{"id":14425,"date":"2026-06-30T19:37:54","date_gmt":"2026-06-30T19:37:54","guid":{"rendered":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/"},"modified":"2026-08-14T19:23:49","modified_gmt":"2026-08-14T19:23:49","slug":"licoes-implementacao-de-ia-setores-regulados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/licoes-implementacao-de-ia-setores-regulados\/","title":{"rendered":"O que 12 anos construindo em setores regulados nos ensinaram sobre IA que a maioria das empresas erra"},"content":{"rendered":"\n<p>Existe uma vers\u00e3o da hist\u00f3ria da IA que a ind\u00fastria de tecnologia conta muito bem. Modelo novo. Benchmark novo. Uma capacidade que n\u00e3o existia seis meses atr\u00e1s. O ritmo de mudan\u00e7a \u00e9 real. O progresso est\u00e1 documentado.<\/p>\n\n\n\n<p>A vers\u00e3o menos contada acontece no m\u00eas 8 de uma implementa\u00e7\u00e3o de IA. \u00c9 quando uma empresa do middle market descobre que os dados de que precisa est\u00e3o espalhados por quatro sistemas. Dois deles n\u00e3o t\u00eam API. E um ainda roda em um servidor dentro de um arm\u00e1rio no escrit\u00f3rio de Chicago.<\/p>\n\n\n\n<p>J\u00e1 resolvemos esse problema em empresas de pagamentos, consultorias financeiras, operadoras de rede el\u00e9trica, neg\u00f3cios de servi\u00e7os em campo, ind\u00fastrias e plataformas de log\u00edstica. Foram doze anos e projetos em quatro continentes. A tecnologia muda. O problema de infraestrutura por baixo dela n\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>A seguir est\u00e1 o que aprendemos na pr\u00e1tica. S\u00e3o os fatores que separam uma <strong>implementa\u00e7\u00e3o de IA<\/strong> que chega \u00e0 produ\u00e7\u00e3o daquelas que geram demos impressionantes e pouco mais do que isso. Cada li\u00e7\u00e3o aqui nasceu de uma sala como aquela em Chicago.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Onde vimos isso na pr\u00e1tica<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/services\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Nosso trabalho<\/a> abrange pagamentos, servi\u00e7os financeiros, energia, opera\u00e7\u00f5es industriais, IoT e log\u00edstica. Os setores s\u00e3o diferentes. Os problemas de dados s\u00e3o notavelmente parecidos. Abaixo est\u00e1 uma amostra representativa dos projetos que sustentam as li\u00e7\u00f5es deste artigo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td><strong>Cliente<\/strong><\/td><td><strong>O que constru\u00edmos<\/strong><\/td><td><strong>Por que foi mais dif\u00edcil do que parecia<\/strong><\/td><\/tr><tr><td><strong><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/portfolio\/moneygram-wallet\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">MoneyGram<\/a><\/strong><br><em>Pagamentos \/ Fintech<\/em><\/td><td>Infraestrutura de pagamentos internacionais e experi\u00eancia digital do cliente em um ambiente regulado e multimoeda.<\/td><td>As exig\u00eancias de compliance sobre dados de pagamento mudam conforme a jurisdi\u00e7\u00e3o. A camada de integra\u00e7\u00e3o precisou ser constru\u00edda para mais de 200 ambientes regulat\u00f3rios ao mesmo tempo.<\/td><\/tr><tr><td><strong><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/portfolio\/aes-vpp\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AES Corporation<\/a><\/strong><br><em>Energia \/ Utilities<\/em><\/td><td>Plataforma de intelig\u00eancia de rede el\u00e9trica para uma empresa de energia da Fortune 500. Infraestrutura de usina virtual e sistemas de dados operacionais em tempo real.<\/td><td>Requisitos de confiabilidade do setor el\u00e9trico n\u00e3o deixam margem para falhas no <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/ai-strategy-with-data-problem\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">pipeline de dados<\/a>. A infraestrutura precisou nascer com 99,99% de uptime, e n\u00e3o ser adaptada depois.<\/td><\/tr><tr><td><strong><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/portfolio\/knapsack\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Knapsack<\/a><\/strong><br><em>IA \/ Fintech<\/em><\/td><td><strong>Plataforma de IA<\/strong> criada especificamente para ambientes de compliance financeiro rigoroso. Auditabilidade, explicabilidade e rastreabilidade regulat\u00f3ria embutidas na arquitetura.