Arquitetura de IA: Sistemas Reais

Como pensar como um arquiteto de IA

Builder cria. Engenheiro implementa. Arquiteto decide. As 5 perguntas que um arquiteto faz antes de escrever qualquer linha de código ou prompt.

IA é o último recurso, não o primeiro

A hierarquia de decisão que separa sistemas baratos de sistemas caros: regra → código → cache → IA.

O que código faz melhor que IA

A divisão de responsabilidades que define a qualidade e o custo de qualquer sistema com inteligência artificial.

Como estruturar dados antes de chamar IA

A hierarquia que reduz custo e alucinação: PDF → Texto → Markdown → JSON → Regras → IA.

Markdown vs PDF: a decisão que mudou meu sistema

Por que PDF é o pior formato para enviar à IA e como Markdown reduz custo em até 76% sem perder informação.

Pipeline antes de agentes: sempre

Quando uma pipeline bem estruturada resolve o problema — e quando agentes de IA realmente fazem sentido.

Quando criar um agente (e quando não criar)

Os casos que justificam autonomia — e os casos em que agentes adicionam complexidade sem adicionar valor.

Cache antes de IA: a pergunta que ninguém faz

Como implementar cache em sistemas com IA e reduzir chamadas repetidas sem perder qualidade de resposta.

Economia de tokens é uma funcionalidade

Os 5 mecanismos para reduzir custo de tokens sem perder qualidade — cache, compressão de prompt, contexto seletivo, hierarquia de modelos e pré-processamento.

Como estruturar dados em projetos low-code

A automação quebra quando os dados são bagunçados. Como estruturar campos, tipos e relações no Notion, Airtable e Supabase para que seus fluxos funcionem de verdade.

Como testar produtos criados com IA (sem enlouquecer)

Uma rotina de QA manual simples que qualquer builder aplica antes de publicar — sem frameworks complexos.

Governança básica para projetos com IA

LGPD, privacidade, dados de usuários em APIs externas e responsabilidade sobre o output. O mínimo que todo builder precisa saber antes de lançar.

Como usar analytics para tomar decisões no seu projeto digital

GA4, Clarity, Search Console — quais métricas importam por fase, como identificar onde o funil quebra e como usar IA para interpretar os dados.