A engenharia de prompts consiste em criar instruções claras e contextuais para orientar modelos generativos, melhorando a precisão e relevância das respostas.

A IA explicável permite que seres humanos compreendam as decisões da IA — promovendo transparência, interpretabilidade e confiança nos sistemas.

Define-se claramente o problema, recolhem-se e tratam-se dados, selecionam-se e treinam-se modelos; depois valida-se e avalia-se com métricas específicas.

Monitorizamos o desempenho em tempo real, identificamos desvios (como data drift) e atualizamos os modelos conforme necessário para manter precisão e relevância.

Devem considerar-se preocupações como viés nos dados, privacidade, transparência e responsabilidade — a ética é central à adoção da IA.

A IA já está a ser usada para diagnóstico assistido, automação de atendimento ao cliente, prevenção de fraudes, personalização de marketing, entre muitas outras aplicações.