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Capítulo 0.7 — O que IA faz bem (e o que não deveria controlar sozinha)

🎯 Objetivo do capítulo

Mapear capacidades e limites em alto nível, com critério prático para separar tarefa "natural para IA" de tarefa "que precisa de software determinístico ao redor".

🧠 Conceito principal

A pergunta certa raramente é "IA consegue fazer isso?". A pergunta certa é "o erro típico desta tarefa pode ser absorvido pelo sistema sem virar incidente?". Quando a resposta é sim, IA tende a ser a melhor escolha de produtividade; quando é não, há quase sempre algo determinístico que precisa entrar entre o modelo e a ação.

IA tende a fazer bem:

  • Reconhecer padrões em dados de alta dimensão.
  • Lidar com ambiguidade semântica.
  • Interpolar dentro do domínio de treino.
  • Personalizar com base em sinais.
  • Sumarizar, classificar, traduzir, gerar texto, extrair entidades.
  • Sugerir, ranquear, recomendar.

IA não deveria controlar sozinha:

  • Autorização (quem pode fazer o quê).
  • Cálculo financeiro exato.
  • Regras de compliance.
  • Consistência transacional.
  • Controle de concorrência.
  • Auditoria.
  • Decisões irreversíveis sem revisão.

Nada disso é absoluto: IA pode assistir todas essas áreas (revisar um cálculo, sugerir uma decisão de compliance, propor a próxima ação). A linha vermelha é deixar o modelo decidir sozinho com efeito imediato no mundo, sem mediação determinística.

A regra prática:

Use IA para ambiguidade. Use software determinístico para compromissos, regras, permissões, cálculos e efeitos colaterais.

📚 Referências