A Dor Real: Quando a Automação Inteligente Começa a Sabotar o Operacional
A promessa era simples: substituir processos humanos lentos por IA, automação e agentes ‘espertos’. O resultado? Em muitas empresas, virou um pesadelo operacional.
Já vi IA disparar workflows errados, classificar incidentes de rede sem contexto e até delegar decisões críticas baseadas em dados enviesados. O problema não é a tecnologia — é a falta de arquitetura. É quando alguém acha bonito empilhar modelos, agentes e ferramentas, criando uma sopa de buzzwords e zero governança.
O que nasce como ‘agilidade’ termina como dívida técnica de alta periculosidade. O tipo que só aparece no pior momento: plantão, madrugada, SLA estourando.
A Solução Pragmática: Arquitetura Limpa para IA sem Over-Engineering
Para automações com IA funcionarem sem virar um Frankstein, a regra é uma só: IA é módulo de negócio, não motor central. Ela precisa ser tratada como dependência isolada, substituível e observável.
O caminho pragmático passa por três pilares:
- Modelos e decisões encapsulados em Use Cases, nunca espalhados pelo sistema.
- Camada de observabilidade real (nada de dashboard vazio que ninguém lê).
- Fallback deterministicamente definido para quando a IA fizer besteira — porque ela vai.
Se IA virar core, você perde previsibilidade. E arquitetura sem previsibilidade vira adivinhação.
Implementação de Sênior: IA Acoplada com Disciplina (Exemplo Limpo)
Abaixo, um exemplo realista usando Clean Architecture com um serviço de classificação inteligente, mas com fallback e isolamento. Focado no que importa, sem firula:
// usecase/ProcessarIncidenteUseCase.ts
export class ProcessarIncidenteUseCase {
constructor(private readonly iaClassifier, private readonly incidentRepo) {}
async execute(incidentData) {
const prediction = await this.iaClassifier.classify(incidentData);
const categoria = prediction.confidence > 0.75
? prediction.label
: 'manual_review'; // fallback obrigatório
return this.incidentRepo.save({ ...incidentData, categoria });
}
}
// infra/IAClassifier.ts
export class IAClassifier {
constructor(private readonly modelApi) {}
async classify(payload) {
try {
const response = await this.modelApi.predict(payload);
return response;
} catch (e) {
return { label: 'manual_review', confidence: 0 }; // fallback de segurança
}
}
}
// api/swagger decorators (NestJS, implementação real)
@ApiTags('incidentes')
@Controller('incidentes')
export class IncidenteController {
constructor(private readonly usecase: ProcessarIncidenteUseCase) {}
@Post()
@ApiOperation({ summary: 'Processa incidente com IA isolada e fallback' })
@ApiResponse({ status: 201 })
async criar(@Body() body) {
return this.usecase.execute(body);
}
}
Simples, direto e com comportamento previsível. IA está ali, mas não domina o sistema. Senioridade é isso: evitar glamour técnico e proteger o negócio.
O Custo da Escolha: Entre a Disciplina e o Caos Automatizado
Optar por IA bem arquitetada tem custo: você perde ‘magia’ instantânea. Mas ganha governança, auditabilidade e noites de sono.
Ignorar a disciplina, por outro lado, cria um sistema onde ninguém entende por que decisões são tomadas — e onde correções exigem arqueologia digital.
No fim, é simples: ou você controla a IA, ou ela controla sua operação.
Direto das Trincheiras
- Never trust the model: sempre tenha fallback deterministicamente definido.
- Evite acoplamento cruzado: IA nunca deve chamar serviço de negócio diretamente.
- Monitore confiança, não só acurácia: é ela que derruba ambientes em produção.
Fontes
Untitled,
Desmistificando A Inteligência Artificial – Dora Kaufman | PDF …,
Inicial – Blog Iodo Digital
Obrigado por acompanhar essa reflexão até o fim!
Espero que esses pontos ajudem você a tomar decisões mais lúcidas no seu próximo projeto. Não deixe de conferir outros artigos aqui no blog, onde descascamos outros hypes da nossa área.
Valeu e até a próxima! 😉
