Falamos com centenas de executivos nos últimos meses e ouvimos um refrão claro: "A IA ainda não está gerando ROI, mas estamos todos dentro, então precisamos descobrir como fazer isso funcionar."
Os executivos sabem que não há volta. Mas seus programas de IA estão estagnando na fase piloto na maioria das grandes empresas, devido à qualidade inconsistente dos resultados, à incapacidade de atingir a confiança necessária para assumir trabalhos reais, à incerteza sobre os riscos de segurança e aos picos de custo de tokens. Em outras palavras: quantos líderes empresariais conseguem realmente quantificar a precisão de seus programas de IA?
Todos estão chegando à mesma conclusão: se você quer agentes com qualidade de produção que possam realmente fazer o trabalho, tudo começa com as avaliações (evals).
Satya é o líder mais recente a focar nas avaliações como propriedade intelectual estratégica. Ele defende o caso de forma eloquente e contundente: "As empresas precisam transformar seus fluxos de trabalho, conhecimento de domínio e julgamento acumulado em sistemas de IA que melhoram a cada uso. Avaliações privadas devem capturar se um modelo está realmente melhorando em relação aos resultados que importam para o negócio (não apenas benchmarks externos!)" (https://x.com/satyanadella/status/2066182223213293753).
Afinal, o que são avaliações? Abreviação de "evaluations", são uma estrutura abrangente e rigorosa para medir e melhorar sistematicamente um sistema de IA. Não estamos falando de curtir/não curtir ou mesmo de revisão humana dos resultados dos agentes. Um conjunto robusto de avaliações captura as nuances de julgamento, tom e gosto; avalia o uso de ferramentas pelos agentes; divide as tarefas em dimensões específicas e pontuáveis (uma "rubrica"); e normalmente é implantado em um ambiente de simulação ou aprendizado por reforço, onde os agentes podem ser executados repetidamente e treinados para melhorar o desempenho ao longo do tempo.
As melhores empresas tratam as avaliações de agentes como uma camada central de qualidade, confiabilidade e governança; muito além dos testes ad hoc ou verificações pré-lançamento em que a maioria das equipes confia hoje.
Nos últimos 2 anos, 'refundamos' a Handshake como uma empresa de IA. Hoje, somos um fornecedor líder de avaliações para laboratórios de LLM de ponta e empresas Fortune 500. Nossa equipe de pesquisa Handshake AI está pioneirando novas pesquisas sobre verificadores, e estamos trabalhando com líderes visionários nas maiores empresas do mundo para moldar sua estratégia de IA. Alguns temas estão se tornando claros.
As avaliações devem ser a pedra angular de uma abordagem abrangente para gerar impacto nos negócios a partir da IA. Aqui estão os cinco pilares que estamos vendo, que expandirei em posts futuros:
1. Tudo começa com as avaliações. O desempenho da IA é totalmente definido pelo conjunto de avaliações usado para medi-lo: você só consegue acompanhar o desempenho na medida em que definiu com precisão como é "bom". Organizações líderes agora incorporam avaliações em uma simulação para melhorar a IA em um ambiente controlado antes da implantação no mundo real. Especialistas de domínio curam dados históricos e plantam casos extremos deliberados (texto corrompido, instruções contraditórias) para testar a resistência do modelo. A simulação então pontua cada atualização com base em rubricas objetivas, seja análise de string de correspondência exata, asserções em nível de código ou critérios de LLM como juiz, transformando o desenvolvimento de IA de um jogo de adivinhação em uma disciplina de engenharia previsível.
2. Cada função precisa de uma estratégia de IA distinta. Uma empresa complexa requer uma abordagem segmentada: onde construir, comprar, otimizar ou treinar, por unidade de negócio. Uma seguradora de médio porte provavelmente deve comprar um agente de codificação pronto para uso e pagar por tokens de ponta, enquanto também constrói agentes proprietários que codificam suas decisões exclusivas de subscrição como um ativo de propriedade intelectual soberano. No atendimento ao cliente, soluções verticais otimizadas para RAG geralmente fazem mais sentido, mas ainda exigem configuração real, manutenção e avaliações contínuas. No mundo dos agentes, o gerenciamento de desempenho são as avaliações.
3. Não negligencie a segurança e a proteção. Muitos líderes presumem que seu risco cibernético está resolvido porque protegeram a infraestrutura e os aplicativos em nuvem durante a era SaaS. A era da IA agentiva introduz novas vulnerabilidades: firewalls padrão não impedem ataques de injeção de prompt ou evitam que dados proprietários vazem para loops de treinamento públicos. Proteger uma empresa de médio porte significa implantar pipelines de limpeza de dados para remover identificadores antes que as consultas saiam da rede, e camadas de validação de entrada para neutralizar prompts maliciosos antes que eles atinjam seus modelos.
4. O roteamento otimizado de modelos é a nova faixa salarial. Você não pagaria um salário de executivo para entrada de dados, mas a maioria das empresas roteia tarefas simples para modelos de ponta caros. Uma camada de roteamento que corresponda ao custo do modelo à complexidade da tarefa é essencial, mas só funciona se você tiver as avaliações para saber se um modelo mais barato pode realmente entregar. Vimos empresas otimizarem demais para o custo e pagarem por isso na qualidade. Você recebe o que paga em LLMs; a disciplina é gastar tokens onde a tarefa é genuinamente complexa.
5. O fine-tuning está de volta ao manual da empresa. Em escala significativa, a estratégia mais econômica geralmente não é apenas iteração ou roteamento de agentes, mas adaptar modelos menores de pesos abertos para tarefas específicas. O fine-tuning não deve ensinar novas informações a um modelo (para isso serve o RAG), mas pode padronizar fluxos de trabalho, estilo de comunicação e chamada de ferramentas. O valor real vem de tratar o modelo resultante como qualquer outro ativo de software: testes de regressão e loops de feedback para detectar desvios. Disciplina e qualidade dos dados importam mais do que orçamento de computação.
Essa mudança para uma mentalidade de avaliação em primeiro lugar não é apenas um encanamento técnico. É uma mudança em como definimos sucesso para a IA: passando de "vamos ver o que ela faz" para "vamos medir precisamente o que ela deve fazer e melhorá-la até que faça". As organizações que descobrirem isso agora transformarão a IA de um centro de custo em um ativo durável e de crescimento composto.
Nosso trabalho de melhoria de modelos de ponta nos deu um lugar na primeira fila para essa disciplina. Nosso objetivo compartilhado com parceiros empresariais é fechar a lacuna entre "funciona no laboratório" e "faz trabalho real por valor tangível".
Se você está passando por essa transição, ou tentando escalar seus programas de IA além do piloto, adoraria saber como você está enquadrando o desafio. É o problema mais importante que estamos resolvendo em 2026.
