Guia prático sobre erros comuns ao construir apps com IA — objetivos pouco claros, prompts fracos, falta de avaliação e lacunas de UX — e como evitá-los.
Apps de IA muitas vezes parecem fáceis no começo: você conecta uma API, escreve alguns prompts e a demo fica impressionante. Aí aparecem usuários reais com entradas bagunçadas, objetivos pouco claros e casos de borda — e de repente o app fica inconsistente, lento ou confiante ao errar.
Um “erro de iniciante” com IA não é sobre competência. É sobre construir com um novo tipo de componente: um modelo probabilístico, sensível ao contexto e que às vezes inventa respostas plausíveis. Muitas falhas iniciais acontecem porque equipes tratam esse componente como uma chamada de biblioteca normal — determinística, totalmente controlável e já alinhada com o negócio.
Este guia está estruturado para reduzir risco rapidamente. Corrija primeiro os problemas de maior impacto (escolha do problema, baselines, avaliação e UX para confiança), depois passe para otimização (custo, latência, monitoramento). Se você só tem tempo para algumas mudanças, priorize as que previnem falhas silenciosas.
Pense no seu app de IA como uma cadeia:
Quando projetos falham cedo, a quebra geralmente não é “o modelo é ruim”. É que um elo da cadeia está indefinido, não testado ou desalinhado com o uso real. As seções a seguir mostram os pontos fracos mais comuns — e correções práticas que você pode aplicar sem reconstruir tudo.
Uma dica prática: se você está indo rápido, use um ambiente onde possa iterar com segurança e reverter instantaneamente. Plataformas como Koder.ai (uma plataforma vibe-coding para construir apps web, backend e mobile via chat) ajudam aqui porque permitem prototipar fluxos rapidamente, manter mudanças pequenas e contar com snapshots/rollback quando um experimento degrada a qualidade.
Um modo comum de falha é começar com “vamos adicionar IA” e só depois procurar onde usá-la. O resultado é um recurso impressionante na demo, mas irrelevante (ou irritante) no uso real.
Antes de escolher um modelo ou desenhar prompts, escreva o trabalho do usuário em linguagem simples: o que ele tenta realizar, em que contexto e o que torna isso difícil hoje?
Depois defina critérios de sucesso mensuráveis. Exemplos: “reduzir o tempo para rascunhar uma resposta de 12 minutos para 4”, “diminuir erros de primeira resposta para abaixo de 2%” ou “aumentar em 10% a taxa de conclusão de um formulário”. Se você não consegue medir, não dá para dizer se a IA ajudou.
Iniciantes frequentemente tentam construir um assistente que sabe tudo. Para o v1, escolha um único passo do fluxo onde a IA realmente agrega valor claro.
Bons v1s geralmente:
Igualmente importante: liste explicitamente o que não estará no v1 (ferramentas extras, múltiplas fontes de dados, automação para casos de borda). Isso mantém o escopo realista e acelera o aprendizado.
Nem toda saída exige o mesmo nível de precisão.
Trace essa linha cedo. Ela determina se você precisa de guardrails rígidos, citações, aprovação humana ou se um “assistente de rascunho” basta.
Surpreendentemente muitos projetos de IA começam com “vamos adicionar um LLM” e nunca respondem a uma pergunta básica: comparado a quê?
Se você não documenta o fluxo atual (ou cria uma versão sem IA), não dá para saber se o modelo está ajudando, atrapalhando ou só deslocando trabalho. Equipes acabam debatendo opiniões ao invés de medir resultados.
Comece com a coisa mais simples que possa funcionar:
Esse baseline vira sua régua para precisão, velocidade e satisfação. Também revela quais partes do problema são realmente “difíceis por linguagem” e quais só carecem de estrutura.
Escolha alguns resultados mensuráveis e monitore no baseline e com IA:
Se a tarefa é determinística (formatação, validações, roteamento, cálculos), a IA pode só precisar cobrir um pequeno recorte — ex.: reescrever tom — enquanto regras fazem o resto. Um baseline forte deixa isso óbvio e impede que seu “recurso de IA” vire um contorno caro.
Comece escrevendo o job-to-be-done em linguagem simples e defina sucessos mensuráveis (ex.: tempo economizado, taxa de erro, taxa de conclusão). Depois escolha um passo v1 estreito dentro de um fluxo existente e liste explicitamente o que não fará parte dessa entrega inicial.
Se você não consegue medir “melhor”, acabará otimizando demos em vez de resultados.
Um baseline é sua "condição de controle" sem IA (ou com IA mínima) para comparar precisão, velocidade e satisfação do usuário.
Baselines práticos incluem:
Sem isso, você não consegue provar ROI — ou mesmo dizer se a IA piorou o fluxo.
Escreva prompts como requisitos de produto:
Adicione alguns exemplos e pelo menos um contra-exemplo (“não faça isso”). Assim o comportamento vira testável, não baseado em sensação.
Pressupõe-se que o modelo não conhece suas políticas atuais, preços, roadmap ou histórico de clientes.
Se a resposta precisa bater com a verdade interna, forneça essa verdade via contexto aprovado (documentos, resultados de DB ou trechos recuperados) e exija que o modelo cite/quote. Caso contrário, force um fallback seguro como “Não sei com base nas fontes fornecidas — veja como verificar.”
Recuperação não garante relevância. Falhas comuns: chunking ruim, correspondência por palavra-chave em vez de sentido, documentos desatualizados e envio de muitos trechos fracos.
Aumente a confiança com:
Se não der para citar, não apresente como fato.
Comece com um pequeno conjunto representativo de avaliação (30–100 casos) que inclua:
Monitore checks consistentes:
Demos cobrem caminhos felizes, mas usuários reais trazem:
Projete estados de falha explícitos (sem resultados de recuperação, timeouts, limites de taxa) para que o app degrade de forma graciosa em vez de devolver nonsense ou ficar em silêncio.
Faça a verificação rápida e fácil:
O objetivo é que o comportamento mais seguro seja também o caminho mais rápido para o usuário.
Decida desde o início o que não pode acontecer e obrigue isso no produto:
Encare isso como requisito de produto, não como “compliance depois”.
Os maiores causadores são comprimento de contexto, chamadas a ferramentas, cadeias multi-etapa e retries/fallbacks.
Coloque limites rígidos no código:
Otimize o custo por tarefa bem-sucedida, não por requisição — retries que falham custam muito mais.
Execute antes de cada mudança de prompt/modelo/config para evitar regressões silenciosas.
