Toda vez que sento para escrever um texto aqui pro blog, a mesma pergunta me aparece na mente: Será que ainda vale a pena?? Bom, pra mim, por enquanto, ainda vale! (mas confesso que as vezes fico na dúvida)

Escrevo pra mim, no meu tempo, e o ato de escrever me dá prazer. Em geral, eu falo/escrevo de assuntos que conheço e acredito que fazem sentido para outras pessoas. É claro que as vezes escrevo de assuntos que me pedem, mas majoritariamente é assunto que eu quero falar.

Escrever no blog na era da IA

Recentemente me perguntaram porque não coloco a IA para fazer os textos pra mim, já que não tenho tanto tempo livre.

Eu parei por alguns instantes para responder. Não lembro exatamente os termos que usei, mas foi na linha mais ou menos assim: Realmente seria mais rápido escrever com IA. Provavelmente o texto seria melhor escrito, e em alguns aspectos, até melhor explicado. Mas, honestamente, se o conteúdo fosse gerado por IA, qual seria a diferença entre você ler aqui ou simplesmente abrir o Copilot, ChatGPT ou Claudinho e pedir o texto por conta própria?

A diferença está exatamente no propósito e motivação do texto.  Eu escrevo do que sei, escrevo do meu jeito, com o que tenho de experiência. Uma IA faria o texto, sem duvida, mas ela replicaria a experiência de outros textos já publicados…

Se o que está aqui puder ser reproduzido por um prompt bem feito, o blog perdeu o motivo de existir. E é exatamente por isso que sigo escrevendo do meu jeito. Com o assunto que quero, quando tenho tempo, e com a perspectiva que só vem de quem está vivendo aquilo.

A IA entra no meu processo? Sim! Mas de outro jeito

Ela me ajuda com coisas que eu simplesmente não sei fazer bem. As imagens de capa dos posts, por exemplo, são geradas com IA. E se você olhar o final de todos os posts recentes, sempre deixo o prompt e a LLM usada. Não escondo o processo. Mas o texto em si, o raciocínio, a opinião, a experiência, o tom… isso é meu.

Inclusive, escrevi um texto científico sobre isso, discutindo a confiança interpessoal na era da IA para a comunicação científica. Te convido a ler esse material também.

Ainda nessa linha de textos científicos, também utilizo IA para validar os textos que traduzo para inglês para publicação acadêmica. Em 2025, apresentei o trabalho intitulado Towards a New MLOps Architecture: A Methodological Approach Driven by Business and Scientific Requirements no evento Latin-Science. Se você abrir o documento publicado, verá que na seção de ACKNOWLEDGMENT, logo antes das referências, eu cito o uso de IA para refinamento linguistico e acurácia semântica.

O que sinto?

Há menos de um mês, tive a oportunidade de falar sobre o uso de IA para alunos do Colégio Embraer que foram até os escritórios da Microsoft. Falei principalmente da parte do uso de IA consciente em seus trabalhos. Essa semana, durante o 23° Latinoware, tive ótimas conversas sobre diversos assuntos de IA, inclusive sobre usar IA na escrita do blog. Em uma das conversas, lembrei de uma cena entre Robin Williams e Matt Damon no filme Gênio Indomável (que recomendo fortemente que você assista) e fiz uma analogia da cena e do uso de IA na escrita durante a conversa, o que pareceu fazer muito sentido.

Esta é a cena:

Veja, não busco aprovação externa pelos textos, tampouco, engajamento em redes sociais… Tanto que a única que uso é o Linkedin, e mesmo lá, posto algo só quando consigo.

O Google Analytics aqui do blog me diz que tem gente lendo. Não vou ficar inventando que os números são absurdos, mas há leitores. Pessoas que chegam aqui, leem, e às vezes mandam uma mensagem. Kudos for you!

Então a pergunta que fica, de verdade, é essa: Ainda faz sentido manter um blog em 2026?

Não tenho uma resposta fechada. Mas hoje eu vejo que faz sentido. Só não sei até quando!

Imagem de capa: Recorte do filme “Gênio Indomável”, cena “Your move, chief”. Encontrei no post do The Independent.

O post [Micro-blog] Escrever no blog ainda faz sentido? apareceu primeiro em Diego Nogare.

Só que, mesmo com toda essa base teórica bem construída, os LLMs têm limitações críticas que impactam seu uso corporativo direto. Primeiro que eles não sabem o que aconteceu depois do seu treinamento (cut-off), e segundo, que podem inventar respostas com total convicção quando não têm a informação certa (alucinação).

A solução de arquitetura para esses dois problemas tem um nome Retrieval-Augmented Generation (RAG). Isso ajuda o LLM a responder com conhecimento da sua empresa!

O que é RAG

RAG é uma arquitetura que combina dois componentes chaves para os LLMs conhecerem assuntos da sua empresa, sendo um sistema de recuperação de informação (retrieval) e um modelo de linguagem gerador (generation).

A lógica central é bem direta, em vez de confiar apenas no que o modelo aprendeu durante o treinamento, o RAG instrui o sistema a buscar primeiro nas fontes de conhecimento fornecidas e confiáveis, e só depois gerar a resposta, que é fundamentada no que foi encontrado.

Na prática, é como dar uma prova com consulta para o modelo. Ele continua responsável por criar e redigir a resposta, mas agora tem o material certo na mão. O LLM não é substituído, ele é complementado por um mecanismo que garante que ele está respondendo com base em informação real, não em estimativas probabilísticas. Você aumentou o conhecimento prévio do LLM com os dados da sua empresa.

O conceito central que o RAG habilita é o de grounding, que permite ancorar a resposta do modelo em fontes reais e verificáveis. Uma resposta com grounding pode ser rastreada até o documento de origem (igual fazemos com Data Lineage quando trabalhamos com Engenharia de Dados). O usuário sabe de onde a informação veio e pode verificar. Isso dá mais segurança, porque a resposta deixa de ser “a IA disse” e passa a ser “está na página 12 do manual tal, e aqui está o trecho”.

Alucinação e Cut-off

Antes de entrar nos detalhes técnicos de como o RAG funciona, é preciso entender com clareza os dois problemas que ele foi projetado para resolver. São fenômenos distintos, com causas distintas, mas que produzem o mesmo resultado: respostas incorretas entregues com total confiança.

Alucinação

Na disciplina da Inteligência Artificial, uma alucinação é quando um LLM gera conteúdo confiante, sintaticamente correto e semanticamente plausível, mas factualmente falso ou inventado. Antes de vir pra Microsoft eu mostrava em meus treinamentos uma interação com LLM onde eu conduzia uma conversa mostrando dois livros que escrevi e perguntava se eles tinham sido catalizadores para que eu participasse do Premio Jabuti na categoria de Tecnologia. A LLM dizia que sim e gerava uma resposta muito convincente do motivo. Mas o ponto é, eu nunca participei do Premio Jabuti, e o concurso nem tem uma categoria de Tecnologia. Tudo isso era alucinação da LLM.

E por que isso acontece? Bom, os LLMs são, em sua essência, modelos probabilísticos de linguagem (se você já viu alguma palestra recente minha, já me ouviu falando que a IA é uma grande calculadora estatística). Eles foram treinados para prever o próximo token mais provável em uma sequência, com base nos padrões estatísticos aprendidos de enormes volumes de texto. Isso significa que eles não consultam um banco de dados de fatos verificados. Eles produzem o texto que estatisticamente “faz sentido” dado o contexto da conversa, independentemente de esse txto corresponder à realidade.

Quando a pergunta toca em um assunto que o modelo não viu durante o treinamento, ou viu pouco, ele não tem um mecanismo nativo para dizer “não sei”. Ele gera o texto mais factível. E texto plausível sem lastro em fatos é, por definição, alucinação.

A nuance mais importante, e talvez que gere duvidas em quem está começando agora, é que alucinação não é um erro de raciocínio. É uma ausência de âncora/grounding. O modelo não tem como saber que não sabe, e por isso responde como se soubesse. E nos dá a impressão que ele tem um PhD naquele assunto!

Cut-off

O segundo problema é diferente na sua raiz, mas igualmente crítico para uso corporativo.

Todo LLM é treinado com dados coletados até uma data específica, isso é chamado de knowledge cutoff (data de corte). Não é como o Google que encontra a resposta quase que em tempo real.  Após esse ponto, o modelo simplesmente não tem informações sobre o que aconteceu no mundo: novos eventos, mudanças de legislação, atualizações de produtos, novos concorrentes, variações de mercado.

Nestes mesmos treinamentos que conduzia, para explicar o Cut-Off, primeiramente eu pegava um modelo que a data de corte era Jan/2025 e perguntava quem era o atual campeão paulista de futebol da série A. Ele respondia que era o Palmeiras, porque era a informação que o LLM tinham até aquele momento. Porém, em 2025, o Corinthians foi campeão Paulista (em cima do Palmeira, inclusive).

