O lançamento deste livro foi motivado por anos de experiência em transformação digital em grandes empresas. Identifiquei uma necessidade específica no mercado editorial: um guia que ensina gestores e times a aplicar IA de maneira eficaz e prática, ao invés de apenas explicar o conceito.
O Problema
A maioria das iniciativas de IA nas empresas brasileiras falha por falta de método, não por falta de tecnologia. O livro inverte a frase popular 'para quem só tem martelo, todo problema é prego', sugerindo que dado um problema real, o leitor deve escolher a abordagem certa.
RAG e o Calibra
RAG (Requisição de Assistente de GPT) é uma técnica de IA que simula um corretor de seguros sintético. Aprendi que a etapa de chunking, ou quebra de texto, é crucial para garantir a qualidade do contexto recuperado. Chunks grandes preservam mais contexto semântico, mas poluem o prompt. Chunks pequenos são mais precisos, mas perdem coerência. Não existe valor certo, existe o valor certo para o seu caso.
Fine-tuning e Agentes
Fine-tuning é a técnica de treinamento de modelos que muitas vezes é mal usada. Em cenários específicos, pode ser útil, mas em geral, é a resposta errada para a pergunta certa. Agentes baseados em LLMs, como os utilizados em detecção de fraude forense, podem falhar em cascata, propagando erros silenciosamente.
Conclusão
A maioria dos projetos de IA em empresas morre não na fase técnica, mas na transição entre PoC (Prova de Conceito) e produto. O livro fornece um guia prático para superar esses desafios, ajudando gestores e times a implementar IA de maneira eficaz e prática.