Como escolher um caso de uso de IA para um processo real
Matriz para avaliar valor, risco, contexto disponível, custo, reversibilidade e necessidade de supervisão humana.
IA Aplicada · Atualizado em 10/08/2026
Comece pela tarefa
Descreva entrada, decisão, saída e consequência. Casos bons costumam envolver classificação, resumo, extração, busca assistida ou geração de rascunhos com revisão.
Avalie tolerância a erro
Quanto maior o impacto de uma resposta errada, maior deve ser a supervisão, validação e restrição de contexto. Não use geração livre onde uma regra determinística resolve melhor.
Meça custo e benefício
Registre tokens, latência, taxa de sucesso, retrabalho evitado e conversões associadas. IA sem métrica vira custo invisível.
Planeje fallback
Timeout, indisponibilidade e baixa confiança devem direcionar para procedimento alternativo ou atendimento humano.
Como interpretar este conteúdo
Limitações
IA generativa é probabilística; nenhuma arquitetura elimina completamente erros de conteúdo.
Continue pelo mesmo problema.
RAG: recuperação de contexto antes da geração
Fundamentos de Retrieval-Augmented Generation para responder com base em fontes controladas.
IA generativa x regras determinísticas
Comparativo para decidir quando usar modelo generativo, regras, busca tradicional ou combinação híbrida.
Conexões recomendadas para aprofundar o tema.
Links calculados pelo cluster e por relações editoriais aprovadas; sugestões de IA só entram após revisão humana.
IA generativa x regras determinísticas
Comparativo para decidir quando usar modelo generativo, regras, busca tradicional ou combinação híbrida.
RAG: recuperação de contexto antes da geração
Fundamentos de Retrieval-Augmented Generation para responder com base em fontes controladas.
Conteúdo explica critérios. Projeto exige contexto.
Se este tema está ligado a uma decisão real, o diagnóstico organiza objetivo, restrições, riscos e próximos passos.
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