3 Erros comuns em projetos de IA e como evitá-los

Falaaa, turma!

Hoje quero falar sobre alguns erros que vejo muita gente cometendo em projetos de IA. Recomendo que quando forem criar novos projetos de IA fiquem atentos a esses pontos, porque evitar esses deslizes pode fazer muita diferença no resultado final (falo por experiência própria)

Usar dados sem qualidade:
A base de qualquer projeto de IA é a qualidade dos dados e ponto. Não é o modelo de GPT, tipo de API ou qualquer outra coisa que os "especialistas em GPT falam".

Se os dados estão incompletos, desatualizados ou enviesados, o modelo vai produzir respostas erradas ou até inúteis. Não adianta investir tempo e dinheiro em IA se o ponto de partida já está comprometido. Então, a dica aqui é simples: invista em dados de qualidade e não subestime essa etapa.

Falta de alinhamento com os objetivos do negócio:
Muita gente acha que implementar IA por si só é um diferencial, mas a verdade é que ela precisa estar alinhada aos objetivos de negócio.

IA sem propósito vira desperdício de tempo e recursos. Antes de começar, tenha bem claro como esse projeto vai trazer impacto real. Qual problema ele resolve? Qual valor ele gera?

Sabe aquele programa "Shark Tank"? Pense como eles pensariam ao ouvir sobre seu negócio.

Esquecer do monitoramento:
A IA não é uma solução que você cria e deixa rodando eternamente. Com o tempo, os dados e o ambiente mudam, e o modelo começa a perder precisão. Sem monitoramento, você corre o risco de deixar o projeto obsoleto rapidamente. Você deve fazer um acompanhamento constante, isso é necessário para manter o modelo útil e relevante.