E pra fazer graça eu mostrava uma foto minha com meu pai no Itaquerão vendo o jogo, e falava que a LLM estava errada. Mas era só pra gerar a atenção dos participantes do treinamento, porque em seguida eu pegava a informação atualizada do Campeão Paulista e “atualizava” a LLM. A partir daquele momento, a LLM tinha uma informação mais atual e conseguia responder que o Corinthians era o atual campeão paulista. Isso ajudava a ilustrar a diferença entre Alucinação e Cut-off. Contudo, em 2026 o Palmeiras ganhou de novo o Campeonato Paulista e essa demo parou de fazer sentido.

Por que isso acontece? O treinamento de um LLM é um processo fechado e computacionalmente caríssimo. Envolve milhares de servidores com GPUs caríssimas rodando por meses, processando trilhões e trilhões de operações matemáticas. Não é algo que se faz de forma contínua, muito menos no mini-mac em baixo da sua mesa. Porém, o modelo é fixado depois de treinado. Seus parâmetros não mudam em produção. Novos treinamentos de modelos geram novos modelos.

A diferença entre os dois

Só pra fixar, a alucinação é o modelo inventando algo que nunca existiu em nenhum momento, nem antes nem depois do treinamento. Cut-off é o modelo ignorando algo que existe, mas que aconteceu depois da data de corte do seu treinamento.

São causas diferentes. Mas o RAG combate as duas com a mesma estratégia! Fornecer contexto confiável no momento da consulta, antes da geração da resposta.

Contra a alucinação, ao recuperar os dados da sua fonte e fornecer chunks reais do conhecimento da organização como contexto, o modelo tem uma âncora factual. Ele passa a responder com base no que está no contexto fornecido, não no que imagina (ou inventa). Os sistemas de RAG mais modernos instruem explicitamente o LLM a responder apenas com base no contexto recebido, e a admitir quando a informação não está disponível.

Contra o cut-off, ao buscar informações em bases de conhecimento que são atualizadas continuamente, como documentos internos, bases de dados, feeds de informação, etc. O modelo acessa conhecimento posterior à sua data de corte… Publicou uma nova política ontem? Ela entra no índice em minutos e passa a alimentar as respostas imediatamente, sem precisar retreinar o modelo. Aqui sim é como se ele usasse o Google pra buscar a informação que precisa.

Como o RAG funciona?

Já conhecemos os problemas que o RAG ataca, agora podemos entender como ele os resolve na prática.

Na real, não existe um processo único e fechado definindo como o RAG deve funcionar. Mas em geral dá para construir um pipeline de RAG composto por algumas etapas que ocorrem a cada iteração:

1. A pergunta chega: O usuário formula uma pergunta em linguagem natural. Pode ser simples (“Qual é a política de reembolso?”) ou complexa (“Compare os resultados do Q3 de 2025 com as projeções apresentadas no planejamento estratégico de janeiro”);
2. A pergunta é vetorizada: O mesmo modelo de embedding utilizado na ingestão dos documentos transforma a pergunta em um vetor de alta dimensionalidade. Esse vetor captura o significado semântico da pergunta, não apenas as palavras, mas a intenção por trás delas;
3. O banco de dados vetorial recupera os chunks mais relevantes: O vetor da pergunta é comparado com os vetores de todos os chunks indexados no banco vetorial. Os chunks com maior similaridade semântica são recuperados;
4. O contexto é montado e o prompt é construído: Os chunks recuperados são inseridos no prompt enviado ao LLM, junto com a pergunta original e instruções explícitas no System Prompt: “Responda apenas com base no contexto fornecido. Se a informação não estiver disponível no contexto, diga que não foi possível encontrar a informação.” Isso transforma o RAG em uma ferramenta de grounding real;
5. O LLM gera a resposta fundamentada: Com o contexto à sua disposição, o LLM gera uma resposta que integra o que foi recuperado com sua capacidade de raciocínio e linguagem. A resposta não vem da memória de treinamento, vem do contexto fornecido. E pode citar as fontes usadas, permitindo rastreabilidade completa.

Um ponto chave que determina a qualidade do sistema inteiro é a qualidade da resposta final. Ela pode ser limitada pela qualidade da recuperação. Um LLM excelente com um retriever ruim produz respostas ruins. A etapa de recuperação, e não a geração, é onde mora a maior parte da engenharia em sistemas RAG de produção. Guarde isso em mente, GIGO (Garbage In – Garbage Out)!

Limitações e cascas de banana

Seria irresponsável da minha parte apresentar o RAG apenas como solução bala de prata sem discutir o que ele não resolve sozinho. O RAG é poderoso, mas não é mágico. E a propósito, não existe bala de prata!

A qualidade dos dados de origem impacta a qualidade da resposta. Como escrevi no ultimo parágrafo da seção anterior, o RAG amplifica a qualidade dos documentos que recebe, mas se a base de conhecimento contém documentos desatualizados, contraditórios, mal estruturados ou incompletos, as respostas geradas serão igualmente falhas. “Garbage in, garbage out” se aplica com total precisão aqui. A governança dos dados de origem é tão importante quanto a arquitetura técnica.

O lado ruim do Chunking inadequado. Uma estratégia de chunking mal calibrada pode fazer com que os chunks certos nunca sejam recuperados, mesmo que o documento correto exista na base. O conteúdo está lá, mas fragmentado de forma que a busca por similaridade não o encontra. É como quando buscamos uma camiseta que gostamos mas não a encontramos na gaveta (e se chamar a esposa ela vai encontrar em 2 segundos e esfregar na nossa cara)!

Embeddings desatualizados ou inconsistentes. Se o banco vetorial foi indexado com um modelo de embedding e as consultas usam outro, a busca por similaridade perde precisão. A consistência entre o modelo de indexação e o modelo de consulta é fundamental. Por isso tenha atenção à arquitetura que usa para isso!

Latência de recuperação é um risco, já que cada etapa adiciona latência ao sistema: A vetorização da pergunta, a busca no banco vetorial, a montagem do contexto, uso de protocolos como MCP ou A2A, a geração são etapas sequenciais… Em sistemas de alta frequência de consultas, esse custo precisa ser gerenciado com caching, pré-computação e otimizações de infraestrutura. FIque atento ao tempo de resposta.

Limite de janela de contexto do LLM. Se muitos chunks são recuperados, o contexto montado pode exceder a janela de contexto do modelo. Mais não é sempre melhor, recuperar os chunks certos, não os chunks em maior quantidade, é o objetivo. É aqui que o reranking se torna indispensável. Modelos mais novos tentem a ter janelas de contextos maiores também. Assim como algoritmos de embeddings otimizados.

RAG nos produtos Microsoft

A Microsoft tem uma stack completa e integrada para entregar RAG em escala corporativa, conectando cada camada do pipeline de forma nativa.

O stack padrão de RAG no Azure tem Azure OpenAI + Azure AI Search. O Azure AI Search executa a recuperação híbrida, combinando busca por palavras-chave (lexical/BM25) e busca vetorial semântica, aplicando o algoritmo RRF (Reciprocal Rank Fusion) para combinar e reordenar os resultados das duas buscas antes de montar o contexto. O Azure OpenAI roda dentro do Foundry e recebe esse contexto enriquecido para gerar a resposta. Os dois serviços conversam de forma nativa, com latências otimizadas e governança unificada.

Azure AI Foundry é o orquestrador do pipeline RAG completo. O Azure AI Foundry oferece ferramentas visuais e programáticas para configurar cada etapa, desde a ingestão de documentos, estratégia de chunking, escolha do modelo de embedding, configuração do banco vetorial até a definição das regras de recuperação e dos prompts de geração. É o ambiente onde equipes de IA projetam, testam e colocam pipelines RAG em produção de forma gerenciada.

Microsoft Fabric + OneLake é onde os dados governados da organização estão. Pode conter relatórios, tabelas, documentos, históricos… A camada RAG pode ser aplicada diretamente sobre esses dados, sem mover informações entre sistemas, sem replicar controles de acesso e sem abrir mão da governança já estabelecida. O OneLake funciona como a camada de armazenamento unificado que alimenta o RAG com dados confiáveis e sempre atualizados.

Copilot Studio é para equipes que não querem ou não precisam de código, o Copilot Studio permite configurar RAG visualmente. Fontes de conhecimento utilizando SharePoint, sites públicos, arquivos, bases de dados, são conectadas como plugins de conhecimento, e o pipeline de recuperação e geração é gerenciado automaticamente pela plataforma. É o RAG acessível para toda a organização, não apenas para engenheiros.

Microsoft IQ é onde os três posts da série convergem. O Microsoft IQ é a camada que garante que o RAG corporativo tem um modelo semântico por trás. Os documentos recuperados têm significado definido e governado (Post 1), os embeddings que os representam são precisos e consistentes (Post 2), e o RAG orquestra tudo para gerar respostas fundamentadas no conhecimento real da organização (este post). É a integração das três fundações em uma plataforma que a Microsoft disponibiliza para o ambiente corporativo.

