Nas últimas duas décadas, a dívida técnica significou arquitetura desatualizada, código confuso e documentação mal conservada. Essa definição já não é suficiente na period da IA, onde os modos de falha são mais subtis e muitas vezes não lineares. Os sistemas de IA estão a introduzir novas camadas de dívida técnica que vivem através de prompts, modelos e dependências de dados – tornando estas camadas menos visíveis, mais difíceis de medir e muitas vezes mais perigosas do que a dívida tradicional.
Uma crise escondida à vista de todos
As complexidades dos sistemas de IA e as falhas associadas foram bem documentadas. Um estudo do MIT de 2025 descobriu que 95% dos projetos de IA falham para atingir a produção ou entregar valor. Um estudo semelhante da S&P International Market Intelligence descobriu que 42% das empresas abandonaram múltiplas iniciativas de IA em 2025 — um aumento acentuado em relação aos 17% do ano anterior. São citadas várias razões para estas falhas, mas a maioria delas aponta para sistemas mal concebidos e implementados, que são complexos de gerir e têm múltiplos pontos de falha difíceis de monitorizar, levando a uma rápida acumulação de dívidas de IA.
A dívida técnica tradicional period localizada na base de código e os bugs geralmente eram facilmente reproduzíveis. Consequentemente, os bugs poderiam ser facilmente identificados durante os testes e corrigidos através da rearquitetura da base de código. No entanto, a dívida da IA é muito mais distribuída, manifestando-se através de prompts, modelos, pipelines de dados e todas as infraestruturas associadas. É também mais intermitente: devido à natureza probabilística da IA, os sistemas nem sempre respondem da mesma forma, levando a falhas intermitentes. Isso torna muito mais desafiador identificar riscos durante os testes e também cria a necessidade de um monitoramento mais contínuo, mesmo após a implantação, para evitar desvios graduais e deterioração do desempenho.
As novas formas de dívida de IA
A dívida da IA manifesta-se normalmente em quatro novas formas, cada uma das quais apresenta o seu próprio conjunto de riscos.
Dívida imediata é o mais visível deles. Uma versão moderna do ‘código espaguete’, que pode incluir ajustes de immediate não documentados, prompts de ‘solução rápida’ acumulados que levam a inconsistências, controle de versão negligenciado de prompts e ‘recheio de prompts’ (amontoar dados ou contexto estranhos diretamente nos prompts de IA). Tudo isso se combina para transformar os prompts em uma forma de código não digitado e não testado, sem qualquer controle de versão, levando a maior fragilidade e vulnerabilidades.
Dívida de dependência modelo é outra forma cada vez mais comum de dívida de IA. A maioria das empresas depende agora de uma combinação de modelos externos desenvolvidos pelos principais fornecedores de modelos básicos; aplicativos e agentes são criados com base em chamadas de API para esses modelos. Consequentemente, a lógica da aplicação depende agora de modelos externos ao sistema central e que não podem ser claramente controlados. À medida que os modelos são atualizados, o desempenho varia e a reprodutibilidade é perdida — os prompts ajustados para um modelo podem falhar ou funcionar mal quando alternados para outro modelo, seja uma atualização do mesmo provedor ou de outro provedor.
A maioria das implantações de IA empresarial hoje usa geração aumentada de recuperação (RAG), que extrai contexto adicional de repositórios de dados corporativos. Dívida de recuperação é uma consequência de esses repositórios terem dados confusos, documentos duplicados e informações desatualizadas. Isso faz com que a IA retorne respostas tecnicamente corretas que estão desatualizadas e não são mais relevantes, causando falhas posteriores. Ao contrário das alucinações, estas são mais difíceis de detectar porque estavam corretas, talvez até recentemente, e portanto parecem corretas para qualquer testador.
