5 dicas para programar com AI como um Sênior

Se você quer programar com AI e manter a qualidade de produção, comece por tratar modelos como dependências: contratos, testes e observabilidade. Neste post, apresento 5 dicas pragmáticas para usar AI (modelos e APIs) com a mentalidade de um sênior, focando em entregas confiáveis em vez de hype.

“Programar com AI” exige mais do que prompts criativos: exige disciplina de engenharia. Sistemas que dependem de modelos precisam de testes, monitoramento e limites bem definidos — senão o comportamento muda em produção e você passa a remediar incêndios em vez de construir recursos.

1. Defina contratos e expectativas de resposta

Trate o modelo de AI como uma dependência externa (ex.: serviço HTTP). Especifique um contrato: formato da resposta, campos obrigatórios, limites de comprimento e códigos de erro.

Exemplo de contrato JSON:

{
  "summary": "string (<= 300 chars)",
  "entities": ["string"],
  "confidence": "number (0.0-1.0)"
}

Como aplicar:

Documente o contrato no README do componente.
Valide a resposta no cliente antes de aceitar (schema validation).

Pequeno snippet em JavaScript (ajuste conforme seu stack):

const Ajv = require('ajv');
const schema = {
  type: 'object',
  properties: {
    summary: { type: 'string' },
    confidence: { type: 'number' },
  },
  required: ['summary'],
};
const validate = new Ajv().compile(schema);
if (!validate(response)) throw new Error('AI response invalid');

Por que sênior: contratos reduzem bugs inesperados e facilitam fallback quando o modelo falha.

2. Comece com experimentos pequenos e iterativos

Sêniores evitam grandes mudanças sem validação. Faça pequenos experimentos A/B ou feature flags para avaliar impacto.

Como começar:

Crie uma rota experimental (/api/ai/exp) que chama o modelo em paralelo à implementação atual.
Colete métricas qualitativas (aceitação pelo time) e quantitativas (tempo médio de resposta, taxa de erro).

Exemplo de fluxo:

Implementar POC em branch separado
Rolar em 1% dos usuários via feature flag
Medir comportamento por 2 semanas
Decidir rollout, rollback ou melhorias

Dica prática: use prompts minimalistas e padronizados na fase inicial para isolar variáveis.

3. Teste e valide respostas automaticamente

Não dependa só de testes manuais. Crie testes automatizados que validem propriedades críticas das respostas do modelo.

Tipos de testes:

Unitários de prompt: dados de entrada conhecidos devem gerar padrões de saída previsíveis.
Testes de integração: validação do schema e verificações de negócio (ex.: não gerar instruções inseguras).
Testes de regressão: arquive respostas esperadas e compare score semântico (similaridade) em runs subsequentes.

Exemplo rápido (pseudo):

test('sumariza notas importantes', async () => {
  const input = 'Notas do cliente: ...'
  const out = await ai.summarize(input)
  expect(out.summary.length).toBeLessThan(300)
  expect(out.confidence).toBeGreaterThan(0.6)
})

Ferramentas úteis: snapshot testing, embeddings + cosine similarity para detectar deriva.

4. Instrumente e monitore modelos em produção

Observabilidade é chave. Monitore latência, erros, custo por chamada e métricas de qualidade (ex.: taxa de aceitação pelo usuário).

O que coletar:

Latência P50/P95/P99
Código de erro e taxa de retries
Token usage / custo por request
Feedback do usuário (aceitou/ignorou saída)
Drift semântico (mudança gradual nas embeddings)

Exemplo de alerta: configurar alerta quando P95 > 2s ou quando taxa de erro > 1%.

Como reagir a problemas:

Desligar rota para modelo (circuit breaker)
Reverter para fallback deterministic (regex, heurística)
Acionar retrain/curadoria de prompt quando drift confirmado

5. Proteja dados e trate segurança como prioridade

Modelos podem memorizar dados sensíveis. Adote práticas para minimizar risco de vazamento e atender compliance.

Recomendações:

Evite enviar PII desnecessária para APIs externas
Use redaction/local anonymization antes de enviar
Se possível, use modelos on-prem ou com contrato de processamento de dados
Logue hashes em vez de dados brutos quando precisar de auditoria

Exemplo de redaction simples (Node.js):

function redact(text) {
  return text.replace(/\b\d{11,}\b/g, '[REDACTED]');
}

Além disso, valide outputs para evitar prompts que gerem instruções perigosas (prompt injection). Padrão sênior: sempre filtre e saneie a resposta antes de executar ações automatizadas.

Conclusão

Programar com AI como um sênior é menos sobre prompt engineering mágico e mais sobre engenharia de software responsável: contratos, experimentos controlados, testes automáticos, observabilidade e segurança. Aplique essas 5 dicas em pequenos passos e você reduzirá riscos enquanto entrega valor mais rápido.

Experimente uma dessas dicas hoje — por exemplo, adicione validação de schema às respostas do seu serviço AI — e conte nos comentários como foi. Se quiser, posso revisar seu contrato de API ou sugerir um conjunto de testes iniciais.