Você melhora uma coisa e quebra três.
Sem eval, cada ajuste é tentativa e erro. Você só descobre o que regrediu quando o cliente reclama.
A AI Ready forma profissionais capazes de criar agentes, automações e operações AI-native para o novo mercado que mede, avalia e escala IA de verdade.
O mundo não ganhou novas ferramentas.
Ganhou bilhões de novos operadores.
Sua IA parece funcionar. Mas está quebrando em silêncio. Isso acontece com todo mundo que desenvolve IA sem um sistema de avaliação.
Sem eval, cada ajuste é tentativa e erro. Você só descobre o que regrediu quando o cliente reclama.
Mesma entrada, respostas diferentes. Você não consegue explicar nem para você mesmo, nem para o time.
Prompt engineering virou commodity. Sem trace, sem log estruturado, só intuição, print() e esperança.
Quem aprende só teoria fica obsoleto. O novo profissional precisa orquestrar sistemas, não opinar sobre eles.
“Eu achava que meu agente estava melhorando. Até rodar um eval e descobrir que ele tinha piorado 40% nas últimas 3 semanas.”
FOUNDER · STARTUP B2B · SÃO PAULONão é sobre ferramenta. É sobre parar de desenvolver no escuro.
11 módulos do entendimento à escala. Cada módulo te leva um passo mais perto do controle total da sua IA.
Por que produtos com IA quebram. O mito do prompt perfeito. O que muda quando você usa eval.
Outputs inconsistentes, melhorias que pioram e debug impossível. Mini prática: analisar uma IA quebrada.
Input → Resposta → Avaliação → Score → Aprendizado. Onde o eval entra dentro do produto.
Tarefa, tentativa, classificador, transcrição, harness e suíte de testes. Núcleo técnico do sistema.
Classificadores em código, em LLM e humanos. Trade-offs entre custo, precisão e escala.
Pass@k, consistência, capacidade e regressão. Métricas de vaidade vs. métricas úteis.
Agentes de código, conversação, pesquisa e uso de computador. O que muda em cada tipo.
Dataset inicial, ambiente isolado, traces e detecção de saturação. Playbook completo + checklist.
Rodar → medir → ajustar → repetir. Evitar overfitting de prompt. Quando parar de otimizar.
Adoção rápida de novos modelos, alinhamento produto/pesquisa e qualidade em escala.
Eval deixa de ser ferramenta vira infraestrutura. Monitoramento contínuo e alertas integrados ao deploy.
Estrutura de eval pronta, dataset inicial, scoring, casos com ganho prático medido e os erros mais comuns.
Ideia → agente → eval → correção → código → render → publicação. Veja o fluxo que você vai aprender a operar.
"resumir 12 papers"
research/v3 · gpt-5
grader · 48 testes
retry · low-conf nodes
artifact.tsx · 218 LOC
preview · sandbox
deploy · v0.4.2
Pela primeira vez na história, pessoas comuns conseguem transformar linguagem em software, automação e execução.
A barreira deixou de ser programação. Agora a vantagem está em saber construir sistemas.
Você muda o prompt e cruza os dedos. Quer um jeito real de medir o que ficou melhor.
Seu produto usa IA mas você não sabe se a qualidade está subindo ou caindo. Isso acaba aqui.
Pare de tomar decisões sobre IA com base em "achismo" do time. Construa a lente de qualidade.
Entregue projetos com IA com evidência mensurável. Diferencie-se de quem só faz prompt.
Do zero ao sistema em produção. Cada fase desbloqueia a próxima e cada módulo te leva um passo mais perto.
Você entende o problema e por que eval importa. Modelo mental antes de qualquer ferramenta.
Estrutura, classificadores, métricas e adaptação para diferentes tipos de agente.
Implementa do zero, dataset, traces e o loop de melhoria contínua rodando.
Eval vira infraestrutura: monitoramento contínuo, alertas e integração com deploy.
11 módulos do entendimento à escala. 3 bônus. Acesso vitalício com atualizações. O método que separa quem acha de quem mede.
Aprenda a construir sistemas inteligentes antes que isso vire requisito básico. Turma com vagas limitadas.