Pra encerrar…

Bom, o primeiro texto da série mostrou que modelos semânticos garantem que os dados têm significado definido, governado e compreensível tanto para humanos quanto para sistemas de IA. Já o segundo texto apresentou como embeddings transformam esse significado em coordenadas precisas no espaço vetorial, e como bancos de dados vetoriais tornam esse conhecimento recuperável com eficiência e precisão.

Este texto de hoje fecha o ciclo. Explica como o RAG usa essas coordenadas para encontrar o conhecimento certo, no momento certo, e fundamentar a resposta do LLM no que é real, não no que o modelo imagina ser verdade.

Empresas que combinarem as três fundamentações em seus projetos (modelo semântico robusto, pipeline de embeddings bem estruturado e arquitetura RAG bem projetada) terão agentes de IA que não apenas falam fluentemente a linguagem da empresa, mas que sabem o que estão falando. Agentes que podem ser auditados, corrigidos e confiados.

Quero tentar sentar e escrever um quarto e último post para esta série, que irá amarrar e materializar tudo isso no Microsoft IQ… Vamos aguardar

A imagem de capa foi feita no M365 Copilot com o promtp: Cria a imagem: Capa premium para blog técnico Microsoft. Fundo azul petróleo escuro, iluminação cinematográfica, visual sofisticado e futurista. À esquerda, uma esfera cristalizada e fragmentada representando o conhecimento congelado do LLM (o CUT-OFF) e fogos de artificios representando confusão com fragmentos de dados distorcidos ao redor simbolizando ALUCINAÇÃO. À direita, uma base de conhecimento externa viva, com documentos fluindo para um núcleo central brilhante via busca semântica. Estas bases de conhecimentos vivas devem estar em hologramas. Conexões em azul elétrico, laranja vibrante e rosa neon percorrendo o fluxo de retrieval e geração. Estilo Microsoft Design moderno, premium, executivo, extremamente limpo, alta densidade informacional, sem aparência de marketing genérico. Título grande: “RAG: Alucinação e Cut-off” com RAG escrito em Branco e o restante em degradê de azul para rosa
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Mas mesmo assim surge uma nova questão que é igualmente importante: Como um LLM armazena e encontra esse significado internamente?

Como ele sabe que “cachorro” está mais próximo de “gato” do que de “maçã”? Como ele encontra, entre centenas ou milhares de documentos, exatamente o parágrafo apropriado para responder a uma pergunta específica que fazemos? A resposta está em dois outros conceitos que formam a base técnica de qualquer sistema de IA Generativa. Os Embeddings e os VEctor Databases. Juntos, eles são o mapa e o arquivo que permitem uma LLM navegar com precisão pela base de conhecimento de uma organização.

O que são os Embeddings?

De forma pragmática, os embeddings são representações numéricas vetoriais de palavras ou frases que capturam seus significados e relacionamentos, ajudando os modelos de machine learning a entender o texto com mais eficiência.

Pense num mapa, aqueles da disciplina de Geografia. Cada cidade tem coordenadas de latitude e longitude. Essas coordenadas dizem onde a cidade fica e, consequentemente, quais cidades estão próximas dela e próximas entre si. Os embeddings funcionam da mesma forma, só que para conceitos. Imagine cada valor deste vetor de conceitos como um ponto em um espaço de várias dimensões, onde a posição deste vetor contém informações sobre a palavra ou os dados representados.

A proximidade dos pontos indica similaridade semântica, ou seja, palavras com significados relacionados são posicionadas mais próximas umas das outras nesse espaço vetorial. Assim, “cachorro” e “gato” ficam próximos. “Automóvel” e “veículo” também. Mas “cachorro” e “automóvel” estão distantes.

Esse espaço não tem dezenas de dimensões… ele tem centenas ou até milhares delas. Os embeddings de modelos do Azure OpenAI, por exemplo, têm 1.536 dimensões. Cada uma destas dimensões captura uma nuance diferente do significado.

Quem já fez aulas comigo nestes ultimos anos deve se lembrar do exemplo clássico que ilustra esta visao dos embeddings:

rei – homem + mulher = rainha

Isso não é coincidência ou senso comum. É evidência de que o modelo aprendeu relações semânticas reais, não apenas palavras isoladas.

O que são os bilhões (ou até trilhões) de parâmetros?

Quando você ouve que o GPT-3 tem 175 bilhões de parâmetros, ou que modelos mais recentes podem chegar a trilhões, é natural ficar na duvida do que é exatamente esse parâmetro que tanto falam.

Tentar explicar de forma não técnica é dificil, mas vamos lá. A resposta direta é que parâmetros são os números que o modelo aprende durante o treinamento e que determinam como ele se comporta. São valores que codificam tudo o que o modelo sabe sobre linguagem, contexto, significado, relações entre conceitos e o mundo em geral.

Os parâmetros de um LLM podem ser classificados em três categorias principais: embeddings, pesos e vieses. Cada uma delas é configurada automaticamente pelo algoritmo de treinamento, não por humanos…

Embeddings também são parâmetros

Os embeddings não são apenas uma técnica separada de vetorização. Eles são, em si, também um tipo de parâmetro do modelo.

Já comentei mais acima que um embedding é a representação matemática de uma palavra, ou de parte de uma palavra (chamada de token) no vocabulário de um LLM. Não vou ficar chovendo no molhado, mas é interessante saber que eles também são parametros para a contagem nos LLMs.

Pesos e vieses

Pesos são valores numéricos que representam a importância que o LLM atribui a uma entrada específica. Quanto maior o peso de uma entrada, mais relevante ela é para a saída do modelo. Dentro das redes neurais artificiais, os pesos são multiplicadores que determinam a intensidade do sinal de uma camada de neurônio para a próxima.

Vieses, por sua vez, são valores constantes adicionados ao sinal das camadas anteriores. Eles permitem que os neurônios sejam ativados sob condições em que os pesos sozinhos não seriam suficientes para produzir uma resposta.

Juntos, pesos e vieses definem como o modelo processa cada palavra em relação a todas as outras palavras de uma frase ou documento. Isso, é claro, considerando o contexto de um LLM. Mas os Pesos e Vieses estão atribuídos em qualquer outra aplicação que utilize uma rede neural.

A combinação de embedding, pesos e vieses nos LLMs é o que resulta em modelos com bilhões ou trilhões de parâmetros.

A escala de bilhões a trilhões

O número de parâmetros em um LLM cresce à medida que o modelo se torna mais capaz de capturar nuances da linguagem. O GPT-3, lançado em 2020, tinha centenas de bilhões de parâmetros. Modelos mais recentes podem ter trilhões de parâmetros!

Durante o processo de treinamento, as centenas de bilhões de parâmetros de um LLM de tamanho médio como o GPT-3 são atualizados dezenas de milhares de vezes. No total, isso soma na casa de quatrilhões de cálculos individuais. É por isso que treinar um LLM consome tanta energia e poder computacional. Estamos falando de milhares de computadores especializados, com GPU de ultima geração e  de alta velocidade funcionando sem parar por meses. Por isso, se você ouvir alguém te dizendo para fazer a sua própria LLM, tente entender melhor o que querem te dizer.

Por que isso importa para Embeddings e Vector Database?

Entender parâmetros é fundamental para entender embeddings. Quando você usa o modelo text-embedding-3-large da Azure OpenAI para vetorizar os documentos da sua organização, você está aproveitando toda a inteligência codificada nesses parâmetros. São bilhões de ajustes finos feitos durante o treinamento, para transformar suas palavras em coordenadas precisas no espaço vetorial.

Quanto mais parâmetros um modelo de embedding tem, mais rico e contextualizado é o espaço vetorial que ele cria. Isso significa que documentos semanticamente relacionados ficam mais próximos no espaço vetorial, e a busca por similaridade no banco de dados vetorial se torna mais precisa.

Como embeddings são criados

Embedding é um método para representar vetores de dados, e não etá limitado somente à texto, pode-se utilizar também para imagens e áudios. Diferentemente de outras técnicas de Machine Learning, os embeddings são aprendidos a partir dos dados por meio de algoritmos como redes neurais, em vez de exigir que especialistas humanos definam manualmente suas características.

O processo é direto. Modelos de embedding são redes neurais baseadas em transformers que transformam partes de documentos em uma representação numérica ou vetor. O conteúdo com significado ou semântica semelhante é mapeado para uma representação semelhante no espaço amostral.

No ecossistema Microsoft, os modelos disponíveis no Azure OpenAI incluem o text-embedding-3-small com 1.536 dimensões e o text-embedding-3-large com 3.072 dimensões. Para cenários multilíngues, o modelo multilingual-e5-large, desenvolvido pela própria Microsoft, suporta até 100 idiomas com 1.024 dimensões.

