Introdução

A maioria das falhas da IA não se deve à incapacidade dos modelos, mas à ausência de engenharia de contexto — as informações não foram corretamente “registradas, selecionadas, compactadas ou isoladas”.
Ignorar o contexto = perdas financeiras: desde o fracasso do Bard até o “pedido de 260 nuggets de frango”, as empresas estão pagando pelo déficit de memória.
Ampliar o contexto de forma cega apenas aumenta o ruído e a superfície de ataque; um controle de contexto pequeno e preciso é a solução para desempenho e segurança.
Primeiramente, trabalhe no contexto, depois discuta os grandes modelos: os benefícios comuns são redução de custo de entrada em 80% e aumento de precisão em 15 a 90%, muito mais vantajoso do que trocar para um modelo maior.

As práticas empresariais entre 2023 e 2025 demonstram que a razão fundamental para o fracasso das aplicações de IA não é a falta de inteligência dos modelos, mas sim a ausência da “engenharia de contexto”. O Google perdeu, por isso, 100 bilhões de dólares em valor de mercado, enquanto empresas que dominaram essa tecnologia conseguiram aumentar seu desempenho em 40 a 90%.

I. A lição de 100 bilhões de dólares: o que acontece quando a IA “esquece”

O golpe fatal do Google Bard

Em fevereiro de 2023, o Google apresentou com confiança seu chatbot de IA, Bard. No entanto, durante este lançamento amplamente divulgado, Bard cometeu um erro alarmante.

Ao ser questionado sobre as conquistas do Telescópio Espacial James Webb, Bard respondeu, cheio de confiança: “Ele tirou a primeira foto de um exoplaneta.” Embora a resposta parecesse especializada, havia um problema fatal — estava errada. Na realidade, a primeira foto de um exoplaneta foi tirada em 2004 pelo Observatório Europeu do Sul, quase 20 anos antes do lançamento do Webb.

Esse erro aparentemente pequeno desencadeou uma reação em cadeia. Os investidores perceberam imediatamente que, se a IA do Google não conseguia lidar com fatos básicos, como poderia operar de maneira confiável em cenários comerciais mais complexos? No mesmo dia, o preço das ações da Alphabet (empresa mãe do Google) despencou 9%, resultando em uma perda de mais de 100 bilhões de dólares. [Fonte: CNN, NPR, Reportagens da Time]

O “mal-entendido” caro da Air Canada

No final de 2023, o passageiro canadense Jake Moffatt precisou comprar um bilhete de avião com urgência devido à morte de sua avó. Ele consultou o assistente de atendimento ao cliente de IA da Air Canada, que deu uma resposta aparentemente atenciosa: “Você pode comprar o bilhete a preço integral e solicitar o reembolso do desconto por luto dentro de 90 dias.”

Moffatt seguiu a sugestão da IA, mas ao solicitar o reembolso, foi informado de que o desconto por luto deveria ser solicitado antes da compra do bilhete e não poderia ser retroativo. O assistente de IA havia fornecido uma informação completamente errada sobre a política.

Esse caso acabou indo a tribunal. O tribunal civil canadense fez um julgamento histórico: as empresas devem ser legalmente responsáveis pelos erros em suas recomendações de IA. A Air Canada foi condenada a pagar 812,02 dólares canadenses e obrigada a atualizar seu sistema de IA. [Fonte: Relatos de desastres de IA na CIO]

O pesadelo dos “260 nuggets de frango” da McDonald’s

Em junho de 2024, o McDonald’s encerrou sua parceria de três anos com a IBM para um sistema de pedidos via IA. Essa decisão se baseou em uma série de fracassos cômicos.

O incidente mais notório ocorreu em uma unidade de drive-thru do McDonald’s. Um cliente pretendia pedir alguns nuggets de frango, mas o sistema de IA “descontrolou-se”, adicionando nuggets continuamente ao pedido. O cliente gritava “pare! pare!”, mas a IA ignorou, resultando em um pedido de 260 nuggets de frango.

Esse vídeo viralizou nas redes sociais, tornando-se um caso clássico de falha da IA. O McDonald’s foi forçado a desligar os sistemas de testes de IA em mais de 100 lojas, fazendo com que três anos de investimento em pesquisa se tornassem em vão. [Fonte: Análise de casos de falhas de IA na CIO]

II. Revelando a verdade: não é que a IA não seja inteligente, mas que o “sistema de memória” falhou

Como um gênio com “Doença de Alzheimer” grave

Imagine a seguinte cena: você contrata um especialista de QI 180 como assistente, que é proficiente em vários campos e tem habilidades de cálculo excepcionais. Mas há um problema — ele tem um grave transtorno de memória de curto prazo e esquece o conteúdo da conversa a cada poucos minutos.