<\/td><td>Os frameworks padr\u00e3o de <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/services\/ai-development\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">implanta\u00e7\u00e3o de IA<\/a> pressup\u00f5em flexibilidade. O compliance financeiro exige determinismo. Cada sa\u00edda do modelo precisava de uma justificativa audit\u00e1vel.<\/td><\/tr><tr><td><strong><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/portfolio\/camio\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Camio<\/a><\/strong><br><em>IA \/ Industrial<\/em><\/td><td>Sistema de videomonitoramento e detec\u00e7\u00e3o de eventos com IA, processando mais de 4 milh\u00f5es de eventos por dia em ambientes comerciais e industriais.<\/td><td><strong>A infer\u00eancia de IA em tempo real<\/strong> nessa escala exige decis\u00f5es de arquitetura de edge j\u00e1 na primeira semana. Adaptar edge computing depois equivale a reconstruir o sistema.<\/td><\/tr><tr><td><strong><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/portfolio\/birdnest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Birdnest<\/a><\/strong><br><em>Opera\u00e7\u00f5es em campo \/ Industrial<\/em><\/td><td>Plataforma de opera\u00e7\u00f5es em campo para empresas de \u00e1gua e saneamento. Roteiriza\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicos, gest\u00e3o de ordens de servi\u00e7o e relat\u00f3rios de compliance.<\/td><td>As opera\u00e7\u00f5es em campo do saneamento t\u00eam exig\u00eancias de relat\u00f3rio regulat\u00f3rio que afetam cada fluxo de trabalho. A camada de compliance precisou ser desenhada dentro do modelo de dados, e n\u00e3o adicionada depois.<\/td><\/tr><tr><td><strong><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/portfolio\/bemis\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Bemis<\/a><\/strong><br><em>Manufatura<\/em><\/td><td><strong>Entrega de software<\/strong> ponta a ponta para um cliente de manufatura do middle market. Engajamento completo, da descoberta at\u00e9 a implanta\u00e7\u00e3o em produ\u00e7\u00e3o.<\/td><td>Os dados de manufatura vivem na interse\u00e7\u00e3o entre sistemas de OT (tecnologia operacional) e de TI que nunca foram feitos para conversar. O desafio de integra\u00e7\u00e3o era o projeto em si, n\u00e3o um obst\u00e1culo a ele.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Esses n\u00e3o s\u00e3o projetos movidos a hype de IA.<\/strong> S\u00e3o sistemas operacionais que rodam em produ\u00e7\u00e3o, processam transa\u00e7\u00f5es reais, atendem clientes reais e trazem consequ\u00eancias reais quando falham. \u00c9 desse contexto que v\u00eam as li\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed aligncenter is-type-wp-embed is-provider-cheesecake-labs wp-block-embed-cheesecake-labs\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"GKWjSLVlFJ\"><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/ai-readiness-for-private-equity\/\">Private Equity is Committed to AI: Here\u2019s Why Most Portfolio Companies Aren\u2019t Ready to Collect<\/a><\/blockquote><iframe class=\"wp-embedded-content\" sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" style=\"position: absolute; visibility: hidden;\" title=\"&#8220;Private Equity is Committed to AI: Here\u2019s Why Most Portfolio Companies Aren\u2019t Ready to Collect&#8221; &#8212; Cheesecake Labs\" class=\"lazyload\" data-src=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/ai-readiness-for-private-equity\/embed\/#?secret=RqjJwPPkaQ#?secret=GKWjSLVlFJ\" data-secret=\"GKWjSLVlFJ\" width=\"600\" height=\"338\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\"><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Seis li\u00e7\u00f5es que a maioria das empresas ainda erra<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1 &#8211; A falha quase nunca est\u00e1 no modelo. Est\u00e1 nos dados por baixo dele<\/h3>\n\n\n\n<p>Em 77% das implanta\u00e7\u00f5es corporativas de IA estudadas pelo Digital Economy Lab de Stanford, os maiores desafios foram qualidade de dados, redesenho de processos e gest\u00e3o de mudan\u00e7a. N\u00e3o a escolha do modelo. Vemos isso se repetir o tempo todo.<\/p>\n\n\n\n<p>O modelo escolhido no in\u00edcio do projeto raramente determina se ele vai dar certo. O estado dos dados que alimentam esse modelo quase sempre determina.