A Engenharia de IA está se consolidando como uma das disciplinas mais importantes do desenvolvimento moderno de software.
Não se trata apenas de conhecer modelos de linguagem, escrever prompts ou conectar uma aplicação a uma API de Inteligência Artificial. Construir sistemas de IA realmente úteis exige um conjunto muito mais amplo de competências envolvendo software, dados, avaliação, agentes, Machine Learning, segurança, observabilidade e operação em produção.
Andrew Ng apresentou recentemente um mapa de competências para profissionais de Engenharia de IA. No nível mais alto, esse mapa organiza a área em quatro grandes dimensões: construção e implantação de aplicações de IA, fundamentos de Engenharia de Software, uso de agentes de programação e capacidade de definir corretamente aquilo que deve ser construído.
Neste artigo vamos explorar a primeira dessas dimensões: como construir e implantar aplicações de IA.
Segundo Ng, essa competência envolve seis grandes áreas:
Fundamentos de LLMs, integração dos modelos com dados, construção de sistemas agênticos, desenvolvimento orientado por avaliações, operação em produção e fundamentos de Machine Learning.
Esse mapa não surgiu apenas de uma análise conceitual. Ele foi desenvolvido a partir da análise de um grande número de vagas de emprego, entrevistas estruturadas com especialistas e respostas coletadas por meio de pesquisas.
O resultado oferece uma boa visão das competências que começam a definir o perfil do profissional moderno de Engenharia de IA.
A Grande Diferença Entre Software Tradicional e Software com IA
Existe uma diferença fundamental entre aplicações tradicionais e aplicações baseadas em Inteligência Artificial: a imprevisibilidade das saídas.
Em um software convencional, uma função recebe determinadas entradas e, salvo erros ou condições excepcionais, esperamos resultados previsvisíveis.
Em sistemas baseados em IA isso muda.
Não sabemos antecipadamente exatamente o que um LLM produzirá. Da mesma forma, não conseguimos prever individualmente todas as decisões tomadas por um modelo de Machine Learning.
Essa incerteza muda significativamente o processo de desenvolvimento.
Construir sistemas de IA tende a ser muito mais iterativo do que desenvolver software tradicional. É mais difícil planejar antecipadamente cada etapa porque os resultados obtidos ao longo do desenvolvimento influenciam as próximas decisões.
Um bom Engenheiro de IA constrói uma parte do sistema, executa testes, observa os resultados, analisa os erros e decide qual deve ser a próxima mudança.
Depois repete o processo.
A capacidade de tomar boas decisões durante esse ciclo iterativo é justamente o que permite construir sistemas confiáveis utilizando componentes de IA que, individualmente, são probabilísticos e potencialmente imprevisíveis.
Para isso, algumas competências tornam-se fundamentais.
1. Fundamentos de LLMs
Trabalhar profissionalmente com Large Language Models exige compreender o que acontece por trás das APIs. É importante entender como os modelos transformam texto em tokens, como processam contexto e como geram suas respostas.
Esse conhecimento ajuda o profissional a compreender quando pode confiar no comportamento do modelo e em quais situações ele provavelmente apresentará limitações.
Também permite tomar decisões sobre quando utilizar modelos multimodais, quais informações devem ser colocadas na janela de contexto, quanto contexto realmente é necessário e como equilibrar qualidade, custo e latência.
Um Engenheiro de IA precisa compreender conceitos como cache de contexto, limite temporal do conhecimento do modelo, níveis de esforço de raciocínio, parâmetros de amostragem e mecanismos de chamada de ferramentas. Esses fundamentos também ajudam na escolha do modelo adequado para cada tarefa.
Muitas aplicações modernas não utilizam apenas um modelo. Elas podem combinar modelos diferentes para tarefas de raciocínio, classificação, extração de informações, geração de texto ou processamento multimodal.
Em determinados cenários também pode ser necessário recorrer a técnicas como Fine Tuning ou à execução de modelos em infraestrutura própria.
Conhecer os fundamentos dos LLMs permite tomar essas decisões de maneira técnica, e não apenas experimental.
2. Integrando os Modelos aos Dados
Um LLM produz respostas muito melhores quando recebe o contexto correto.