Essa é a realidade da maioria dos sistemas de IA das empresas atualmente. Eles não carecem de “inteligência” (capacidade do modelo), mas sim de uma “gestão de memória” eficaz (engenharia de contexto).

O que é “contexto”? Entendendo através da ata de reunião

No trabalho diário humano, o “contexto” está presente em todo lugar. Imagine que você participe de uma reunião importante do projeto:

Contexto da reunião: por que esta reunião foi convocada? (equivalente ao prompt do sistema da IA)
Histórico: o que foi discutido nas reuniões anteriores? (equivalente ao histórico de conversas)
Documentos relacionados: relatórios, dados, contratos que precisam ser referenciados (equivalente ao banco de conhecimento)
Participantes da reunião: o papel e a autoridade de cada um (equivalente à definição de ferramentas e permissões)
Ata da reunião: decisões principais e ações (equivalente ao resumo da memória)

Sem essas informações de “contexto”, mesmo os melhores especialistas não conseguirão tomar decisões corretas. Esse é o problema central que causou o erro do Google Bard — ele careceu de dados históricos precisos e de um mecanismo de verificação de fatos ao responder perguntas.

Lições amargas da indústria

De acordo com uma pesquisa da Gartner, a indústria enfrenta desafios especialmente severos com a aplicação de IA:

Apenas 20% dos projetos de IA generativa são considerados bem-sucedidos
85% dos projetos de IA não conseguiram alcançar suas metas
42% das empresas pretendem desistir dos planos de IA até 2025 (em 2024, essa taxa era apenas 17%)

[Fonte: Relatório de IA na manufatura da Appinventiv, SupplyChainBrain]

Por que a taxa de falhas na indústria é tão alta? A resposta continue sendo a falta de engenharia de contexto:

Descontinuidades nos dados históricos: novos sistemas de IA não conseguem acessar dados críticos de produção de sistemas antigos.
Falta de informações em tempo real: a IA não consegue ver o estado atual da maquinaria ou os níveis de estoque ao tomar decisões.
Ilhas de conhecimento: diferentes sistemas de IA em departamentos trabalham isoladamente e não compartilham informações chave.

III. Engenharia de contexto: a solução para proporcionar à IA uma “memória completa”

Equipando a IA com um “secretário inteligente”

A essência da engenharia de contexto é como equipar seu sistema de IA com um secretário extremamente competente. As funções desse secretário incluem:

Registrar informações importantes (Write/Escrever)
- Salvar decisões chave e conclusões
- Assim como o secretário organizaria a ata da reunião.
Selecionar materiais relevantes (Select/Selecionar)
- Identificar as informações necessárias dentro de um volume massivo de dados.
- Como um secretário prepararia documentos paralelos.
Resumir pontos chave (Compress/Compactar)
- Concentrar relatórios extensos em resumos claros.
- Assim como um secretário prepararia um resumo executivo.
Coordenação das funções do time (Isolate/Isolar)
- Permitir que diferentes especialistas cuidem de suas respectivas áreas.
- Assim como um secretário agendaria reuniões específicas.

Caso real: a transformação da empresa de seguros

Five Sigma transformou completamente seu processo de reclamações através da implementação da engenharia de contexto. [Fonte: Estudo de caso da MarkTechPost]

Desafios antes da transformação:

O sistema de IA frequentemente fornecia recomendações de pagamento contraditórias às cláusulas da apólice.
Não conseguia identificar padrões de fraude, pois não tinha acesso aos dados históricos das reclamações.
Cometia erros frequentes em casos complexos.

Após a implementação da engenharia de contexto:

O sistema consegue acessar simultaneamente: cláusulas das apólices, histórico de reclamações, requisitos regulatórios e banco de dados de fraudes.
Redução de erros de processamento de reclamações em 80%
Aumento da eficiência dos ajustadores em 25%
Taxa de precisão na subscrição acima de 95%

A chave do sucesso reside em que eles não mudaram o modelo de IA, mas melhoraram a forma como as informações foram organizadas e transferidas.

