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Validar antes de construir com IA
Antes de qualquer modelo, qualquer arquitetura, qualquer linha de código: três checagens que separam um problema que pede IA de um que está só na moda.
Existe uma pergunta simples que separa AI Product de "tem IA na pitch deck": o problema vale a pena resolver com IA?
A resposta vem de três checagens. Se uma delas falha, você está escolhendo IA antes de escolher o problema.
1. É um problema real e doloroso
Lento, caro, ou cheio de erros — que custam tempo ou dinheiro de gente real. Se você precisar convencer alguém de que existe dor, provavelmente não existe.
Sinais bons:
- Equipes gastam horas fazendo manualmente o que deveria ser automático.
- O custo unitário de uma operação está alto demais pra escalar.
- Erros humanos viram retrabalho ou churn.
Sinais ruins:
- "Seria legal ter um chatbot."
- "Concorrente fez, queremos também."
- "É bom pra captar."
2. IA resolve melhor que software tradicional
A IA é boa quando o input é desestruturado, ambíguo ou variado demais pra regras. Não é boa quando o problema cabe em uma planilha.
Antes de chamar um modelo, tente:
- Regra simples: se X, faça Y.
- Tabela / lookup: mapeie inputs conhecidos para outputs conhecidos.
- Filtro estatístico: média móvel, percentis, regressão.
Se uma dessas resolve, IA é overkill. Você paga em latência, custo por chamada e complexidade de operação por nada.
3. Você tem métrica de modelo E métrica de negócio
A maior armadilha desta fase: time orgulhoso da precisão do modelo enquanto o negócio não muda.
Métrica do modelo (o que o time técnico monitora):
- Precisão / recall
- Latência por chamada
- Taxa de fallback ou erro
Métrica de negócio (o que o founder e o CFO monitoram):
- Receita gerada / custo evitado
- Adoção (% de usuários que usam o feature)
- Retenção do usuário que usa o feature
Você precisa das duas. Sem métrica de negócio, IA bonita e produto morto. Sem métrica de modelo, time descobrindo regressão pelo cliente reclamando.
Resumindo
Se as três checagens passam, vale construir. Se uma falha, você não tem um problema de IA — tem um problema de problema.
Próxima fase: decidir onde sua IA vai rodar — API pronta, open-source ou modelo próprio.