Quando não usar IA

A competência de dizer não. É o que evita dinheiro jogado fora em projeto de empresa.

As seis razões

#RazãoTesteAlternativa
1A regra é conhecidadá para escrever a condição “se/então”?software de regras
2O erro é inaceitávela resposta errada custa mais que o serviço inteiro?revisão humana, ou não usar
3Não há dadosvocê tem exemplos do bom e do ruim?primeiro, gerar o dado
4Não há valora conta por unidade fecha?não fazer
5A latência não permitea resposta precisa chegar em X ms?modelo pequeno, cache, ou nada
6Não é problema de IAo que está quebrado é processo, dado ou decisão?consertar aquilo

A regra das 90%

Se um sistema de regras resolve 90% do caso, use o sistema de regras.

Três razões:

  1. Custo — o de IA é sempre maior: chamada, integração, avaliação, supervisão.
  2. Auditabilidade — regra se explica; modelo probabilístico exige amostra.
  3. Previsibilidade — regra não tem cauda. Modelo tem.

Na prática, os 10% restantes são frequentemente o núcleo do negócio — e é exatamente onde a IA vale. A ordem certa é regras primeiro, IA na cauda.

Quando o erro é inaceitável

CenárioIA aceitável?
Erro revisto por humano antes de agirsim — o humano é o portão
Erro detectado depois, com custo baixosim — com amostragem de auditoria
Erro silencioso que ninguém vênão — você perde o sinal
Erro com consequência legal ou regulatórianão, sem trilha e explicação

O padrão é o de qualquer sistema: a IA pode proposer, mas a decisão precisa ter autor identificado.

O caso mais subestimado

Antes de culpar a tecnologia, verifique se o problema é realmente de IA:

  • Falta dado ou falta de registro? Sem histórico, nem pessoa resolve.
  • O processo está quebrado? Automatizar um processo ruim só faz o erro mais rápido.
  • Falta decisão de quem manda? Ninguém pode aprovar o resultado.
  • Falta dono? Projeto sem dono não passa da fase piloto.

“Não usamos IA, e contratamos alguém para resolver X” é uma resposta legítima — e às vezes é a única.

Origem

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Ficha criada em 2026-10-01