Um ponto crítico que você deve considerar é que os embeddings criados pelo modelo de um provedor não podem ser compreendidos por outro. Por exemplo, um embedding de um modelo OpenAI não é compatível com um da Anthropic e vice-versa. Cada modelo tem seu próprio algoritmo de embedding.

O que é um banco de dados vetorial?

Um banco de dados vetorial é um repositório especializado que armazena, gerencia e busca embeddings vetoriais de alta dimensão para permitir a busca por semelhança semântica. Os vctor databases indexam e armazenam embeddings densos e esparsos para recuperação rápida, e geralmente servem como uma base de conhecimento externa que um LLM pode consultar para fundamentar suas respostas em dados confiáveis e mitigar o risco de alucinações.

Ele vai muito além de um simples índice. Os bancos de dados de vetores fornecem recursos adicionais como gerenciamento de dados, tolerância a falhas, autenticação e controle de acesso, bem como um mecanismo de consulta. São plataformas robustas que se adaptaram ao momento do mundo e permitem armazenamento vetorial em seus ambientes.

Um diferencial importante é a busca híbrida. A pesquisa híbrida combina os pontos fortes da busca em vetores e da pesquisa por palavras-chave. A vantagem da busca em vetores é encontrar informações conceitualmente semelhantes à consulta de pesquisa, mesmo que não haja correspondências de palavra-chave no índice. A vantagem da pesquisa por palavras-chave é a precisão, com a capacidade de aplicar classificação semântica opcional que melhora a qualidade dos resultados iniciais.

Entre os principais players do mercado estão Pinecone, Weaviate e FAISS… Bancos de dados tradicionais também evoluíram, como o próprio SQL Server 2025, PostgreSQL com a extensão PGVector e Cosmos DB. Todos estes SGDB já oferecem suporte nativo a vetores, permitindo que os projetos tenham capacidade vetorial sem migrar toda sua infraestrutura existente.

Busca vetorial

Agora que já sabemos o que são os vetores de embeddings e armazenamos eles em vector databases, a próxima pergunta lógica é: como encontrar o mais relevante entre milhares deles?

É ai que entra a busca vetorial Ela é uma técnica que encontra dados similares representando-os como vetores numéricos de alta dimensão. O conceito fundamental envolve transformar dados em um espaço vetorial em que a distância geométrica entre vetores indica sua semelhança semântica.

Existem três métricas principais para medir essa proximidade:

• Similaridade de cosseno: mede o cosseno do ângulo entre dois vetores para determinar se eles apontam em uma direção semelhante, independentemente de sua magnitude. Uma pontuação de 1 indica vetores idênticos, enquanto –1 indica vetores opostos. É uma escolha comum para espaços de embedding normalizados, como os dos modelos OpenAI;
• Distância Euclidiana: a métrica mais comum, representa a distância em linha reta entre dois pontos vetoriais;
• Produto escalar: considera tanto o ângulo quanto a magnitude dos vetores. É equivalente à similaridade de cosseno para vetores normalizados, mas geralmente é mais eficiente em termos computacionais.

E os algoritmos de busca?

Para encontrar os vetores mais próximos, o algoritmo padrão é o kNN (k-Nearest Neighbors). A busca pelos k vizinhos mais próximos é a operação central por trás da busca por similaridade vetorial. Dado um vetor de consulta, ela encontra os k vetores no banco de dados que são mais próximos, de acordo com uma métrica de distância escolhida. Igual é feito com o algoritmo de machine learning, só que para vetores.

O problema é que o kNN exato, em escala, é caro computacionalmente. O kNN exato compara um vetor de consulta com todos os vetores do conjunto de dados para garantir que ele retorne as correspondências mais próximas possíveis. Se você tem milhões de valores no seu vetor, toda consulta faz um scan e calcula a distância para todos estes milh’ões de valores. É preciso, mas caro em termos computacionais, e a latência cresce linearmente com o tamanho do índice.

Em produção, então, o padrão acabou sendo uma variação mais level, o ANN (Approximate Nearest Neighbor). A busca aproximada do vizinho mais próximo diminui um pouco da precisão para obter ganho de velocidade, restringindo a busca a um subconjunto promissor de vetores. Na prática, o recall de ANN é suficientemente alto para que a maioria dos sistemas de busca vetorial de produção o utilize por padrão.

Para resumir tudo em uma única sentença

Os parâmetros são o conhecimento. Os embeddings são como esse conhecimento é expresso matematicamente. E o vector database é onde esse conhecimento fica armazenado, indexado e disponível para consulta dentro da sua organização.

Bons estudos!

Imagem de capa gerada no M365: Capa premium para blog técnico Microsoft. Fundo azul petróleo escuro, iluminação cinematográfica, visual sofisticado e futurista. Grande espaço vetorial tridimensional no centro contendo milhares de pontos luminosos organizados em clusters semânticos. Conexões neurais em azul elétrico, laranja vibrante e rosa neon. Fluxos de dados entrando pela esquerda transformando documentos em embeddings; fluxo saindo pela direita representando busca semântica, RAG e agentes de IA. Núcleo central brilhante simbolizando inteligência semântica. Elementos visuais remetendo a embeddings, vector databases, similarity search, semantic retrieval, knowledge discovery e IA generativa. Painéis holográficos laterais com matrizes vetoriais, clusterização e busca KNN. Estilo Microsoft Design moderno, premium, executivo, extremamente limpo, alta densidade informacional, sem aparência de marketing genérico. Título grande: “EMBEDDINGS e VECTOR DATABASE”.

O post Embeddings e Vector Database – Como os LLMs representam e encontram conhecimento apareceu primeiro em Diego Nogare.

E quando perguntamos sobre o pipeline de vendas, ele responde com base em probabilidades estatísticas (lembra, o LLM é uma grande calculadora estatística), não com base no que realmente acontece nos nossos sistemas.

Esse é o problema central dos LLMs em ambientes corporativos: eles são poderosos, mas cegos ao contexto do negócio.

A questão que precisamos responder, então, é direta: o que determina a qualidade do que um LLM entende sobre uma organização?

A resposta está em dois conceitos que a engenharia de dados conhece bem, e que agora a era dos agentes de IA está resgatando com urgência: modelos semânticos e ontologias.

O que é um modelo semântico?

Um modelo semântico é uma representação estruturada do significado dos dados de um negócio. Importante saber que ele não armazena os dados brutos, em vez disso, define o que esses dados significam. Ou seja, quais são as entidades do negócio, quais métricas importam, como elas se relacionam e quais regras as governam.

Pense nele como um dicionário vivo do negócio. Nesse dicionário, cliente ativo tem uma definição precisa. Margem operacional é calculada de uma única forma. Pedido em aberto não se confunde com pedido em processamento. Todos na organização, e todos os sistemas, falam a mesma coisa.

Quando um sistema de IA opera sobre um modelo semântico, ele não precisa adivinhar o que estes termos significam. Ele acessa essas definições confiáveis, específicas da organização, e raciocina a partir delas. Mas isso por si só não é suficiente, precisa dar um passo além. É ai que entra a ontologia.

O que é ontologia?

Uma ontologia, no contexto de IA, é uma estrutura que organiza conhecimento de forma hierárquica e semântica, definindo relações claras entre conceitos, entidades e suas propriedades. Ela funciona como um mapa conceitual que ajuda os sistemas a entender não apenas o que algo é, mas como se relaciona com outros elementos do conhecimento.

A diferença em relação a um simples glossário é fundamental. Um glossário diz o que algo é. Uma ontologia diz como tudo se conecta e por quê. No sentido de ciência da computação, uma ontologia é uma descrição da estrutura de dados: classes, propriedades e relações dentro de um domínio de conhecimento.

Com isso, se o modelo semântico define o o quê alguma coisa é (as entidades, métricas e regras), a ontologia define o como se relaciona e por quê. A lógica que conecta cliente a pedido, pedido a produto, e produto a categoria… A ontologia codifica o raciocínio sobre o domínio, não apenas o vocabulário.

Lembro na época do mestrado que fiz uma disciplina onde estudamos modelos semânticos e ontologia, utilizando este material de Stanford.

A Web Semântica – A visão certa na hora errada

Essa ideia não é nova… A ideia da Web Semântica surgiu em 2001, onde o artigo intitulado “The Semantic Web”, escrito por Tim Berners-Lee, James Hendler e Ora Lassila, foi publicado na revista impressa Scientific American.

A visão era ambiciosa e daria às pessoas a capacidade de criar repositórios de dados na Web, construir vocabulários e escrever regras para operar com esses dados, usando tecnologias como RDF, SPARQL, OWL e SKOS.

Se tiver curiosidade, leia o material de Stanford que compartilhei, ele ensina a usar o Protégé-2000 e criar ontologias no padrão OWL com exemplo de vinhos.

Máquinas não iriam apenas exibir conteúdo, elas iriam compreendê-lo. Mas a Web Semântica não pegou como esperado. A ideia nunca decolou de verdade.

