Um ano de avaliação da IA

Estou completando 𝘂𝗺 𝗮𝗻𝗼 de estudos, testes e desenvolvimento com tecnologias baseadas em 𝗜𝗔 e sinto que é um bom momento para 𝗿𝗲𝗳𝗹𝗲𝘁𝗶𝗿 sobre o que aprendi e compartilhar algumas percepções que podem ajudar outros interessados nesse universo. A IA desperta curiosidade, entusiasmo e, muitas vezes, expectativas desproporcionais. Mas será que tudo o que ouvimos sobre a tecnologia é realmente verdade ou estamos diante de interpretações equivocadas que alimentam ilusões?

Durante esse período, percebi que a IA não é uma solução milagrosa e, definitivamente, ainda não resolve todos os problemas. Apesar de seu enorme potencial, ela possui limitações que precisam ser compreendidas para evitar frustrações. Essa constatação ficou mais evidente à medida que avancei nos estudos e implementei soluções reais. Descobri que os cursos e materiais disponíveis na internet, em sua maioria, são extremamente teóricos e pouco profundos, muitas vezes deixando dúvidas para quem deseja construir algo concreto. Essa falta de consenso sobre “como fazer” reflete o estágio experimental da IA, ou seja, um campo onde profissionais e pesquisadores ainda estão explorando caminhos e criando suas próprias abordagens.

Um exemplo claro dessa desconexão entre o teórico e o prático aparece em fine-tuning. Há muitos tutoriais explicando os processos, mas poucos abordam as limitações e os desafios reais envolvidos. Aprendi que entender como os algoritmos funcionam faz toda a diferença. Sem essa base, é fácil cair na armadilha de aplicar técnicas inadequadas, frustrando-se com resultados abaixo do esperado. A falta de compreensão do funcionamento interno desses algoritmos leva a expectativas desalinhadas e, em última instância, à frustração.

O mesmo vale para as IAs generativas, que muitas vezes são vendidas como soluções universais. Elas encantam, mas escondem desafios que poucos destacam: custos elevados por token, limitações de acesso, problemas de viés e as temidas alucinações. Essas questões raramente são abordadas em profundidade, criando a ilusão de que a IA é um caminho linear e sem obstáculos. No entanto, a realidade é bem diferente e requer uma abordagem pragmática.

Se há algo que gostaria de enfatizar, é a importância de quem deseja entrar nesse campo começar entendendo os fundamentos. Sem esse conhecimento, é difícil avaliar os benefícios reais e as limitações práticas da tecnologia. Entender como as coisas funcionam não é apenas um detalhe técnico, é o que separa a frustração das conquistas. Mais do que isso, ajuda a desfazer mitos e coloca a IA em uma perspectiva realista.

Concluir este ano me trouxe mais perguntas do que respostas definitivas, mas também a certeza de que estamos vivendo um momento de experimentação e descobertas, onde a

chave está em questionar, aprender e adaptar constantemente. Para quem está começando, saber onde pisa e desmistificar o que a IA realmente pode ou não fazer é o primeiro passo para construir algo significativo.