Os primeiros sistemas modernos de Retrieval Augmented Generation (RAG) popularizaram uma arquitetura relativamente simples: documentos eram transformados em embeddings, armazenados em bancos vetoriais e recuperados utilizando busca por similaridade.
Essa continua sendo uma técnica importante, mas atualmente o conjunto de estratégias disponíveis é muito maior.
O Engenheiro de IA precisa decidir, por exemplo, quais informações devem ser colocadas diretamente no prompt e quais podem ser recuperadas dinamicamente durante a execução.
O modelo pode receber informações por meio de ferramentas e realizar consultas somente quando necessário.
Também é necessário escolher a melhor representação para cada tipo de conhecimento.
Em alguns casos, um índice vetorial pode ser suficiente.
Em outros, um Knowledge Graph pode representar melhor os relacionamentos entre entidades.
Quando o sistema precisa consultar dados estruturados, como clientes, transações, produtos ou indicadores corporativos, uma camada semântica sobre bancos de dados pode ser mais apropriada.
Existe ainda todo o desafio de transformar documentos em informações adequadas para consumo pelos modelos.
Textos, arquivos PDF, páginas HTML, imagens e outros formatos precisam ser extraídos, tratados, segmentados, enriquecidos e organizados.
Além disso, os pipelines precisam manter esses dados atualizados, consistentes e confiáveis.
Quanto maior o repertório de técnicas disponíveis para trabalhar com dados, maior será a capacidade do profissional de fornecer ao modelo o contexto realmente necessário para cada tarefa.
3. Construção de Sistemas Agênticos
Os sistemas agênticos representam uma das áreas de evolução mais rápida dentro da Engenharia de IA. Eles podem assumir arquiteturas bastante diferentes.
Em um extremo temos workflows nos quais uma sequência de chamadas ao LLM é definida previamente pelos desenvolvedores.
Em outro extremo temos sistemas baseados em um Agent Harness, no qual o modelo pode analisar seu estado atual, decidir qual deve ser a próxima ação, executar uma ferramenta, observar o resultado e repetir esse ciclo até concluir uma tarefa.
Projetar esses sistemas exige várias decisões arquiteturais. É preciso determinar quais etapas devem ser executadas sequencialmente, quais podem ocorrer em paralelo, quando utilizar código convencional e quando delegar determinada tarefa ao modelo. Também é necessário desenvolver mecanismos de recuperação quando alguma etapa falha.
Ao projetar o loop de execução do agente, o desenvolvedor precisa decidir quais ferramentas estarão disponíveis.
Essas ferramentas podem incluir APIs, servidores MCP, aplicações de linha de comando, bancos de dados e ambientes isolados de execução de código.
Outra decisão importante envolve memória e gerenciamento de contexto.
Agentes que trabalham durante longos períodos precisam administrar cuidadosamente a quantidade de informação disponível, selecionar o contexto relevante e, eventualmente, recuperar informações de execuções anteriores.
Existe ainda a decisão entre utilizar um único agente ou construir uma arquitetura com múltiplos agentes especializados.
Arquiteturas multiagente podem ser extremamente úteis, mas também aumentam a complexidade, o custo e as possibilidades de falha.
Por isso, elas devem ser utilizadas quando o problema realmente justificar esse nível de orquestração.
Do Protótipo ao Agente de Produção
Construir uma demonstração com agentes pode ser relativamente simples. Transformar esse protótipo em um sistema confiável é outra história.
Agentes em produção precisam incorporar mecanismos de segurança, controle de permissões, validação de ações e proteção contra entradas adversariais.
Um dos riscos mais importantes é o vazamento ou a exfiltração de dados. Um agente pode receber instruções maliciosas escondidas dentro de documentos, páginas web, mensagens ou outros conteúdos processados durante a execução. Isso transforma segurança em uma parte fundamental da arquitetura.
Também entram nesse contexto os mecanismos de governança, controle de acesso, auditoria e definição dos limites das ações que o agente pode executar.
Ao mesmo tempo, novas categorias de aplicações continuam surgindo.
Agentes de voz, agentes capazes de operar interfaces gráficas e sistemas de Generative UI são exemplos de áreas que provavelmente ocuparão espaço cada vez maior no desenvolvimento de aplicações inteligentes.
