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No cenário atual, muita gente fala em deixar IA fazer o trabalho pesado, mas na prática, isso vira uma dor de cabeça se não tiver um bom controle. O artigo do Sh4rlock no devto mostra um exemplo interessante de como uma solução de automação inteligente pode rodar em várias indústrias, mas o segredo está em ter visibilidade clara sobre o que a IA está fazendo.
Quando pensamos em usar agentes de IA para tarefas rotineiras, o risco de erros aumenta, especialmente em processos críticos. É preciso ter uma estratégia de observabilidade bem definida, com monitoramento ativo e pontos de revisão humana, mesmo na automação mais avançada.
Na minha experiência, deixar a IA rodar solta sem uma camada de supervisão pode gerar problemas em produção, como decisões irreversíveis ou efeitos colaterais difíceis de rastrear.
Por isso, minha dica é: invista em ferramentas de monitoramento e mantenha sempre um operador atento às ações automatizadas. Assim, consegue aproveitar o melhor da IA sem abrir mão do controle. O que vocês acham que é o mais difícil de implementar essa estratégia na prática? O valor aparece melhor quando operação, prod uto e engenharia olham para o mesmo risco. Por isso, o recorte precisa considerar manutenção, validação e caminho de volta.
Pois é, e ainda tem a questão do rollback. Se a IA fizer uma decisão errada, tem que ter um plano de ação rápido pra não piorar a situação.
Concordo, o maior desafio é mesmo ter uma visibilidade real do que a IA está fazendo. Sem isso, fica difícil cuidar para que o sistema não vai pegar um caminho errado.
ajudou pra cacete no meu time, a gente tenta sempre validar antes de rodar em produção. IA é massa, mas tem que ter aquele checkpoint humano, principalmente em tarefas sensíveis.