O calcanhar de Aquiles foi a manutenção… manter ontologias atualizadas era trabalhoso e caro (bom, ainda é!). A complexidade técnica era alta demais para adoção em massa.

Os padrões eram rígidos e o ecossistema de ferramentas, imaturo. A real é que a visão estava correta, mas o momento não era apropriado.

Hoje, os LLMs têm o poder computacional de processamento para dar vida à visão de Berners-Lee lá de 2001. Mas precisam de modelos semânticos e ontologias para raciocinar com precisão dentro de um contexto específico. A Web Semântica estava à frente do seu tempo. Os agentes de IA são a infraestrutura que ela sempre esperou.

No fim, por que Modelos Semânticos e Ontologias melhoram os LLMs?

Modelos de linguagem são ótimos em gerar texto fluente, mas frequentemente produzem  informações incorretas, inexistentes ou inconsistentes porque dependem apenas de padrões estatísticos aprendidos durante o treinamento, isso é conhecido como alucinação!

Ontologias corrigem isso fornecendo uma bússola conceitual que ancora as respostas do modelo em estruturas de conhecimento verificadas, reduzindo possíveis alucinações e trazendo coerência lógica nas respostas geradas.

Dá para melhorar ainda mais o contexto e o grounding com RAG, mas isso fica para uma próxima publicação!

Sem contexto semântico, o LLM responde com base em probabilidade, e ele escolhe a próxima palavra mais provável sem saber o que o termo significa dentro do seu negócio. Com modelos semânticos e ontologias, acontece algo diferente. O LLM passa a operar sobre o mesmo vocabulário compartilhado que os humanos da organização usam.  O nome técnico desta característica é grounding semântico.

O resultado prático é direto e apresenta menos ambiguidade, menos alucinações, respostas mais consistentes… e por fim, os negócios se beneficiam por projetos que realmente entendem o negócio que estão servindo.

Para finalizar, como você pousa isso nos seus projetos?

É exatamente aqui que o Microsoft IQ entra como solução concreta para esse desafio!

O Microsoft IQ é a camada de inteligência em nível empresarial da stack da Microsoft, que trás um entendimento compartilhado e atualizado continuamente da sua organização onde o Copilot e cada  outro agente herdam por padrão.

Ele se baseia nos comportamentos já presentes em todo o seu ambiente Microsoft: como as pessoas trabalham no Microsoft 365, como o negócio é modelado no Fabric e o conhecimento distribuído entre seus dados, aplicativos e até a web.

É importante destacar que o Microsoft IQ não é um modelo de IA nem um LLM. Isso é uma camada de solução que aplica modelos de IA a cenários reais de negócios ao combinar insights, fluxos de trabalho, governança e contexto empresarial confiável. Enquanto os LLMs geram inteligência, o Microsoft IQ se concentra em transformar essa inteligência em resultados mensuráveis para os negócios.

O Microsoft IQ é composto por quatro camadas integradas. Cada uma resolve uma dimensão diferente do problema de contexto:

Work IQ — A inteligência de quem trabalha

O Work IQ fornece uma compreensão dinâmica de como os funcionários trabalham, com contexto sobre pessoas, colaboração e fluxos de trabalho. Em outras palavras, ele entende como as pessoas trabalham no dia a dia, analisando suas reuniões, documentos, e-mails, decisões (claro, considerando e herdando a questões de segurança inserida por padrão nas ferramentas da Microsoft utilizada na gestão da empresa) e transforma esse fluxo em contexto estruturado para os agentes. Um agente de vendas que opera sobre o Work IQ sabe, por exemplo, que o cliente foi contatado na semana passada, que houve uma reunião de follow-up, e que a proposta ainda está aguardando resposta.

Fabric IQ — A Base semântica do negócio

O Fabric IQ é a camada que mais diretamente materializa o conceito de modelo semântico. O Fabric IQ fornece a base semântica compartilhada do seu negócio, alinhando dados, entidades e regras para que os agentes raciocinem de forma consistente e tomem decisões precisas e contextuais. Os agentes entendem as entidades empresariais, suas relações, propriedades, ações e regras.

O ponto de partida é prático e imediato. Por exemplo, o Power BI responde por mais de 90% dos modelos semânticos em produção da empresa. Os usuários podem inicializar uma ontologia diretamente desses modelos com apenas alguns cliques, acelerando o tempo para obtenção de valor ao reutilizar instantaneamente lógica e definições confiáveis.

Isso significa que, para a maioria das organizações, a base semântica já existe. Ela só precisa ser conectada aos agentes.

Foundry IQ — O conhecimento institucional governado

O Foundry IQ fornece conhecimento institucional coletado sobre o contexto de políticas, documentos corporativos e bases de dados de conhecimento reutilizáveis. Ele transforma documentos,  manuais, políticas internas, contratos, bases de conhecimento, tudo vira conhecimento governado e reutilizável.

Um agente de atendimento que opera sobre o Foundry IQ não “inventa” uma política de devolução. Ele consulta o documento autorizado e responde com precisão. O Foundry provê o grounding de forma nativa, indo além de um RAG programático.

Web IQ — A inteligência em tempo real

Por fim, o quarto pilar é o Web IQ. Ele garante que os agentes não fiquem limitados ao conhecimento interno da empresa. O Web IQ fornece contexto novo e real, consumindo de toda a internet, incluindo páginas da Web, notícias, imagens e vídeos.

Com latência baixa e com ótima eficiência de tokens, ele busca completar as respostas com o menor custo calculado.

Um agente de análise competitiva, por exemplo, combina o modelo semântico do negócio via Fabric IQ com notícias em tempo real via Web IQ e entrega insights que nenhuma das duas fontes, isoladamente, conseguiria oferecer.

Pra finalizar

Modelos semânticos e ontologias são, digamos, estruturas de dados compartilhados que permitem à LLMs e AI Agents a raciocinar com precisão dentro de um negócio. Sem essa estrutura, o agente mais sofisticado do mundo ainda responderá de forma genérica. Não porque ele é ruim, mas porque ele simplesmente não sabe o que seus dados significam.

O Microsoft IQ é a materialização concreta dessa visão no ecossistema corporativo moderno, reunindo os quatro IQ em uma camada de inteligência unificada, e nativa, para seu negócio.

Pra encerrar, posso dizer que empresas que investirem hoje em definir bem seus modelos semânticos terão agentes mais inteligentes, mais precisos e mais confiáveis amanhã. Um LLM sem contexto é apenas um gerador de texto muito bem treinado, e não um parceiro de negócio.

Imagem de capa feito no M365 com o prompt: Crie uma imagem de capa para um blogpost técnico com visual moderno, técnico e sofisticado. Fundo azul petróleo com elementos em azul elétrico, laranja elétrico e rosa elétrico. Os elementos visuais devem remeter a grafos de conhecimento, redes semânticas, nós e conexões, fluxos de dados estruturados e ontologia visual (hierarquia de conceitos interligados). Inclua de forma discreta referências visuais às quatro camadas do Microsoft IQ: Work IQ, Fabric IQ, Foundry IQ e Web IQ. A composição deve transmitir estrutura, conhecimento profundo, precisão técnica e visão estratégica.

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Bom, não foi exatamente tudo ruim, mas a minha expectativa estava muito alta e a entrega não chegou nem perto… Mas, é uma conquista pessoal participar de um curso de IA Agêntica do MIT, e acho que é interessante compartilhar com vocês.

O curso se chama Applied Agentic AI for Organizational Transformation, pela MIT Professional Education. São 8 semanas, 8 módulos e mais de 70 horas de estudos… No programa diz que o curso foi feito pelo Dr. Abel Sánchez e o Dr. John R. Williams, do Massachusetts Institute of Technology. De fato tiveram duas palestras/aulas deles, mas o restante foi material textual e vídeos externos. Conteúdo deles foi beeeeem pouco.

As aulas sincronas foram entregues por tutores licenciados, mas não são professores do institulo. Não estou fazendo juizo de valor dos tutores, longe disso, inclusive pareceram conhecer bem do assunto… Mas este foi outro ponto que não ficou tão claro pra mim durante o processo de matrícula do curso e ajudou a deixar a frustração maior.

Um ponto positivo é que o pessoal de suporte da plataforma do MIT respondem com rapidez os chamados que abrimos. Em todos os módulos eu abri chamado apontando erros de conceito ou de falha no material. Todos foram resolvidos e eles enviavam as evidências do conteúdo corrigido (poderiam me enviar uma camiseta do MIT, eu ficaria muito feliz. rss)

Mas e o curso?

O curso foi desenhado para tomadores de decisão que reconhecem o poder transformador da IA. Embora seja voltado para gestores, líderes, executivos e C-level, cada módulo apresenta perspectivas que se conectaram com problemas comuns de quem está començando a ouvir assuntos de IA Generativa e precisa implementar projetos desta natureza nas empresas. É bem teórico, diria que nada prático! Este foi outro ponto de frustração.

