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Exato, Rafael. E o que ajuda bastante é usar testes pequenos e frequentes ao invés de mudanças grandonas, assim dá pra detectar problemas logo no começo.
No meu time, a gente sempre avalia o impacto na experiência do usuário antes de qualquer implementação de IA. É fácil a gente se empolgar com as possibilidades, mas o risco de erro ou resposta indesejada é grande. Já passei por isso, e a melhor saída é sempre testar em ambientes controlados e monitorar de perto depois que sobe pra produção.
Verdade, a integração de IA dá trabalho depois se não pensar na operação desde o início.
Concordo com o Lucas. A questão do custo de manutenção de modelos também pesa. Uma API de IA que funciona bem na fase de protótipo pode virar um monstro de bugs e custos na hora de escalar. É importante ter um plano de rollback ou fallback bem definido.