<\/p>\n\n\n\n<p>Uma empresa com dados confi\u00e1veis, centralizados e consult\u00e1veis, mesmo com um modelo mediano, supera uma empresa com dados fragmentados em silos e acesso ao melhor modelo do mundo. Sempre. Por isso, o diagn\u00f3stico precisa come\u00e7ar pelos dados, e n\u00e3o pela avalia\u00e7\u00e3o de modelos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2 &#8211; Compliance \u00e9 uma decis\u00e3o de arquitetura tomada no come\u00e7o<\/h3>\n\n\n\n<p>Essa \u00e9 a li\u00e7\u00e3o que os setores regulados ensinam da forma mais dura. Servi\u00e7os financeiros, energia, sa\u00fade, jur\u00eddico: em todos eles existem exig\u00eancias de compliance que afetam o modelo de dados, a camada de API, a trilha de auditoria e a interface do usu\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n<p>Quando o time trata compliance como etapa final de revis\u00e3o, e n\u00e3o como restri\u00e7\u00e3o de projeto, o resultado \u00e9 um sistema que precisa ser refeito em boa parte. A revis\u00e3o de conformidade acaba revelando o que j\u00e1 deveria estar claro desde o primeiro dia. Por isso, incorporamos compliance \u00e0 arquitetura j\u00e1 no primeiro sprint. Custa mais no in\u00edcio e muito menos no total.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3 &#8211; Sistemas legados n\u00e3o s\u00e3o o problema. Sistemas legados n\u00e3o mapeados s\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>Toda empresa do middle market com quem trabalhamos nos \u00faltimos doze anos tem sistemas legados. As que d\u00e3o certo com IA n\u00e3o s\u00e3o as que substitu\u00edram tudo antes de come\u00e7ar. Quase nenhuma empresa consegue bancar isso. S\u00e3o as que mapearam o pr\u00f3prio cen\u00e1rio de legado com honestidade antes de construir qualquer coisa nova.<\/p>\n\n\n\n<p>Quais sistemas guardam quais dados. Quais t\u00eam API e quais n\u00e3o t\u00eam. Quais podem ser integrados e quais precisam ser substitu\u00eddos. Quais dados j\u00e1 s\u00e3o confi\u00e1veis e quais exigem transforma\u00e7\u00e3o antes do uso.<\/p>\n\n\n\n<p>Esse mapa n\u00e3o existe na maioria das empresas do middle market quando chegamos. Constru\u00ed-lo \u00e9 a primeira entrega real de qualquer projeto s\u00e9rio de IA.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4 &#8211; Fluxos de trabalho precisam ser mapeados antes de serem automatizados<\/h3>\n\n\n\n<p>A causa mais comum de fracasso em projetos de automa\u00e7\u00e3o com IA \u00e9 automatizar o que as pessoas dizem que fazem, em vez do que elas realmente fazem. S\u00e3o coisas diferentes. O fluxo de trabalho declarado \u00e9 aquele que est\u00e1 na documenta\u00e7\u00e3o de processos.<\/p>\n\n\n\n<p>O fluxo de trabalho real envolve a planilha que algu\u00e9m montou h\u00e1 tr\u00eas anos, que todo mundo usa e ningu\u00e9m comenta. Envolve tamb\u00e9m a corrente de e-mails que substitui um sistema nunca constru\u00eddo. E os cinco passos manuais entre o lan\u00e7amento no ERP e o aviso ao cliente.<\/p>\n\n\n\n<p>A automa\u00e7\u00e3o com IA constru\u00edda sobre o fluxo declarado quebra assim que encontra a realidade. Por isso, mapeamos o fluxo real antes de escrever uma linha de l\u00f3gica de automa\u00e7\u00e3o. Isso inclui as exce\u00e7\u00f5es, os contornos e as decis\u00f5es que dependem de julgamento humano.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">5 &#8211; As decis\u00f5es de infraestrutura da primeira semana definem o teto de tudo o que vem depois<\/h3>\n\n\n\n<p>Na implementa\u00e7\u00e3o de IA, as decis\u00f5es iniciais de arquitetura se acumulam nos dois sentidos. Uma boa arquitetura de dados torna cada nova funcionalidade mais f\u00e1cil de construir.<\/p>\n\n\n\n<p>Uma arquitetura mal escolhida cria um atrito que se acumula a cada sprint. Os times que pulam a fase de design de infraestrutura para chegar logo \u00e0 parte interessante da IA passam do sexto ao d\u00e9cimo oitavo m\u00eas pagando uma d\u00edvida t\u00e9cnica totalmente previs\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n<p>Aprendemos a ser lentos na arquitetura e r\u00e1pidos em todo o resto. O tempo investido na primeira semana volta multiplicado at\u00e9 o sexto m\u00eas.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">6 &#8211; O intervalo entre a demo e a produ\u00e7\u00e3o \u00e9 onde a maioria das iniciativas de IA morre<\/h3>\n\n\n\n<p>Uma demo \u00e9 uma prova de conceito feita com dados de amostra limpos, ambiente controlado e nenhum caso extremo. Produ\u00e7\u00e3o \u00e9 um sistema que roda com dados reais, usu\u00e1rios reais, volume real e falhas que ningu\u00e9m previu.