito técnico) → avaliação validado  →     

MVP Funcional (constrói solução mais simples de dados, modelo, roteamento, custo/latência, segurança) → Experimenta (Piloto)→ LOOP [monitoramento (eventos) → avaliação → precisa melhorar e define hipóteses de: Ajustes, Calibração, Correção e executa → monitoramento (eventos)] → avaliação validado DONE MVP com evidencias que aprovem a escala→

Escala/Evoluções (constrói solução robusta: 100% concluída)→ Piloto → LOOP [monitoramento (eventos) → avaliação → precisa melhorar e define hipóteses de: Ajustes, Calibração, Correção e executa → monitoramento (eventos)] →  avaliação validada: os eventos não são relevantes →

Operação.

Para atuar em arquitetura, governança e discovery:

1.Problema e valor

• • Qual problema?
  • Qual impacto esperado?
  • Qual decisão/processo será melhorado?
  • Existe uma solução mais simples e barata que usar IA?

2.MVP Experimental

Hipótese: Se eu usar um agente de IA no processo x eu resolvo o problema.

• O público tem interesse numa solução de IA como resolução do problema ?
• IA é mesmo necessária?
• A a IA é tecnicamente possível (POC)?

3.Dados

• • Usar dados internos quando eles trouxerem contexto proprietário.
  • Verificar qualidade, atualização, acesso e sensibilidade.
  • Definir quando usar RAG, banco vetorial, busca tradicional ou contexto direto.
  • Evitar mandar dados desnecessários ao modelo.

4.Tokens e custo

• • Reduzir contexto desnecessário.
  • Resumir histórico quando possível.
  • Escolher modelo menor para tarefas simples.
  • Usar cache.
  • Limitar quantidade de chamadas e tamanho da resposta.
  • Medir custo por tarefa, não só custo por token.

5.Performance e latência

• • Definir SLA de resposta.
  • Evitar múltiplas chamadas sequenciais quando uma só resolve.
  • Paralelizar ferramentas quando fizer sentido.
  • Usar streaming se melhorar experiência.
  • Escolher modelo conforme necessidade de velocidade x qualidade.
  • Usar orquestração e agentes quando realmente necessário.

6.Roteamento inteligente

Não usar agente para tudo. A solução precisa saber decidir entre:

• • resposta direta do modelo;
  • busca simples;
  • consulta a dados internos;
  • chamada de API;
  • workflow;
  • agente;
  • múltiplos agentes/orquestração.

Em muitos casos:

• • Pergunta simples → busca simples
  • Pergunta interna → RAG
  • Ação estruturada → API/workflow
  • Problema complexo e variável → agente

7.Qualidade e confiabilidade

• • Como validar respostas?
  • Existe ground truth (resposta correta que sabemos ser verdadeira e que usamos para comparar com a resposta da IA)?
  • Como medir precisão, relevância e completude?
  • Como detectar alucinação?
  • Quando exigir fonte/citação?
  • Quando pedir confirmação humana?

8.Segurança e governança

• • Controle de acesso.
  • Dados pessoais/confidenciais.
  • Prompt injection (é uma técnica em que alguém tenta manipular uma IA por meio de instruções inseridas no prompt, fazendo o modelo ignorar suas regras originais e executar comportamentos não desejados.)
  • Vazamento de dados.
  • Logs e rastreabilidade.
  • Permissões dos agentes.
  • Limites sobre o que a IA pode executar.
  • Human-in-the-loop em ações críticas (significa que um ser humano participa do processo de decisão, validação ou aprendizado da IA, em vez de deixar tudo totalmente automatizado).

9. Construção

MVP Funcional de uma  nova capacidade organizacional

Não começar com: multiagente + RAG + memória + ferramentas + modelo grande

se: um prompt + uma API + um modelo pequeno já resolve comece por ai.

Essa lógica de “entregar mais por menos” é otimizar arquitetura, modelo, dados, quantidade de chamadas e administrar tokens.

MVP Funcional (constrói solução mais simples de dados, modelo, roteamento, custo/latência, segurança) → Experimenta (Piloto)→ LOOP [monitoramento (eventos) → avaliação → precisa melhorar e define hipóteses de: Ajustes, Calibração, Correção e executa → monitoramento (eventos)]  → avaliação validado DONE MVP com evidencias que aprovem a escala.

Evolução/Escalabilidade de uma  nova capacidade organizacional:

• • Monitorar custo, latência e qualidade.
  • Monitorar uso real.
  • Detectar mudança de comportamento dos dados.
  • Versionar prompts, modelos e bases.
  • Fazer experimentos/A-B tests.
  • Definir quando trocar de modelo.
  • Ter fallback quando IA ou ferramenta falhar.

Informações sobre a autora: Jacqueline é Agile por experiência e entusiasta de IA. Sempre evoluindo! https://www.linkedin.com/in/jacqueline-mba-e-pmp