4. Desenvolvimento Orientado Por Avaliações
Talvez uma das competências mais importantes da Engenharia de IA moderna seja saber construir e utilizar avaliações. Andrew Ng destaca essa habilidade como uma das principais características que diferenciam profissionais realmente bons na construção de sistemas de IA.
O motivo é simples.
Como as saídas dos sistemas são probabilísticas, não podemos desenvolver apenas com base em intuição.
Precisamos medir.
O processo começa observando os resultados produzidos pelo sistema.
O engenheiro pode analisar traces, respostas do modelo, dados de execução, erros, casos extremos e feedback dos usuários.
Essas informações podem ser combinadas com técnicas de análise exploratória de dados e conhecimento sobre o produto ou negócio para decidir o que realmente deve ser medido.
Depois é necessário escolher como avaliar.
Algumas avaliações podem ser determinísticas e implementadas diretamente em código.
Outras exigem avaliações semânticas mais sofisticadas.
Em determinados casos, outro LLM pode atuar como avaliador, uma abordagem normalmente chamada de LLM as a Judge.
Para tarefas críticas, humanos podem permanecer dentro do processo de avaliação.
O ponto central é que as próprias avaliações também precisam ser avaliadas e continuamente aperfeiçoadas. O objetivo é criar um ciclo sistemático:
Construir → Avaliar → Analisar erros → Melhorar → Avaliar novamente.
Esse processo transforma o desenvolvimento de algo baseado principalmente em tentativa e erro em uma disciplina orientada por evidências.
A análise de erros ocupa posição central nesse processo. Não basta descobrir que determinada aplicação atingiu 82% de desempenho.
É necessário compreender os 18% restantes.
- Quais tipos de erros estão ocorrendo?
- Eles possuem padrões?
- O problema está no modelo?
- No prompt?
- Na recuperação de dados?
- Na qualidade dos documentos?
- Na lógica do agente?
- Na ferramenta chamada pelo modelo?
- Na definição da própria tarefa?
Responder a essas perguntas ajuda a identificar onde o esforço de desenvolvimento terá maior impacto.
Essa é uma herança direta das práticas clássicas de Machine Learning que continua extremamente importante na era dos LLMs.
5. Operação de Sistemas de IA em Produção
Colocar uma aplicação de IA em produção também apresenta desafios diferentes daqueles encontrados no software tradicional.
Existem três questões particularmente importantes: imprevisibilidade, custo e latência. Por isso, observabilidade torna-se indispensável.
O Engenheiro de IA precisa construir mecanismos capazes de acompanhar o comportamento real do sistema.
Isso envolve monitorar qualidade das respostas, tempo de execução, consumo de tokens, custos, chamadas de ferramentas, falhas, comportamento dos agentes e possíveis mudanças no padrão dos dados.
Também é necessário identificar rapidamente problemas de segurança, como ataques utilizando Prompt Injection.
Regressões são outro desafio.
A troca de um modelo, alteração de um prompt ou modificação no pipeline de recuperação pode melhorar determinado conjunto de casos e piorar outros.
Por isso, testes de regressão precisam incorporar avaliações estatísticas e semânticas que normalmente não aparecem no software convencional.
A intensidade desses testes também deve refletir o risco da aplicação.
Um erro em um sistema utilizado para recomendar músicas possui consequências muito diferentes de um erro em um sistema utilizado para tomar decisões financeiras, jurídicas ou médicas.
E Custo e Latência Também Fazem Parte da Engenharia!
Uma aplicação experimental pode funcionar perfeitamente utilizando o modelo mais sofisticado disponível.
O problema aparece quando milhares ou milhões de usuários começam a utilizá-la.
Nesse momento, custo e latência tornam se elementos centrais da arquitetura.
Uma solução eficiente pode utilizar diferentes modelos para diferentes tarefas.
Chamadas simples podem ser direcionadas para modelos menores, enquanto problemas complexos podem utilizar modelos mais sofisticados.
Técnicas como Fine Tuning, distillation e simplificação dos workflows agênticos também podem reduzir significativamente custos e tempos de resposta.
O melhor modelo nem sempre é o maior modelo.
Na Engenharia de IA, qualidade precisa ser analisada juntamente com custo, velocidade, escalabilidade e confiabilidade.