<\/p>\n\n\n\n<p>A dist\u00e2ncia entre essas duas realidades \u00e9 onde a maioria das iniciativas de IA fracassa. N\u00e3o porque o conceito estava errado, mas porque o caminho do conceito at\u00e9 a produ\u00e7\u00e3o nunca foi projetado. Vimos isso em pagamentos, energia e manufatura.<\/p>\n\n\n\n<p>Construir para a produ\u00e7\u00e3o desde o primeiro sprint, em vez de adaptar uma demo depois, \u00e9 a disciplina que separa as implementa\u00e7\u00f5es que realmente entram no ar daquelas que ficam pelo caminho.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O que isso significa para a implementa\u00e7\u00e3o de IA no middle market em 2026<\/h2>\n\n\n\n<p>O <strong>mercado de IA em 2026<\/strong> produz um volume enorme de conselhos que soam seguros sobre como implementar IA. A maior parte aponta a dire\u00e7\u00e3o certa, mas \u00e9 incompleta na pr\u00e1tica. Diz o que fazer. Raramente diz o que \u00e9 verdade sobre a sua infraestrutura, os seus dados e a complexidade dos seus fluxos de trabalho antes de voc\u00ea tentar fazer.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>\u201cAs empresas que capturam valor com IA n\u00e3o s\u00e3o as que t\u00eam o melhor modelo. S\u00e3o as que fizeram o trabalho de base antes de colocar a IA em produ\u00e7\u00e3o.\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>As seis li\u00e7\u00f5es acima n\u00e3o s\u00e3o exclusivas dos setores em que atuamos. Elas valem para qualquer empresa do middle market, em qualquer setor regulado ou intensivo em dados, que tente implementar IA de forma relevante. Os setores mudam. O padr\u00e3o por baixo deles, n\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>O que muda de um setor para outro \u00e9 o ambiente espec\u00edfico de compliance, o cen\u00e1rio de sistemas legados e a complexidade dos fluxos de trabalho. O que n\u00e3o muda \u00e9 a sequ\u00eancia: <strong>diagnostique antes de construir, mapeie antes de automatizar, projete a arquitetura antes de implantar.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td><strong>O que se transfere entre setores<\/strong><\/td><\/tr><tr><td><strong>Fintech \u2192 Manufatura \u2014 <\/strong>O desenho de arquitetura sens\u00edvel a compliance, a disciplina no modelo de dados e as exig\u00eancias de trilha de auditoria s\u00e3o estruturalmente id\u00eanticos. A regula\u00e7\u00e3o \u00e9 outra; o padr\u00e3o de projeto \u00e9 o mesmo.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Energia \u2192 Opera\u00e7\u00f5es industriais \u2014 <\/strong>Requisitos de infraestrutura de alta confiabilidade, arquitetura de edge computing e desafios de integra\u00e7\u00e3o com tecnologia operacional se traduzem diretamente entre opera\u00e7\u00f5es de rede el\u00e9trica e sistemas de manufatura industrial.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Pagamentos \u2192 Log\u00edstica \u2014 <\/strong>A reconcilia\u00e7\u00e3o de dados entre m\u00faltiplas partes, os requisitos de processamento em tempo real e a l\u00f3gica de tratamento de exce\u00e7\u00f5es criada para redes de pagamento se aplicam diretamente \u00e0 gest\u00e3o de eventos da cadeia de suprimentos.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Servi\u00e7os em campo \u2192 Manufatura \u2014 <\/strong>Gest\u00e3o de ordens de servi\u00e7o, roteiriza\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicos, relat\u00f3rios de compliance e integra\u00e7\u00e3o de dados de sensores IoT s\u00e3o paralelos estruturais, seja o campo o saneamento b\u00e1sico ou a manuten\u00e7\u00e3o de equipamentos industriais.