Complementando o artigo principal, gostaria de trazer um detalhe tecnico que costuma ser ignorado no planejamento de arquitetura: a escalabilidade dos custos de revisao.

Em nossa analise de 200 casos, percebemos que a "Divida de Alucinacao" nao e apenas um erro de output, mas um gargalo financeiro. Quando um sistema de IA opera com uma precisao abaixo de 85% em ambiente B2B, o custo de "Curadoria Corretiva" (humanos corrigindo a IA) supera o custo da tarefa executada 100% por humanos em apenas 3 meses.

POR QUE OS EFFICIENCY PODS FUNCIONAM?

A estrategia de isolar tarefas em "Pods" (micro-servicos de IA) permite que a taxa de confianca seja calculada individualmente. Se o Pod de "Analise de Contratos" cair de 90% para 80% de precisao, ele nao contamina o restante da operacao e pode ser refatorado sem downtime sistemico.

Para quem deseja replicar os testes de eficiencia, recomendo focar na metrica de Latencia de Validacao: quanto tempo um especialista leva para aprovar ou rejeitar o output da IA. Se esse tempo for superior a 20% do tempo da tarefa original, seu ROI esta sendo drenado.

Dados e logs de performance para benchmark estao disponiveis nos repositorios que citei no post principal.

Estou a disposicao para aprofundar qualquer ponto tecnico nos comentarios.