O curso é dividido em 8 módulos, sendo o último praticamente só para fazer o envio do trabalho final.

Os módulos

1. Fundamentos de IA Generativa e agêntica com história, chatbots, modelos de linguagem e aplicações avançadas de IA Generativa;
2. A ascensão da IA Agêntica com arquiteturas single agent vs. multi-agent e o debate entre sistemas open-source e proprietário;
3. Conectando agentes a ecossistemas digitais, discutindo a integração de IA agêntica com sistemas legados, o protocolo MCP e como ajustar agentes com empatia para o cliente;
4. Riscos, desinformação e impacto sistêmico, com foco em ameaças de cibersegurança impulsionadas por IA, desinformação, deepfakes, alucinações e os limites da percepção da IA;
5. Agentes por função de negócio, onde entra o ciclo de maturidade de IA agêntica no desenvolvimento de produto e os agentes por função na empresa;
6. Da prova de conceito à prática, discutindo por que projetos piloto de IA não escalam, como enfrentar a resistência interna e como monitorar performance com KPIs e feedback loops;
7. Governança, compliance e testes, apresentando frameworks regulatórios como GDPR, CCPA e HIPAA, estratégias de teste de agentes e o equilíbrio entre velocidade e supervisão;
8. Ética na IA (bem pouco, tipo, 1 página de conteúdo) e o Capstone, que é o desenvolvimento e avaliação do projeto final (envio de um relatório em PDF).

Minha conclusão

Hoje, sabendo disso, eu faria o curso? Talvez não! Mas isso é comigo… Outras pessoas estão em momentos diferentes de carreira, contudo, precisam deste conteúdo. É uma formação do MIT, isso é bem interessante!

O curso termina na criação de um plano de adoção de IA, onde é aplicado tudo que aprendemos para otimizar operações e impulsionar a inovação dentro da própria organização. Então, de forma pragmática, tem seu valor sim. Não é algo que deveria ser desprezado por completo.

Ah, antes que alguém pense que eu poderia ter ido atrás deles para falar da minha percepção ao invés de escrever no blog, eu fui… Na avaliação de NPS do curso eu fiz o meu relato sincero, apontando o que descrevi aqui. Inclusive passei meu e-mail e telefone nas respostas. Até agora nenhum contato para discutirmos isso

Quero reforçar que esta foi a minha percepção pessoal do curso. Não tenho interesse em ser um detrator do material, de forma alguma. Lembre-se que é um curso do MIT!

Para quem tiver interesse em fazer o curso, Bons Estudos!

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Bom, essa não é a minha primeira vez aqui. Durante minha primeira passagem, lá em 2012 trabalhando no Lançamento do SQL Server, fiquei alguns meses para executar este projeto específico. Mas desta vez é diferente. A missão é muito mais ampla, o contexto é outro e a tecnologia evoluiu de uma forma que nenhum de nós poderia prever há dez ou quinze anos. Tirando os pesquisadores que já estavam olhando para a IA Generativa, quem mais arriscava que a arquitetura de Transformers iria fazer tanto barulho e movimentar o mercado como fez?

Agora, ocupo o cargo de Diretor Técnico para iniciativas de Inteligência Artificial da Microsoft no Brasil, à frente do programa de Frontier Firms, com o objetivo de transformar e melhorar a experiência dos nossos cliente através de soluções de IA cada vez mais estratégicas e impactantes.

Aprendendo todos os dias: A cultura Microsoft de dentro

Voltando alguns anos, quando entrei no Itaú, eu li o livro Os Primeiros 90 dias que me ensinou a ouvir e aprender muito antes de tomar qualquer decisão quando chegar em uma nova empresa.

Foi o que fiz. E a primeira coisa que vi na Microsoft foi que aprender é uma responsabilidade coletiva, mas comigo sendo o protagonista do meu aprendizado. Percebi que não existe a ideia de que você já sabe tudo… Muito pelo contrário!

Nos primeiros dias, me dediquei a entender os processos internos, os rituais de comunicação e os frameworks de trabalho. Cada conversa com um colega era uma aula, literalmente. Cada reunião entendia uma nova camada de como a empresa funciona. Mais do que a tecnologia em si, fui impactado pela cultura de crescimento. Senti que a Microsoft valoriza profundamente o conceito de growth mindset e lifelong learning. A capacidade de aprender é mais valiosa do que o conhecimento fixo que você já possui.

Isso resoou profundamente comigo, conectando com o que vivi recentemente nos estudos durante o doutorado.  Não tentei chegar com respostas prontas. Cheguei com perguntas. E isso fez toda a diferença!

O ecossistema de Parceiros: Quem está ao lado dos Clientes

Um dos desafios desse período foi entender como o ecossistema de parceiros Microsoft funciona na prática, com o olhar de dentro. Já fui parceiro antes, na época da Lambda3 eu respondia como Chief Data Officer da empresa, e fizemos vários projetos em clientes junto da Microsoft. Mas agora é diferente, estou do outro lado da mesa.

Os parceiros não são apenas revendedores ou integradores técnicos. Eles são, via de regra, uma extensão do time de vendas e delivery da Microsoft. Apesar de não ser o meu time que se envolve nos engajamentos diretos de parceiros em clientes, eu preciso conhecer o processo para usar isso da melhor forma possível. Neste período passei a ver os parceiros não como intermediários, mas como aliados estratégicos. São eles que estão no dia a dia com os clientes, traduzindo a visão tecnológica da Microsoft em projetos reais de transformação.

Conversei com alguns parceiros nesses 100 dias. Comecei a entender que o meu papel também é de apoiar esses parceiros, e isso está no meu plano para 2027! Quero ajudar para que eles possam entregar IA com qualidade, velocidade e relevância de negócio, mas principalmente, alinhado com os objetivos estratégicos e de valor dos clientes.

Visitas a Clientes: Conversas estratégicas sobre o futuro da IA

Se tem uma demanda desse período que me deixou feliz de forma especial, foi sem dúvida, as visitas a clientes para discussões estratégicas de IA. Minha nova função envolve uma proximidade com os clientes, buscando entender seus desafios, co-criando estratégias e fortalecendo parcerias que possam gerar resultados e valor real.

Na prática, isso significa sentar com CEOs, CIOs, CAIOs, CTOs e diretores de diferentes setores…  varejo, finanças, saúde, educação, agro… e falar sobre IA de forma que vai muito além da tecnologia. Falamos sobre modelos de negócio, sobre reorganização de processos, sobre o que muda quando os agentes de IA passam a operar de forma autônoma dentro de uma empresa. Estratégia e geração de valor!

Essas conversas me ensinaram muito (lembra do lifelong learning e growth mindset que comentei lá no começo do texto?). Vi que o maior obstáculo para a adoção de IA não é técnico, eu já tinha essa visão antes, mas agora reforçou. O grande desafio é cultural e estratégico. As empresas querem resultados, mas ainda estão descobrindo quais perguntas fazer. E é justamente aí que entra o meu papel. Acredito que a Inteligência Artificial baseada no uso analítico de dados deve resolver problemas reais de negócio, não ser apenas uma tecnologia sem propósito.

Não é Tech-by-Tech, temos que saber os ponteiros de negócios que estamos impactando. Inclusive, para isso, recomendo a leitura do livro Apaixone-se pelo problema, não pela solução.

Programas internos para entregar projetos nos Cliente

Outro eixo fundamental desses 100 dias foi entender os programas voltados a entregar projetos de IA para os clientes. São muitos programas, ainda preciso de ajuda com isso e sempre recorro a alguém que conhece mais do assunto.

A Microsoft tem um monte de programas internos para isso. Desde incentivos financeiros até suporte técnico especializado, passando por frameworks de co-venda e estratégias de go-to-market. Entender esse ecossistema de dentro é essencial para que eu possa contribuir de forma relevante.

O Microsoft AI Cloud Partner Program é o principal meio pelo qual a Microsoft engaja e investe em seu ecossistema de parceiros para realizar os projetos nos clientes. O programa reúne tudo que você precisa ao longo de todo o ciclo de vida do parceiro, incluindo onboarding, capacitação, estratégias de go-to-market, co-selling e incentivos. Em algumas situações, o cliente está pronto, o parceiro está preparado, mas o caminho entre os dois ainda não está suficientemente claro. Parte do meu trabalho é encurtar esse caminho, conectando os dois. Ao menos acho que é!

Bom, o que vem pela frente

Cem dias são apenas o começo. Aprendi muito, mas sei que ainda há muito mais pela frente.

O mercado de IA no mundo, e obviamente no nosso contexto do Brasil, está em um momento singular… As empresas já passaram da fase do questionamento e estão agora na fase da ação. Niunguém mais duvida que a IA vai ajudar, resta agora saber como tirar da POC e levar pra produção! E é justamente nessa fase que o tipo de trabalho que fazemos aqui na Microsoft mais importa.