A revolução nas ferramentas para desenvolvedores da Microsoft

O assistente de programação de IA da Microsoft demonstrou o poder da engenharia de contexto. [Fonte: Blog oficial da Microsoft]

Ao integrar as seguintes informações de contexto:

Histórico do projeto do desenvolvedor
Normas de codificação da equipe
Documentação técnica relevante
Relações de dependência do repositório de código

Resultados obtidos:

Aumento de 26% na taxa de conclusão de tarefas de software
Redução de erros de código em 65%
Diminuição de 55% no tempo de integração de novos funcionários
Aumento de 70% na qualidade do código

IV. As armadilhas de um contexto longo: por que “lembrar mais” não significa “fazer melhor”

Aviso da equipe de segurança da AWS

Em 2024, a equipe de pesquisa de segurança da AWS descobriu um problema sério: quando a “memória” do sistema de IA fica sobrecarregada, surgem vulnerabilidades fatais. [Fonte: Análise técnica do Towards Data Science]

Imagine um cenário onde seu assistente de IA precisa processar um relatório de 1000 páginas. Teoricamente, o novo modelo de IA poderia “lembrar” de tudo. No entanto, o que realmente acontece é:

As instruções importantes no início são “expurgadas” da memória.
Usuários mal-intencionados podem “contaminar” a memória da IA com uma abundância de informações irrelevantes.
A IA começa a ter alucinações, tomando decisões com base em informações erradas.

Isso é semelhante a um indivíduo tentando se lembrar de um enciclopédia inteira — a quantidade excessiva de informações, em vez de ajudar, cria confusão.

A solução da direção autônoma da Tesla

O sistema de direção autônoma total (FSD) da Tesla é uma das implementações mais complexas da engenharia de contexto. [Fonte: Site oficial da Tesla, Wikipedia]

48 redes neurais colaborando
Cada passo do tempo produzindo 1000 tensores diferentes
Processando fluxos de vídeo em tempo real de 8 câmeras
Milhas acumuladas que ultrapassam 1 bilhão

Como a Tesla gerencia esse fluxo massivo de informações? A resposta é “filtragem inteligente”:

Nem todas as informações têm igual importância.
Informações urgentes (como um pedestre aparecendo de repente) têm prioridade.
Informações históricas são armazenadas em níveis de importância.
Redes neurais diferentes são responsáveis por diferentes tipos de informação.

V. As últimas inovações dos gigantes: o que aprenderam com a lição de 100 bilhões de dólares

Protocolo de contexto de modelo (MCP) da OpenAI

No final de 2024, a OpenAI lançou o revolucionário protocolo MCP, que resolve o “problema M×N”. [Fonte: Pluralsight, Microsoft Learn]

Desafio da abordagem tradicional:

10 modelos de IA × 100 fontes de dados = necessidade de 1000 interfaces personalizadas.
Cada interface exige desenvolvimento e manutenção separadas.

Solução do MCP:

Criar uma “linguagem universal” unificada.
Qualquer modelo de IA pode acessar qualquer fonte de dados através de um padrão de interface.
Redução de custos de integração em mais de 90%.

“Constituição da IA” da Anthropic

A Anthropic (a empresa por trás do Claude) adotou uma abordagem única. [Fonte: Pesquisa oficial da Anthropic]

Eles convidaram 1000 cidadãos americanos para ajudar a formular um “código de conduta” para a IA, assegurando que os sistemas de IA:

Compreendam e sigam os valores humanos.
Tomem decisões éticas em situações complexas.
Reduzam a taxa de sucesso de utilização maliciosa de 86% para 4,4%.

O contexto em milhões do Google Gemini

O Google aprendeu com o fracasso do Bard e o Gemini 1.5 Pro atingiu: [Fonte: Blog oficial do Google]

Contexto estável de 1 milhão de tokens (equivalente a 700 mil palavras em chinês).
Capacidade de processar áudio, vídeo, texto e código simultaneamente.
Capacidade de analisar um filme inteiro ou centenas de páginas de documentos.

Mas o Google também reconheceu: um contexto maior não significa melhor desempenho; o essencial está em como organizar e utilizar essas informações.

Roteamento inteligente da Azure da Microsoft

A Microsoft oferece várias variantes de modelo no Azure AI Foundry. [Fonte: Blog da Microsoft Azure]

GPT-5: 272K de contexto, adequado para raciocínio complexo.
GPT-5 mini: otimizado para experiências em tempo real.
GPT-5 nano: resposta de latência ultra baixa.
Roteador inteligente seleciona automaticamente o modelo mais apropriado, economizando 60% em custos.

VI. Colaboração de múltiplos agentes: práticas da Amazon e Walmart

O exército de 750 mil robôs da Amazon

O sistema de automação de armazéns da Amazon demonstra o poder da gestão de contexto em grande escala. [Fonte: Relato oficial da Amazon, Análise do LinkedIn]

750 mil robôs móveis foram implantados em 2023.
O sistema Sequoia **reduziu em 25% o tempo de processamento de pedidos.
Economizou 30 milhões de milhas em distância percorrida através da otimização de rotas.
Reduziu emissões de CO₂ em 94 milhões de libras.
A taxa de danos a pacotes permanece abaixo de 0,1%.