6. Fundamentos de Machine Learning
Apesar de toda a atenção atual em torno dos LLMs, os fundamentos de Machine Learning continuam extremamente importantes.
Os grandes modelos modernos são construídos utilizando conceitos de aprendizado supervisionado, Deep Learning e Reinforcement Learning.
Profissionais que compreendem esses fundamentos conseguem interpretar melhor as capacidades e limitações dos modelos.
Além disso, inúmeras aplicações continuam exigindo modelos tradicionais.
Sistemas de previsão, classificação, detecção de fraude, recomendação, reconhecimento de padrões e previsão de séries temporais podem utilizar Machine Learning convencional juntamente com LLMs.
O profissional precisa conhecer as principais famílias de algoritmos e compreender os tradeoffs entre precisão, custo de treinamento, velocidade de inferência, quantidade de dados e complexidade operacional.
Também precisa compreender como construir conjuntos de dados adequados para treinamento e avaliação.
Conceitos clássicos como bias e variance continuam relevantes.
Da mesma forma, análise de erros e Engenharia de Dados permanecem fundamentais para trabalhar com sistemas cujos resultados possuem algum nível de incerteza.
A chegada dos LLMs não eliminou os fundamentos de Machine Learning.
Na prática, tornou esse conhecimento ainda mais valioso.
O Novo Perfil do Engenheiro de IA
Esse mapa revela algo importante sobre a evolução da profissão. O Engenheiro de IA não é simplesmente alguém que conhece APIs de modelos generativos.
Também não é necessariamente um pesquisador responsável por desenvolver novos modelos fundamentais.
Ele ocupa uma posição intermediária extremamente importante.
Seu trabalho é utilizar modelos existentes, dados, software, infraestrutura e mecanismos de avaliação para construir sistemas inteligentes capazes de resolver problemas reais.
Isso exige uma combinação pouco comum de competências.
É preciso compreender modelos, Engenharia de Software, dados, arquitetura, experimentação, observabilidade, segurança e produto.
Mais importante ainda, é necessário desenvolver uma mentalidade experimental.
Diante de sistemas probabilísticos, não conseguimos especificar completamente o comportamento do software antecipadamente.
Construímos, observamos, medimos, analisamos e melhoramos.
Essa talvez seja a principal mudança introduzida pela Engenharia de IA.
Engenharia de IA É Muito Mais do Que Prompt Engineering
Durante os primeiros anos da popularização da IA Generativa, muita atenção foi dedicada à Engenharia de Prompt.
Prompts continuam importantes.
Mas o mapa de competências mostra claramente que eles representam apenas uma pequena parte do problema.
Aplicações profissionais exigem arquitetura de contexto, integração com dados, agentes, ferramentas, memória, avaliações, observabilidade, segurança, pipelines, infraestrutura e Machine Learning.
À medida que os modelos ficam melhores, algumas técnicas específicas podem mudar ou desaparecer.
Esses fundamentos, entretanto, tendem a permanecer.
Conclusão
Existe muito a aprender para se tornar realmente bom na construção e implantação de sistemas de Inteligência Artificial. Estamos diante de uma disciplina com enorme profundidade técnica e que ainda está evoluindo rapidamente.
Ao mesmo tempo, essa é exatamente uma das características que tornam a Engenharia de IA tão interessante.
Cada novo conhecimento adquirido melhora a capacidade de construir aplicações mais confiáveis, sofisticadas e úteis.
O profissional que aprende fundamentos de LLMs, integração com dados, arquiteturas agênticas, desenvolvimento orientado por avaliações, operação em produção e Machine Learning começa a desenvolver uma visão muito mais completa daquilo que significa construir software na era da Inteligência Artificial.
E existe uma competência complementar que conecta todas essas áreas: Engenharia de Software.
Porque, no final das contas, o desafio da Engenharia de IA não é apenas fazer um modelo produzir uma boa resposta.
É transformar componentes probabilísticos em sistemas de software confiáveis, seguros, observáveis, escaláveis e capazes de gerar valor no mundo real.
Se estiver procurando capacitação de nível profissional, dê uma olhada aqui:
Formação Forward Deployed Engineer
David Matos