Dívida de avaliação reflete a falta de padronização nos testes e monitoramento de modelos e aplicações de IA. Embora existam benchmarks de IA, eles tendem a se concentrar em testes restritos e refletir resultados pontuais. A maioria das empresas carece de padrões de teste consistentes, conjuntos de dados verdadeiros e monitoramento de implantações em tempo actual; ainda não há equivalente de integração contínua/entrega contínua (CI/CD) para prompts. Como consequência, os CIOs e CTOs não têm uma visibilidade clara do desempenho do modelo e não podem acompanhar as melhorias ou o agravamento dos modelos.
Tudo isso se soma às formas tradicionais de dívida técnica, que ainda se manifestam nas ferramentas e sistemas com os quais os aplicativos e agentes de IA interagem, leem ou escrevem. Um rápido aumento na adoção de código gerado por IA (muitas vezes implantado sem testes inadequados) está agravando ainda mais as inconsistências e a baixa capacidade de manutenção das bases de código tradicionais.
As novas formas de dívida de IA combinam-se com estas formas anteriores de dívida técnica para se agravarem rapidamente e criarem riscos em grande escala que podem causar falhas catastróficas em implementações empresariais inteiras. A resolução destes riscos torna-se ainda mais desafiante devido à natureza distribuída da propriedade da IA – a maioria dos sistemas abrange equipas de engenharia, produtos, dados e negócios, levando a uma responsabilização pouco clara quando um erro é identificado.
Como resultado, estes riscos manifestam-se sob a forma de custos crescentes de computação, imprecisões nos resultados da IA e aumento de excepções que precisam de ser tratadas por seres humanos – levando a projectos muitas vezes paralisados e falhando devido a histórias pouco claras de retorno do investimento e à falta de confiança dos utilizadores.
Como as empresas podem evitar dívidas de IA
A dívida da IA não será resolvida por modelos “melhores” – as taxas de insucesso permanecem elevadas, apesar dos modelos já terem elevada precisão. A solução para a dívida da IA requer uma melhor concepção do sistema, integração, controlos e mudanças na cultura organizacional.
Primeiro, os prompts precisam ser tratados como código. Isso envolve controle cuidadoso de versão, documentação e testes rigorosos antes e depois da implantação para todas as configurações de immediate possíveis. As melhores práticas do mundo tradicional da codificação – como o uso de blocos de immediate menores em vez de grandes paredes cheias de prompts ou a redução do uso de parâmetros codificados – também podem ajudar a mitigar a dívida de IA.
Em segundo lugar, a avaliação precisa de ser incorporada em toda a pilha de infraestruturas de IA. É necessário estabelecer canais de avaliação contínua e refletir uma ampla variedade de métricas que medem métricas técnicas e alinhadas ao negócio. Além disso, os sistemas de observabilidade de IA devem ser integrados para monitorar a qualidade dos resultados, as taxas de falha, o desvio do modelo e o desvio dos dados.
Terceiro, a explicabilidade deve ser incluída por padrão em todos os resultados de IA para compensar a reprodutibilidade limitada. A linhagem dos dados, os modelos utilizados e as etapas seguidas devem ser claramente rastreáveis, de modo a permitir a auditabilidade dos resultados e a correção em caso de erros sistêmicos.
Isto requer programas explícitos de redução da dívida de IA e orçamentos associados, semelhantes a vagas anteriores de investimento em segurança ou na modernização da nuvem. Estas precisam ser conduzidas no nível CXO pelos principais líderes para evitar retrabalhos dispendiosos posteriormente.
Conclusão: um ponto no tempo
As implantações de IA empresarial não são apenas códigos estáticos; eles são sistemas vivos que interagem com toda a pilha empresarial. Como resultado, o desafio definidor numa empresa agente não será construir ou implementar sistemas inteligentes, mas sim manter esses sistemas para garantir a fiabilidade contínua durante a operação no mundo actual.
As empresas que procuram identificar e mitigar proativamente a dívida de IA desde a fase de design são as mais propensas a construir plataformas de IA sustentáveis que proporcionem aumentos significativos de produtividade a longo prazo em toda a organização.
Vikram é diretor da Cota Capital, onde investe em tecnologia empresarial em estágio inicial e empresas de tecnologia profunda.
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