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed aligncenter is-type-wp-embed is-provider-cheesecake-labs wp-block-embed-cheesecake-labs\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"hjmhyChZFo\"><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/ai-readiness-starts-with-diagnosis\/\">The 100-Day Diagnostic: What PE Firms Get Wrong Before the AI Strategy Starts<\/a><\/blockquote><iframe class=\"wp-embedded-content\" sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" style=\"position: absolute; visibility: hidden;\" title=\"&#8220;The 100-Day Diagnostic: What PE Firms Get Wrong Before the AI Strategy Starts&#8221; &#8212; Cheesecake Labs\" class=\"lazyload\" data-src=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/br\/ai-readiness-starts-with-diagnosis\/embed\/#?secret=LHJtU7BD7x#?secret=hjmhyChZFo\" data-secret=\"hjmhyChZFo\" width=\"600\" height=\"338\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\"><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Uma nota honesta sobre onde estamos<\/h2>\n\n\n\n<p>N\u00e3o afirmamos ter tudo isso perfeitamente resolvido. O cen\u00e1rio de IA avan\u00e7a mais r\u00e1pido do que a capacidade interna de qualquer empresa consegue acompanhar, inclusive a nossa. O que podemos afirmar s\u00e3o doze anos de entrega em ambientes de risco real, com dados genuinamente bagun\u00e7ados, nos quais entregar algo que n\u00e3o funcionasse nunca foi uma op\u00e7\u00e3o aceit\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n<p>Metade do nosso time de engenharia tem experi\u00eancia pr\u00e1tica em integra\u00e7\u00e3o de LLM. Temos arquitetos de IA em n\u00edvel staff. Temos sistemas em produ\u00e7\u00e3o em servi\u00e7os financeiros, energia e opera\u00e7\u00f5es em campo. Mantemos parcerias de plataforma de dados com Snowflake, Databricks e DBT Labs. Sabemos como precisa ser a infraestrutura por baixo da <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/blog\/what-is-artificial-intelligence\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Intelig\u00eancia Artificial<\/a> porque a constru\u00edmos repetidamente em ambientes que n\u00e3o podiam errar.<\/p>\n\n\n\n<p>A li\u00e7\u00e3o mais fundamental \u00e9 esta: as empresas que t\u00eam sucesso com IA n\u00e3o s\u00e3o as que se moveram primeiro. S\u00e3o as que <strong>diagnosticaram com honestidade<\/strong> antes de construir, mapearam com cuidado antes de automatizar e escolheram parceiros de implementa\u00e7\u00e3o que j\u00e1 estiveram na sala quando o problema de infraestrutura era real. N\u00e3o apenas quando a demo parecia impec\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>A melhor estrat\u00e9gia de IA come\u00e7a com uma resposta honesta a esta pergunta: o que \u00e9 realmente verdade sobre nossos dados, nossos sistemas e nossos fluxos de trabalho neste momento?<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea ainda n\u00e3o tem essa resposta, a <a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/services\/ai-strategy\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">estrat\u00e9gia de IA<\/a> pode esperar. O diagn\u00f3stico, n\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><a href=\"https:\/\/cheesecakelabs.com\/services\/\" target=\"_blank\" rel=\" noreferrer noopener\"><img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"409\" src=\"https:\/\/ckl-website-static.s3.amazonaws.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/legacy-app-ckl-1200x409.jpg\" alt=\"legacy-app-ckl | | Cheesecake Labs\" class=\"wp-image-13491\" srcset=\"https:\/\/ckl-website-static.s3.amazonaws.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/legacy-app-ckl-1200x409.jpg 1200w, https:\/\/ckl-website-static.s3.amazonaws.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/legacy-app-ckl-600x205.jpg 600w, https:\/\/ckl-website-static.s3.amazonaws.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/legacy-app-ckl-768x262.jpg 768w, https:\/\/ckl-website-static.s3.amazonaws.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/legacy-app-ckl-1536x524.jpg 1536w, https:\/\/ckl-website-static.s3.amazonaws.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/legacy-app-ckl-760x259.jpg 760w, https:\/\/ckl-website-static.s3.amazonaws.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/legacy-app-ckl.jpg 1920w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seis li\u00e7\u00f5es de doze anos entregando software em setores regulados: o que separa uma implementa\u00e7\u00e3o de IA que chega \u00e0 produ\u00e7\u00e3o das que param na demo.<\/p>\n","protected":false},"author":20,"featured_media":14006,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_yoast_wpseo_focuskw":"falha de IA","_yoast_wpseo_title":"A falha de IA nunca \u00e9 o modelo: 6 li\u00e7\u00f5es de 12 anos","_yoast_wpseo_metadesc":"A falha de IA quase nunca est\u00e1 no modelo, e sim nos dados por baixo dele. 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