Tecnologias e habilidades mais pedidas em vagas de IA hoje, com dificuldade, uso de mercado e riscos associados.
Representação numérica de texto que captura significado, usada em buscas semânticas.
Dificuldade: Básico · Mercado: Alta demanda
Onde usar: RAG, busca semântica, recomendação de conteúdo.
Quando aprender: Junto com RAG e bancos vetoriais.
Riscos: Isolamento Insuficiente em Banco Vetorial
Boas práticas: Isolar embeddings por cliente/time
Ajuste de um modelo pré-treinado com dados específicos de um domínio ou tarefa.
Dificuldade: Intermediário · Mercado: Demanda moderada
Onde usar: Quando prompt engineering e RAG não são suficientes para a tarefa.
Quando aprender: Depois de dominar o básico de LLMs e RAG.
Riscos: Viés e Discriminação, Dados de Treinamento Desbalanceados
Boas práticas: Avaliar qualidade e origem dos dados de ajuste
Modelo treinado com grandes volumes de texto para entender e gerar linguagem natural.
Dificuldade: Básico · Mercado: Muito alta demanda
Onde usar: Chatbots, geração de texto, resumo, classificação.
Quando aprender: Primeiro passo para qualquer pessoa que quer trabalhar com IA generativa.
Riscos: Alucinação, Prompt Injection
Boas práticas: Validar respostas críticas, Definir instruções de sistema claras
Técnica leve de fine-tuning que ajusta só uma pequena parte dos parâmetros do modelo.
Dificuldade: Avançado · Mercado: Demanda em crescimento
Onde usar: Personalização de modelos grandes com custo reduzido.
Quando aprender: Depois de entender fine-tuning tradicional.
Riscos: Baixa Reprodutibilidade
Boas práticas: Versionar os adaptadores treinados
Protocolo padrão para conectar modelos de IA a ferramentas e fontes de dados externas.
Dificuldade: Intermediário · Mercado: Demanda em crescimento
Onde usar: Agentes que precisam acessar sistemas e dados externos de forma padronizada.
Quando aprender: Ao construir agentes que integram várias ferramentas.
Riscos: Excesso de Permissões em Agente
Boas práticas: Revisar permissões de cada ferramenta conectada
Prática de estruturar instruções para obter as melhores respostas possíveis de um LLM.
Dificuldade: Básico · Mercado: Muito alta demanda
Onde usar: Qualquer aplicação que use LLM diretamente.
Quando aprender: Junto com os primeiros contatos com LLMs.
Riscos: Prompt Injection, Estrutura de Prompt Fraca
Boas práticas: Usar exemplos (few-shot), Testar prompts com casos adversos
Reduz a precisão numérica de um modelo para deixá-lo menor e mais rápido de rodar.
Dificuldade: Avançado · Mercado: Demanda em crescimento
Onde usar: Rodar modelos grandes em hardware limitado ou edge.
Quando aprender: Ao precisar otimizar custo e desempenho de inferência.
Riscos: Queda de qualidade das respostas
Boas práticas: Comparar qualidade antes e depois da quantização
Combina busca em uma base de conhecimento com geração de texto para respostas mais precisas.
Dificuldade: Intermediário · Mercado: Alta demanda
Onde usar: Assistentes internos, atendimento ao cliente, busca corporativa.
Quando aprender: Depois de entender bem prompt engineering e embeddings.
Riscos: Alucinação, Data Poisoning
Boas práticas: Curar a base de conhecimento, Medir relevância dos documentos recuperados