Aprendi do jeito difícil: 11 erros que cometi ao implementar IA!

A Inteligência Artificial (IA) está transformando a forma como construímos aplicações. Entretanto, a jornada para implementá-la com eficiência apresenta complexidades, especialmente diante das características dos modelos LLM/GenAI atuais. No primeiro dia do projeto, houve satisfação ao enviar um teste para a API do provedor de IA e receber um retorno. Em teoria, tudo aparentava funcionar: modelos robustos, respostas rápidas e automação eficiente. Contudo, conforme aprofundei minha experiência acompanhando e desenvolvendo projetos de software, ficou evidente a diferença entre a teoria e a prática – um cenário que demandou abordagens eficientes e até mesmo mecanismos tradicionais para contornar resultados inesperados.

Neste artigo, compartilho lições aprendidas diretamente na linha de frente do desenvolvimento de plataformas digitais com IA em vários projetos. Abordo os principais erros que cometi e que observei na implementação dessa tecnologia, além das lições extraídas do processo. Se você está desenvolvendo soluções baseadas em IA, leia até o fim – isso pode ajudar a evitar problemas, desperdícios e influenciar o futuro do seu projeto de software.

Este relato baseia-se em experiências reais. Não espere um formato tradicional, mas sim um convite à reflexão sobre desafios que, muitas vezes, não são mencionados, mas que todos enfrentam – desafios que, em projetos críticos, podem ter grandes implicações, dada a capacidade de escala global dessa tecnologia.

Erros que aprendi na prática

1 – Não padronizar os prompts
A interação com os modelos de IA generativos pode gerar respostas imprevisíveis, afetando o fluxo e a estrutura do código da sua aplicação. A principal variável para uma boa interação com um LLM é o prompt enviado. Para o contexto do seu software, é fundamental definir uma estratégia sólida e objetiva que evite prompts inconsistentes – estes podem gerar respostas imprevisíveis, comprometendo a qualidade e a confiabilidade do sistema. No mercado de Prompt Engineering, metodologias como TAO (Task, Action, Output) orientam: definir o objetivo da solicitação, explicar como a IA deve realizar a tarefa e determinar o formato esperado da resposta. Padronize um processo simples e objetivo para evitar repetições que desviem o fluxo desejado. Sem um formato claro, escalar a aplicação se torna inviável.

2 – Chats e threads mal otimizadas
Chats e threads mal otimizadas podem prejudicar o desempenho da interação com a IA. Soluções de conversação apresentam desafios adicionais na gestão do contexto das conversas. Um gerenciamento ineficiente aumenta a latência, pois o volume de dados enviado cresce continuamente. O consumo de tokens, consequentemente, pode aumentar significativamente, afetando a experiência do usuário. É fundamental adotar abordagens que evitem o envio de longos históricos de conversas – principalmente quando se lida, além de textos, com códigos gerados e devolvidos, o que amplia tanto o caso de uso quanto o custo. Implementar um buffer inteligente para gerenciar essa memória é essencial, seja em processos simples ou em sistemas com múltiplos agentes.

3 – Tokens sem controle = custos elevados
Cada interação com a IA gera consumo de tokens – e, sem monitoramento, os custos podem aumentar significativamente. Sem um controle rigoroso, cada chamada à API pode comprometer o orçamento. Além disso, práticas como prompts otimizados e uma gestão inteligente da comunicação ajudam a estabelecer mecanismos internos de rate limit, evitando consumos indevidos causados por loops ou falhas na aplicação. Uma estratégia avançada é utilizar cache de consultas conforme o fluxo do negócio, reduzindo as requisições ao LLM.

4 – Ignorar um mediador para iterações complexas
Uma das lições iniciais sobre IA generativa é que a interação com o modelo nem sempre produz o resultado esperado. Dependendo do caso de negócio, pode ser essencial adotar uma aplicação intermediária – um mediador – que assegure a consistência do resultado, especialmente em fluxos longos. Confiar exclusivamente no modelo pode levar a resultados imprevisíveis. Esse mediador permite um controle maior: corrige problemas conhecidos, processa os dados de entrada do usuário, realiza interações adicionais e, somente então, retorna uma resposta coerente ao usuário final.

5 – Fine-tuning sem estratégia
O termo “fine-tuning” tem sido popularizado como uma solução simples e econômica, mas a realidade é diferente. Ajustar um LLM sem dados bem estruturados pode piorar sua performance, resultando em desperdício de tempo e recursos. Nem sempre é a melhor solução – em muitos casos, bons prompts já resolvem o problema de forma mais eficiente.

6 – Alucinações da IA podem comprometer sua aplicação
Em nosso mecanismo de geração de código, fortemente padronizado com Domain-Driven Design (DDD), identificamos que a IA gerava implementações inconsistentes e, ocasionalmente, apresentava sugestões aleatórias. Problemas com prompts mal definidos, volume excessivo de dados e o tipo de modelo LLM utilizado podem resultar em “alucinações” – informações falsas apresentadas de forma convincente. Para mitigar esse risco, é crucial implementar monitoramento, estágios de validação e filtros que impeçam o repasse de dados incorretos ou potencialmente perigosos ao usuário. Em certos cenários, é prudente dividir as interações em estágios, evitando misturar processos distintos.