O segredo do sucesso reside na “gestão de contexto em camadas”:

Cada robô só precisa saber sua tarefa.
Controladores regionais coordenam grupos de robôs locais.
O sistema de IA central tem uma visão otimizada global.

A revolução de estoque da IA da Walmart

O sistema de IA implantado em mais de 4700 lojas da Walmart integra: [Fonte: Notícias oficiais da Walmart, Blog da Walmart Tech]

Informações multifacetadas de contexto:

Dados históricos de vendas
Previsões do tempo (que influenciam padrões de compra)
Tendências econômicas macro
Demografia local
Tendências em redes sociais

Inovação única:

Tecnologia patenteada de “esquecimento anômalo”: exclui automaticamente o impacto de eventos pontuais (como acúmulo devido a uma pandemia) em previsões.
Algoritmos de ajuste dinâmico: ajustam-se em tempo real com base em feriados e promoções.

Resultados:

Crescimento de 24% no terceiro trimestre de 2023.
A otimização de rotas evitou 30 milhões de milhas em deslocamentos desnecessários.
A meta é alcançar 65% de automação nas lojas até o fiscal de 2026.

VII. A “IA humilde” da General Electric: saber o que não se sabe

A sabedoria de 1,2 milhão de gêmeos digitais

Entre 2016 e 2017, a General Electric (GE) criou mais de 1,2 milhão de gêmeos digitais, gerando 600 bilhões de dólares em valor. [Fonte: Emerj, Pesquisa da Microsoft]

Seu framework de “IA humilde” é digno de nota:

Sistemas de IA conseguem reconhecer seus limites de capacidade.
Quando se deparam com situações que ultrapassam sua compreensão, automaticamente mudam para um modo de segurança.
Solicitam ativamente a intervenção de especialistas humanos.

Resultados reais:

Aumento de 20% na geração de energia de parques eólicos.
Prevenção de 400 manutenções não programadas por ano (no setor de aviação).
Redução de 30% nas manutenções não programadas (através da manutenção preditiva).

Esse método evita as consequências desastrosas que podem surgir quando a IA “finge entender” algo.

VIII. Quatro tecnologias centrais da engenharia de contexto

Baseado em pesquisas dos especialistas Phil Schmid, Lance Martin, e práticas de LangChain, LlamaIndex, a engenharia de contexto envolve quatro operações principais. [Fonte: philschmid.de, rlancemartin.github.io, blog.langchain.com]

1. Escrever (Write): estabelecer a “memória de longo prazo” da IA

Da mesma forma que os humanos escrevem diários ou tomam notas, os sistemas de IA precisam registrar informações importantes:

Escrita dentro da conversa:

Rascunhos temporários (como processos de cálculo).
Passos de pensamento intermediários.
Planejamento das tarefas atuais.

Escrita persistente:

Resumo das preferências do usuário.
Regras de negócios essenciais.
Registro de decisões históricas.

Aplicações como ChatGPT e Cursor utilizam essa abordagem para permitir que a IA “aprenda” e “cresça” a partir de interações contínuas com os usuários.

2. Selecionar (Select): encontrar as informações mais necessárias no “aqui e agora”

Imagine que seu assistente precisa preparar um relatório; ele não traria todos os livros da biblioteca, mas selecionaria com precisão os materiais necessários:

Seleção determinística:

Carregar certos documentos-chave de forma fixa (como políticas da empresa).

Seleção dirigida pelo modelo:

Permitir que a IA decida quais informações são necessárias.

Seleção baseada em pesquisa:

Encontrar conteúdos relevantes através de buscas por similaridade.

3. Compactar (Compress): transformar “Guerra e Paz” em uma página

Quando há muitas informações, é necessário compactar de forma inteligente:

Resumo automático:

Comprimir um e-mail de 1000 palavras em 3 frases-chave.

Classificação por importância:

Conservar as 20% de informações mais críticas que cobrem 80% do valor.

Atualizações incrementais:

Registrar apenas as partes que mudaram, sem cópias completas.

4. Isolar (Isolate): colaboração para a divisão de trabalho entre especialistas

Tarefas complexas demandam a colaboração de vários especialistas de IA:

Decomposição de tarefas:

Especialistas em análise financeira lidam com números.
Especialistas jurídicos revisam a conformidade.
Especialistas em redação são responsáveis pelo relatório final.