Continuarei visitando clientes, aprendendo com parceiros, fortalecendo a liderança técnica e ajudando a construir pontes entre a visão estratégica da Microsoft e a realidade dos negócios brasileiros.

Porque, no fim, a IA mais poderosa do mundo não serve a nada se não resolver o problema de um cliente real.

E é exatamente isso que me motiva a seguir em frente!

Esta é uma reflexão honesta do que vivi até aqui, nestes meus primeiros 100 dias na Microsoft. Vamos ver como será o FY27

Imagem de capa: Foto no logo da Microsoft, tirada durante o MCAPS Start em Julho/2026 – Seattle/WA.

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Mas e se eu te falar que tem como você ganhar esse tempo de volta, e de graça?! Pois é, diferente de uma busca comum no Google, dá para aprender tecnologia de graça com IA, isso porque a IA Generativa consegue contextualizar o nível de proficiência atual do usuário com o objetivo final desejado… O pulo do gato foi usar IA Generativa no roteiro de aprendizagem. Para isso, o Marcelo Matias criou um repositório no Github que hospeda um código (que tem características de Agente de IA) para estruturar módulos de aprendizado baseados em fontes de documentações oficiais. O link é https://github.com/matiasma/certification-kit-generator (e vale deixar o seu Star lá no Github, hein!)

Ao utilizar essa ferramenta, conseguimos economizar muito tempo que seria gasto filtrando o que é relevante ou obsoleto. A IA atua como um mentor técnico que conhece e recomenda os recursos gratuitos disponíveis nos canais oficiais das empresas. Eu já tinha falado como aprender Data & AI de graça com os fornecedores líderes globais de Cloud Computing há alguns anos nessa playlist.

A estrutura do código permite que qualquer pessoa com acesso ao GitHub possa rodar o gerador de conteúdo. Essa abordagem elimina a barreira financeira que muitas vezes impede a pessoa que está procurando se recolocar no mercado ou fazer uma transição de carreira, de oportunidades reais no mercado de trabalho em TI.

A importância dos repositórios Open-Source na educação

Os repositórios de código aberto sempre foram o coração da inovação tecnológica, mas nos últimos anos eles estão cada vez mais protagonistas no papel de pilares educacionais fundamentais. O certification-kit-generator exemplifica como a colaboração da comunidade pode superar modelos de ensino centralizados e burocráticos. E o melhor, é de graça!

Quando o conhecimento é estruturado de forma transparente, a comunidade consegue validar a qualidade do roteiro através de interações com Pull Requests e feedbacks constantes. Isso garante que o roteiro de estudo gerado pela IA seja tecnicamente rigoroso e atualizado com as demandas da indústria. Inclusive no repo tem as instruções de como você pode contribuir com o projeto.

Além disso, o uso de ferramentas como esta prepara o profissional para a cultura de long-life learning, uma habilidade essencial em um campo que se renova a cada semana. Aprender a gerenciar seu próprio crescimento técnico é o maior diferencial competitivo atual.

O impacto da personalização em escala

A hiper-personalização é um dos desafios atuais que os e-commerce e empresas de internet enfrentam. Eles querem customizar o que te oferecem, mas sem perder a escala. Nessa mesma linha, a ascensão de ferramentas que automatizam a criação de trilhas de aprendizado sinaliza uma mudança de paradigma no mercado de educação corporativa. Anteriormente, a personalização de ensino era um recurso caro, restrito a mentorias individuais ou MBAs de alto custo.

Para as empresas, o impacto é direto na redução do gap de competências de suas equipes. Desenvolvedores podem se atualizar em novas linguagens ou frameworks utilizando roteiros que consideram os projetos específicos em que estão trabalhando no momento. Para o indivíduo, a tendência representa a democratização definitiva da especialização técnica. Ao remover o custo e tempo da curadoria, a tecnologia garante que o mérito e a dedicação sejam os únicos fatores determinantes para o sucesso profissional.

Pra fechar

Na minha forma de enxergar o mundo, conhecer e aprofundar nos assuntos que trabalhamos é fundamental. Além disso, ter as certificações ajuda a comprovar o que conhecemos e que este conhecimento é comparável à outros profissionais ao redor do mundo.

A utilização de IA Generativa para a criação de roteiros de estudo personalizados resolve o problema crítico da ineficiência no treinamento de equipes técnicas e na requalificação de profissionais. Muitas empresas perdem competitividade por não conseguirem atualizar suas forças de trabalho na velocidade das inovações de mercado, recorrendo a treinamentos genéricos que não resolvem as necessidades reais do negócio.

Ao adotar soluções gratuitas e inteligentes como o Certification Kit Generator, as organizações e indivíduos transformam o aprendizado passivo em uma vantagem estratégica contínua, eliminando custos desnecessários e focando no que realmente importa: a resolução de problemas complexos através da tecnologia de ponta.

Bons estudos!

Imagem de capa criada com o M365 Copilot, com o prompt: Use um estilo de foto ultrarealista, com iluminacão de estúdio e qualidade 4k. Crie uma imagem de um desenvolvedor de software de 40 anos de idade, em frente a um computador, com um rosto de indecisão. Coloque hologramas com logo da Microsoft, AWS, Google e Github ao lado do computador. Na parede de fundo um letreiro em neon aceso com o texto “Upskilling e Certificação”

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Construí o texto para resgatar uma verdade inconveniente que acompanha o setor de tecnologia há décadas: cerca de 80% do tempo de um projeto deve ser gasto na preparação, limpeza e curadoria dos dados. É impossível inovar de verdade coletando informações de forma passiva e sem governança. Se você quer parar de perder dinheiro e finalmente fazer a IA gerar valor competitivo para a sua empresa, a resposta não está no código, está na integração entre a sua estratégia corporativa e a qualidade dos seus ativos digitais.

HSM Management

https://hsmmanagement.com.br/ia-nao-fracassa-no-modelo-fracassa-no-negocio/

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O que não contam é que o desenvolvimento de soluções de Machine Learning e IA Generativa exige um entendimento profundo de fundamentos técnicos. Vender “milagres tecnológicos” sem nunca ter implementado uma solução real em ambiente de produção prejudica o setor. Mas o que vale pra essa galera é o hype, e eles estão surfando essa onda e ganhando dinheiro. Isso porque muitos desses cursos superficiais custam pequenas fortunas e entregam pouco valor prático para os negócios.

Em contrapartida, as próprias criadoras das tecnologias disponibilizam recursos de altíssima qualidade de forma gratuita. Só que isso não é tão divulgado. Empresas líderes como a Microsoft e a Anthropic investem pesado em documentação e trilhas de aprendizado acessíveis. Além disso, plataformas como a DeepLearning.AI oferecem cursos ministrados por ícones da área, como Andrew Ng. O grande diferencial desses treinamentos é a conexão direta com as necessidades reais das arquiteturas de software modernas. Eles não ensinam apenas a usar uma ferramenta, mas explicam a lógica por trás dos modelos.

E como validar isso?

Para o profissional que busca seriedade, o próximo passo lógico após o estudo gratuito é a certificação. O exame de certificação (as vezes gratuitos com ondas de promoção das empresas) serve como uma auditoria externa do seu conhecimento, garantindo que você compreende as nuances da tecnologia. O legal é que nós fazemos o exame aqui no Brasil, que é igual ao do Charlie nos Estados Unidos, o do Manoel em Cabo Verde ou do Franz na Alemanhã. Temos uma validação global do nosso entendimento sobre aquele assunto.

Recentemente, a Microsoft lançou duas credenciais focadas em liderança e implementação de agentes de IA. A primeira é a certificação de AI Transformation Leader, voltada para quem gerencia a mudança tecnológica nas organizações. A segunda é a de AI Business Professional, que foca em como aplicar a IA para gerar valor de negócio real. Ambas as provas são fundamentais para balizar o mercado e estabelecer um padrão de qualidade aceitável.

Ainda não está satisfeito?

Instituições renomadas como Harvard e MIT também democratizaram o acesso aos seus laboratórios virtuais. Essas universidades oferecem cursos que cobrem desde a ética na IA até o desenvolvimento de redes neurais complexas. O investimento em educação deve ser direcionado para fontes que possuem autoridade científica comprovada. O domínio técnico não vem de atalhos, mas sim de uma base sólida construída com ferramentas oficiais e prática constante.

Desenvolvedores e arquitetos de soluções precisam ignorar as promessas de ganhos fáceis e focar na construção de um portfólio robusto. As certificações funcionam como um selo de qualidade que abre portas em grandes corporações globais. Além disso, o processo de preparação para uma prova de certificação força o estudante a cobrir lacunas de conhecimento. Frequentemente, descobrimos funcionalidades que ignoraríamos em um aprendizado puramente informal e autodidata.

E ai, qual vai ser o seu próximo passo?!