7 – A IA pode entrar em loop e violar limites de API
Sua aplicação estará sujeita a limites como RPM (requests per minute), RPD (requests per day), TPM (tokens per minute) e TPD (tokens per day), definidos por cada modelo de LLM. Em nossa plataforma de backend na Devprime, um produto em estágio de PoC com IA enfrentou um problema: o modelo retornou uma situação inesperada e a aplicação entrou em loop, consumindo a API de forma contínua. Esse loop quase gerou prejuízos significativos durante os testes, até que uma camada de negócio bloqueou automaticamente o acesso daquele usuário e disparou alertas. Essa experiência reforça a importância de definir restrições claras para cada API provedora de IA e investir em estratégias que tratem falhas, principalmente em sistemas com alto volume ou transações simultâneas.

8 – O “Black-box problem” pode dificultar a tomada de decisão
Ao interagir com uma plataforma de IA, é comum encontrar decisões tomadas sem transparência, o que dificulta a depuração e a otimização. Portanto, ao desenvolver seu software, invista em uma estratégia robusta de logs e monitoramento. Sem dados detalhados, identificar falhas e melhorar as respostas do modelo torna-se um desafio.

9 – Não homologar em múltiplos modelos é um risco alto
A IA que utilizamos hoje baseia-se em LLMs treinados em períodos ou contextos específicos e que estão em constante evolução. Observamos, por exemplo, uma variedade de modelos na OpenAI (como GPT, GPT-Turbo, GPT-4, GPT-4o, GPT-4o-mini, o1 etc.). Em testes internos na nossa plataforma Devprime Multi-Agent AI, o comportamento esperado foi observado no GPT-4 e no GPT-4o-mini, mas o GPT-4o apresentou respostas diferentes em um dos processos – um item simples no prompt não foi interpretado corretamente. Por isso, é importante homologar a sua solução em mais de um modelo, seja dentro do mesmo provedor ou utilizando modelos de outros, garantindo compatibilidade, portabilidade e continuidade da aplicação.

10 – Segurança em primeiro lugar: proteger contra ataques via prompt
Embora seja importante adotar medidas de segurança, na prática muitas empresas expõem chaves privadas de acesso às APIs de IA em repositórios públicos (como o GitHub), devido a falhas nas políticas de segurança e estratégias de DevOps. Além disso, ataques como o prompt injection podem explorar brechas na IA, manipulando respostas e acessando dados confidenciais. Estabeleça barreiras na sua estratégia de IA, implementando filtros e mecanismos de emergência – como um “botão de desligar” – para bloquear acessos indevidos e evitar exploits.

11 – Não planejar a escalabilidade pode comprometer o crescimento
Esse é um dos pontos que muitos projetos negligenciam até que enfrentem um momento crítico. É fundamental ter um plano para lidar com instabilidades e lentidão na plataforma. Sua infraestrutura precisa estar preparada para escalar, pois a IA pode enfrentar dificuldades sob alta demanda. Arquiteturas distribuídas ajudam a evitar gargalos e manter a aplicação estável; por isso, implementamos com a Stack da Devprime. Por exemplo, se você utiliza o Azure OpenAI, considere distribuir a carga entre várias regiões para melhorar a resiliência à própria API do serviço de IA.

Lições aprendidas e melhores práticas
Após cometer esses erros, conclui que uma boa implementação de IA vai muito além de simplesmente consumir a API de um modelo avançado – é necessário estratégia e controle. Eis os pilares fundamentais para evitar essas armadilhas:

– Padrões de prompt: Estruture os prompts com clareza para melhorar a previsibilidade das resposta
– Gerenciamento de contexto: Limite o histórico de conversas para evitar o consumo excessivo de tokens.
– Monitoramento e otimização: Utilize dashboards de consumo para manter os custos sob controle.
– Uso de mediadores: Implemente sistemas intermediários que assegurem respostas mais coerentes e controladas.
– Cuidado com o fine-tuning: Ajustar um LLM só é adequado se houver dados bem preparados; muitas vezes, bons prompts já resolvem o problema.
– Validação contra alucinações: Aplique verificações e filtros para evitar respostas falsas ou potencialmente perigosas.
– Prevenção de loops e controle de requisições: Estabeleça limites claros para evitar sobrecarga e bloqueios.
– Transparência na tomada de decisão: Implemente logs e análises detalhadas para compreender e aprimorar as respostas do modelo.
– Testes em múltiplos modelos: Homologue sua solução em diferentes modelos e provedores para garantir compatibilidade e continuidade.
– Segurança: Estabeleça filtros e barreiras para prevenir ataques via prompt e proteger dados confidenciais.
– Planejamento para escalabilidade: Estruture uma arquitetura robusta e distribuída que possa escalar conforme a demanda.

Conclusão: IA não é mágica – exige estratégia!
Implementar IA com sucesso vai muito além de simplesmente consumir a API de um modelo avançado. Cada decisão impacta a performance, os custos e a confiabilidade da sua aplicação. Se você deseja evitar desperdícios e complicações, comece pequeno, monitore tudo e aprenda com os erros de quem já passou por essa jornada.

E você, qual desses erros já cometeu ou teme cometer? Compartilhe sua experiência nos comentários!

Até a próxima!!

Ramon Durães