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Dados & IA

Artigos práticos da Eficify sobre o tema, com decisões técnicas e aprendizados de produção.

Governança de IA em ambiente corporativo: o que a sua empresa pode aprender com a LGPD aplicada a modelos

Enquanto as equipes de compliance ainda mapeiam bases de dados sob a LGPD, os modelos de machine learning já tomam decisões que impactam crédito, contratação e precificação. A pergunta não é se a regulação de IA vem, é se sua empresa vai liderála ou reagir a ela.

Henrique ChavesHenrique Chaves· 18 jul 2026

NLP em produção: os 4 erros que transformam um modelo promissor em um custo operacional silencioso

Modelos de linguagem podem destruir valor quando ignoramos o custo real de inferência, o drift de dados, a complexidade desnecessária e a falta de observabilidade. Veja como evitar o destino de 73% dos projetos de ML.

Henrique ChavesHenrique Chaves· 14 jul 2026

Vector databases em produção: o que ninguém te conta sobre escolha, storage e queries para RAG

Desvendando os tradeoffs reais entre HNSW, quantization e memória, com critérios concretos para escalar retrieval em produção sem sangrar custo.

Bruno CarrilhosBruno Carrilhos· 10 jul 2026

Vector databases para RAG em produção: escolhi a ferramenta errada e pago R$ 47 mil/mês a mais

Comparação técnica profunda entre Pinecone, Weaviate e pgvector para RAG em produção. Números reais de latência, custo por query e tradeoffs de arquitetura que vão definir o sucesso (ou fracasso) do seu sistema.

Bruno CarrilhosBruno Carrilhos· 06 jul 2026

Data Lakehouse em produção: as camadas, a governança e os padrões que não falham (e os que falham o tempo todo)

Comparamos arquiteturas, tabelas (Iceberg, Delta, Hudi) e padrões de governança que provaram funcionar em ambientes reais de alta escala, com tradeoffs sem filtro.

Bruno CarrilhosBruno Carrilhos· 03 jul 2026

dbt + Apache Iceberg + Unity Catalog: como montar uma plataforma de dados open source que escala sem te prender a nenhum vendor

Aprenda a combinar dbt, Iceberg e Unity Catalog em uma arquitetura open source que entrega governança, performance e portabilidade real, sem os lockins que destroem plataformas de dados depois de 2 anos.

Bruno CarrilhosBruno Carrilhos· 02 jul 2026

Modelos maiores, erros mais seguros: o paradoxo da confiança em LLMs

Quanto maior o modelo, mais convicto ele fica, e mais caro fica o erro. Entenda como a calibração falha em escala e o que fazer para não depender de respostas que soam certas.

Bruno CarrilhosBruno Carrilhos· 24 jun 2026, 19:15

CNPJ alfanumérico: o que realmente muda nos seus sistemas (e como não sofrer no deploy)

A migração para CNPJ alfanumérico vai quebrar validações, estourar colunas de banco e travar integrações em produção. Entenda os pontos técnicos críticos e como abordá-los antes que vire incidente.

Bruno CarrilhosBruno Carrilhos· 24 jun 2026, 18:00

Memória persistente para agentes de IA: arquitetura, trade-offs e padrões de produção

Como projetar sistemas de memória para agentes de IA que escalam sem explodir em custo, preservam privacidade e entregam coerência em conversas longas.

Bruno CarrilhosBruno Carrilhos· 24 jun 2026, 11:40

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