Implementação de modelos de IA construída para durar em produção — não uma experiência que funciona às vezes.

Implementação de modelos de IA é o trabalho de pegar num modelo que se porta bem numa demo e fazê-lo aguentar produção — servi-lo por trás de uma interface estável, testá-lo com evals antes de cada alteração, limitar o que pode gastar, monitorizar qualidade e custo enquanto corre, e reverter em segurança quando uma alteração o piora. Fazemo-lo à medida, à volta da vossa stack e do vosso risco, em vez de revender uma plataforma de deployment.

Na prática isso significa evals em CI para apanhar regressões antes de chegarem aos vossos utilizadores, guardrails e validação humana nas decisões em que o erro é caro, tetos de custo impostos em código, monitorização de drift e falhas, e um caminho de rollback que não depende da memória de ninguém. É a mesma engenharia por trás do nosso trabalho de agentes de IA e desenvolvimento de IA à medida, apontada à última milha: a distância entre um modelo que funciona às vezes e um sistema que corre todos os dias.