IA aplicada precisa de limites de custo

O antipadrão

É fácil ligar uma chamada de LLM em uma feature e dizer que o produto ficou "AI-powered". É bem mais difícil, e bem mais útil, especificar quando a feature deve rodar, quanto ela pode custar e como o sistema reage quando o modelo falha.

O que eu prefiro colocar no ar

Nos projetos que eu mantenho no portfólio, IA entra cercada por limites:

• orçamento de uso,
• fronteiras estreitas de workflow,
• requisitos claros de ambiente,
• e documentação que explica os modos de falha.

Por que isso importa

Uma feature de IA que queima dinheiro em silêncio ou gera saída ruim sem sinal visível não é uma vantagem de produto. É um problema de confiabilidade escondido.

O sinal de portfólio

Quando eu documento features com IA, eu tento mostrar primeiro os guardrails ao redor delas. Isso costuma sinalizar mais julgamento de engenharia do que o prompt em si.