Alucinações de IA: o custo de confiar sem verificar — e como o CARE ajuda a evitá-las

A Inteligência Artificial vem se tornando parte essencial do desenvolvimento de software, acelerando tarefas que antes levavam horas ou dias: gerar código, criar testes, documentar APIs, analisar dados. A promessa é sedutora: mais entrega em menos tempo. Mas por trás dela existe uma armadilha silenciosa — as alucinações de IA.

Uma alucinação acontece quando o modelo gera respostas que parecem corretas, mas não são. É como receber um relatório impecável sobre um problema que nunca existiu. No código, isso pode se traduzir em funções que não pertencem a nenhuma biblioteca, testes que validam regras inexistentes ou dados que jamais estariam disponíveis em produção.

E, quando isso passa despercebido, o impacto é real. Imagine uma equipe de QA em um projeto financeiro crítico, usando IA para acelerar a criação de testes automatizados. O modelo gera dezenas de casos, mas alguns verificam cálculos que nunca foram aprovados e outros usam taxas de juros que não existem. Tudo parece funcional até a homologação, quando os testes falham e a equipe percebe que passou dias tentando corrigir algo que não era, de fato, um defeito. O atraso compromete o cronograma, eleva custos e desgasta a confiança do cliente.

Para evitar que a IA trabalhe contra você, é preciso mais do que confiar no “aprendizado” do modelo. É necessário um método que assegure que cada sugestão seja confiável antes de chegar à produção. É nesse contexto que surge o Ciclo CARE — Contextualize, Anchor, Review, Enhance (Contextualizar, Ancorar, Revisar, Aprimorar).

Contextualizar (Contextualize)

O contexto é o ponto de partida: fornecer instruções claras, completas e específicas, evitando ambiguidades. Isso passa pelo uso de técnicas de prompting – a forma como formulamos perguntas e comandos – de preferência estruturadas, com exemplos positivos e negativos, além da definição precisa do escopo da resposta.

Em projetos mais complexos, vale manter arquivos de instruções atualizados, que funcionam como guias persistentes para todos os envolvidos. Esse cuidado garante consistência nos outputs da IA ao longo do tempo e reduz retrabalho.

Ancorar (Anchor)

A ancoragem garante que a IA opere com informações confiáveis e aderentes à realidade. Na prática, isso significa conectá-la a dados reais de produção ou bases de conhecimento validadas. Assim se evita que o modelo invente cenários irreais ou aplique regras fora do contexto do negócio.

Técnicas como RAGs (Geração Aumentada por Recuperação), que ligam o modelo a bases de dados específicas, ou MCPs (Protocolos de Contexto do Modelo), que estruturam a contextualização, ajudam a dar solidez ao processo. O essencial é que essas integrações se apoiem em fontes seguras e autorizadas, preservando a confiabilidade dos resultados.

Revisar (Review)

Aqui está o ponto central de proteção contra alucinações. Aplica-se o conceito de human-in-the-loop: nenhum resultado da IA deve ser usado sem antes passar pelo olhar crítico de profissionais qualificados, capazes de avaliar a correção técnica e a aderência às regras de negócio. Isso pode envolver revisões por pares, execução de testes de validação e uso de checklists específicos para identificar nuances que o modelo não compreende.

Aprimorar (Enhance)

Cada saída revisada, cada erro encontrado e cada ajuste necessário viram insumo para refinar prompts, atualizar arquivos de instruções e otimizar a forma como a IA é utilizada no projeto. O objetivo é que, a cada iteração, o modelo produza resultados mais alinhados, reduzindo a taxa de retrabalho.

Aplicar o CARE no exemplo do projeto financeiro teria bloqueado os testes irreais já na fase inicial:

·       o contexto teria delimitado as regras de negócio,

·       a ancoragem teria usado dados reais do sistema,

·       a revisão teria filtrado inconsistências,

·       o aprimoramento teria eliminado repetições do erro nas próximas execuções.

O desafio não é impedir a IA de participar do desenvolvimento, mas criar um ecossistema equilibrado, onde tecnologia e julgamento humano se complementam. Mais do que seguir a tendência da IA, organizações precisam compreender que a verdadeira vantagem competitiva vem de transformar inteligência artificial em resultados consistentes, confiáveis e sustentáveis.

Técnicas como o Ciclo CARE são um caminho possível para garantir que a inovação seja não apenas rápida, mas também correta, respeitando parâmetros de confiabilidade e qualidade. Incorporar esse tipo de prática como cultura de time ajuda a desenvolver não apenas software, mas também maturidade técnica, visão crítica e confiança nos resultados.

Essa lógica não é exclusiva do universo da IA. Assim como projetos de dados contam com metodologias como o CRISP-DM (Processo Padrão da Indústria para Mineração de Dados) para estruturar etapas do negócio até a avaliação de resultados, o CARE mostra que no universo da IA também é possível alinhar inovação com qualidade.

Quando esse cuidado se torna parte da rotina, a inteligência artificial deixa de ser apenas um recurso e passa a ser um diferencial competitivo duradouro.

Muralis insigths | Escrito por: Marcela Amorim, Analista de Qualidade de Software