Isolamento da informação:

Cada especialista recebe apenas informações pertinentes.
Evita sobrecarga e confusão de informações.

Integração de resultados:

A IA principal consolida as opiniões dos especialistas.
Tomando a decisão final.

IX. Retorno sobre o investimento: por que a engenharia de contexto é mais vantajosa que a atualização de modelos

Incrível relação custo-benefício

De acordo com dados do setor, o retorno sobre o investimento da engenharia de contexto supera em muito o da atualização de modelos. [Fonte: Diversos estudos de caso combinados]

Engenharia de contexto:

Representa 5% do orçamento de IA.
Produz 40-90% de aumento de desempenho.
Ciclo de implementação: 2-3 meses.

Atualização de modelos:

Representa 60-70% do orçamento de IA.
Produz 10-20% de aumento de desempenho.
Ciclo de implementação: 6-12 meses.

A fatura real de uma empresa de tecnologia

Dados reais de uma empresa de tecnologia de médio porte:

Após implementar a engenharia de contexto, economizou 23.000 dólares por mês em custos computacionais.
Através da compactação de contexto, o tamanho da entrada foi reduzido em 80%.
Os custos de chamadas de API também foram reduzidos em 80%.
O desempenho aumentou em 15%.

Isso é como uma melhor gestão do tráfego, economizando combustível e reduzindo o tempo de deslocamento.

X. Expectativas para 2025: o passo crucial da “demonstração” para a “produção”

O consenso dos especialistas do setor

“A maioria das falhas dos agentes de IA não são mais falhas de modelo, mas sim falhas de contexto.” Este se tornou um consenso no setor.

A Cognition (a equipe de desenvolvimento do Devin AI) enfatiza: “A engenharia de contexto é a principal tarefa para construir agentes de IA.” [Fonte: Blog da cognition.ai]

Três recomendações de ação para empresas

1. Realizar imediatamente uma “verificação de saúde do contexto”

Registre os cenários específicos em que seu sistema de IA falhou:

Ao dar respostas erradas, que informações estavam ausentes?
Onde existem lacunas de informação?
Quais fontes de dados o sistema atual pode acessar?

2. Escolher um piloto de alto valor

Não tente reformar todos os sistemas de uma vez, escolha um cenário que:

Seja frequentemente utilizado.
Tenha altas consequências em caso de falhas.
Apresente espaço claro para melhorias.

Exemplos: atendimento ao cliente, processamento de pedidos, geração de relatórios.

3. Estabelecer um mecanismo de colaboração interdepartamental

A engenharia de contexto requer:

TI: fornecendo suporte técnico.
Departamentos de negócios: definindo necessidade de informações.
Equipes de dados: garantindo a qualidade dos dados.
Equipes de conformidade: assegurando a segurança da informação.

Evitando armadilhas comuns

Armadilha 1: Buscar indiscriminadamente grandes modelos

Ideia errada: quanto maior o modelo, melhor.
A abordagem correta: primeiro otimize o contexto, depois considere atualizar o modelo.

Armadilha 2: Informação em excesso é melhor

Ideia errada: fornecer todas as informações possíveis à IA.
A abordagem correta: forneça informações relevantes de maneira precisa.

Armadilha 3: Ignorar qualidade da informação

Ideia errada: ter informações já é suficiente.
A abordagem correta: assegure que as informações sejam precisas, oportunas e estruturadas.

Conclusão: o início de uma nova era

O período de 2023 a 2025 será lembrado na história como o “ano da engenharia de contexto”. Desde a lição de 100 bilhões de dólares do Google até as práticas de sucesso da Tesla, Amazon e Walmart, observamos uma tendência clara:

O sucesso da IA não depende mais de um “cérebro mais inteligente”, mas de um “sistema de memória melhor”.

Empresas que dominam a engenharia de contexto estão obtendo vantagens competitivas sustentáveis:

Aumento significativo da eficiência operacional.
Melhoria notável na experiência do cliente.
Aumento exponencial no retorno sobre investimentos.
Redução drástica de riscos e erros.

Enquanto empresas que ignoram essa tendência podem acabar ficando para trás, assim como as que perderam a revolução da Internet.

Como um líder do setor afirmou: “Na era da IA, a engenharia de contexto pode ser a parte mais rentável do seu investimento em IA.”

Agora, é hora de reavaliar sua estratégia de IA. Em vez da pergunta “Precisamos de uma IA mais poderosa?”, pergunte-se “Como podemos fazer a IA existente entender e lembrar melhor as informações chave?”

A resposta está na engenharia de contexto.