A imagem de capa eu fiz no Canva, com os 2 emblemas destas novas provas de AI da Microsoft. Eu fiz os exames e fui aprovado nas duas.

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Também é importante dizer que, na minha visão, este movimento não tem objetivo de substituição de profissionais qualificados por algoritmos, mas sim a integração de agentes autônomos em fluxos de trabalho específicos que tragam ROI. Muito se foca em automatizar tarefas repetitivas e complexas, como a reconciliação financeira em tempo real ou a triagem avançada de suporte técnico para direcionar somente o que é realmente complexo para os atendentes humanos. Mas veja, o humano continua no processo de forma mais estratégica e menos operacional.

O panorama dos Agentes em 2026

Indo contra o senso comum, de forma prática, os agentes de IA não substituíram os engenheiros de software ou analistas de negócios. Pelo contrário, eles se tornaram ferramentas autônomas especializadas que operam dentro de domínios específicos para garantir precisão e velocidade excepcionais. É possível observar uma aplicação massiva de projetos de AI Agents em setores que exigem alta conformidade, como a processos financeiros. Nesses cenários, os agentes processam volumes massivos de dados, identificando discrepâncias que levariam dias para serem notadas por humanos. Vou me dar o direito de repetir o que já escrevi antes, essa automação é tirar trabalho que nem é trabalho. Gastar tempo de uma pessoa fazendo um “cara-crachá” é jogar dinheiro fora!

Em outras áreas, como a de TI, a triagem de suporte técnico foi acelerada por sistemas que não apenas categorizam tickets, mas resolvem problemas simples e rotineiros de forma autônoma. Essa abordagem libera os profissionais para focarem em problemas complexos, além de  poder trabalhar com o que é estratégico para a empresa. A integração desses sistemas nas operações de negócios ocorre de forma modular e focada no ROI imediato. Assim, pelo que me parece, o mercado parou de buscar uma “Super IA Generalista” para investir em múltiplos agentes coordenados que resolvem dores latentes do cotidiano corporativo. É mais apropriado ter um batalhão de especialistas do que um monolito único que se propõe a fazer tudo.

A automação da codificação

Não vou fazer juízo de valor sobre o tanto de Layoffs que estão acontecendo na área de TI nos últimos anos atribuídos, principalmente, à uso da IA para substituir devs e afins. Contudo, é nítido que uma das atividades que mais impactam o mercado de TI hoje é a automação de codificação através de agentes especializados. Recentemente li que o Spotify e a Anthropic não tem mais “gente codificando”, tudo é feito com IA. Também vejo diversas notícias, além das conversas que tenho com outros executivos, que as áreas de negócios estão investindo em fazer os sistemas sem depender da TI. Tenho um monte de ressalvas com isso, já falei sobre elas em outras situações, mas que isso muda o jogo é real!

Bom, esses Agentes de IA para codificação transformaram profundamente a percepção sobre o trabalho dos engenheiros de software modernos. Diferente dos antigos assistentes de preenchimento automático (como os Code-Snippets ou Auto-Complete), os agentes de codificação atuais conseguem entender o contexto completo de um repo do Git. Eles realizam refatorações mais amplas, escrevem testes unitários e sugerem melhorias de performance de forma proativa e consistente. Conseguem construir documentação de ponta a ponta.

Com isso, o papel do desenvolvedor mudou de um “escritor de código” para um “revisor e arquiteto de soluções”. Esta mudança de paradigma permite que equipes menores entreguem produtos com uma complexidade que anteriormente exigiria times muito maiores. Manter o time de dev do tamanho que tinha antes, e utilizando essas ferramentas que dão produtividade, podem aumentar a velocidade das suas entregas de forma absurda. Isso porque o uso de agentes de codificação reduz drasticamente o tempo de lançamento para o mercado (time-to-market). Como resultado, as empresas conseguem validar hipóteses de produto com uma velocidade que redefine os padrões de agilidade da indústria de software.

Governança e observabilidade com AgentOps

Para que essa autonomia seja segura, a implementação de práticas de AgentOps (eu sei, ninguém aguenta mais um Ops para nos preocuparmos!) tornou-se obrigatória nas operações para garantir essas infraestruturas modernas de tecnologia. Sem uma operação estruturada, o uso de agentes pode gerar riscos de segurança e custos inesperados para a organização. Similar ao que já estudamos há anos como DevOps, MLOps, AIOps, LavaSecaCozinhaConstroiVendeOps, o conceito de AgentOps foca em manter os ambientes de execução sob rigorosa governança corporativa. Isso inclui o monitoramento em tempo real de cada ação tomada pelo agente, garantindo que ele não exceda seus limites de autorização. Isso ajuda, inclusive, a evitar erros de vender um carro de 80 mil dólares por apenas 1 dólar!

De forma complementar, a observabilidade permite rastrear o raciocínio da IA, facilitando a depuração de falhas em sistemas autônomos. Ferramentas de AgentOps fornecem logs detalhados e métricas de desempenho que são essenciais para auditorias de conformidade e segurança. O controle de custos, na vertente do FinOps, é um pilar que não pode ser desprezado dentro das operações de agentes autônomos. Através de dashboards integrados, os gestores conseguem visualizar o consumo de tokens e o processamento computacional de cada agente individualmente.

A importância das métricas de Autonomia

O sucesso de uma estratégia de IA depende diretamente da capacidade da empresa em medir a eficácia dessas ferramentas. Sem as métricas de performance não se sabe onde há gargalo, e não é de agora que se fala: “Só conseguimos evoluir o que é medido”. Sem metrificações apropriadas, o impacto dos agentes nos negócios pode ser negativo ou mascarar ineficiências graves. A avaliação da autonomia dos agentes deve ser feita através de critérios que se alinhem entre as necessidades de negócios e as possibilidades de TI. É necessário medir, por exemplo, quantas tarefas o agente concluiu sem intervenção humana e qual foi a precisão final dessas entregas em produção. Também é interessante entender até que ponto a autonomia do agente resolveu problemas dos clientes.

Se um agente requer supervisão constante para tarefas simples, ele deixa de ser um ganho de produtividade, ancorando a produtividade ao invés de impulsioná-la. Por isso, medir a taxa de sucesso por tarefa é interessante para justificar o investimento tecnológico. Diversas empresas utilizam frameworks de pesquisa para testar os limites de seus agentes antes de escalá-los. Essa prática diminui alucinações de modelos e, de certa forma, garante que a automação contribua efetivamente para o crescimento sustentável da organização.

Para fechar

Resumindo… Vou separar em grupos a minha forma de ver/ler o cenário atual.

• Devs, o domínio e gestão dessas ferramentas não é mais opcional, mas um requisito para manter o emprego. Reparem que o mercado passou a valorizar a orquestração de sistemas acima da execução manual.
• Para a sociedade isso trás serviços digitais mais rápidos e precisos, em contra partida, exige mais uma camada de responsabilidade técnica das empresas que estão fornecendo.
• O impacto no mercado de trabalho é claro: Já há mudanças! É saudável ter profissionais que saibam desenhar fluxos onde a IA e o humano colaboram de forma conjunta e segura.

Em geral, a implementação de agentes de IA exige equilíbrio entre autonomia técnica e controle operacional. Parece clichê, mas desafio de negócio hoje não é mais “se” devemos usar IA, mas sim como medir e governar esses sistemas para evitar que a automação se transforme em um custo invisível e descontrolado. Sem estratégias de AgentOps e métricas de desempenho validadas, as empresas correm o risco de implementar soluções que aumentam a complexidade sem resolver o problema central de eficiência. É o que falo de Tech-by-Tech, e isso geralmente joga grana pelo ralo. Investir na compreensão profunda de como esses agentes operam é o único caminho para garantir que a tecnologia sirva ao propósito de crescimento e inovação sustentável da organização.

E lembre-se, nem sempre você precisa de um Agente de IA para seu projeto. Mas, para o que realmente faz sentido, vai te trazer benefícios absurdos!

 

Imagem de capa criada com Nano Banana 3, utilizando o prompt: Um retrato suave e cinematográfico de um escritório de engenharia de software moderno e sofisticado em 2026. No centro da composição, um engenheiro e uma engenheira de software conversam de forma colaborativa, gesticulando em direção a uma projeção holográfica de um agente de IA representado por uma forma fluida e luminosa. Ao fundo, em uma parede de concreto aparente, há um grande monitor de alta resolução exibindo painéis de métricas complexas, gráficos de autonomia, logs de AgentOps e indicadores de ROI em tempo real. O estilo é “Retrato Suave”, com uma iluminação difusa vinda de janelas laterais, criando um contraste elegante entre a luz natural e o brilho tecnológico azulado. A atmosfera transmite profissionalismo, harmonia e foco, mostrando que a IA é uma ferramenta de suporte integrada ao trabalho humano, e não uma substituta. Renderização fotorrealista com profundidade de campo rasa para destacar a interação humana.

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