O mercado corporativo está no epicentro de uma disrupção tecnológica liderada pela inteligência artificial generativa. A combinação de poder computacional, arquitetura em nuvem e modelos de linguagem avançados está transformando a forma como empresas concebem produtos, otimizam operações e interagem com clientes. Dentro desse cenário, o Amazon Bedrock consolida-se como uma das plataformas mais completas para adoção de Generative AI (GenAI) em escala corporativa.
Ao oferecer acesso a modelos fundacionais (Foundation Models – FMs) de múltiplos provedores via API, sem a necessidade de gerenciar infraestrutura, o Bedrock democratiza o desenvolvimento de soluções de IA generativa, garantindo segurança, governança e escalabilidade empresarial. Para líderes de tecnologia, isso significa acelerar a inovação sem comprometer compliance, custo ou performance.
Na Dati, utilizamos o Amazon Bedrock como pilar estratégico em projetos que conectam capacidade técnica de ponta a impacto real de negócio. Com base na experiência em entregas para clientes de diferentes setores, reunimos 10 boas práticas que norteiam a execução de projetos de GenAI com excelência e retorno mensurável.
1. Defina objetivos de negócio antes da escolha do modelo
A maturidade de um projeto de GenAI começa pelo alinhamento estratégico. Antes de avaliar modelos, defina quais métricas de negócio serão impactadas: redução de custo operacional, aumento de produtividade, melhoria da experiência do cliente ou aceleração de vendas.
No Bedrock, a escolha entre modelos como Claude (Anthropic), Llama (Meta), Mistral ou Amazon Titan deve considerar precisão, latência, custo por token e aderência ao contexto. A Dati conduz essa avaliação com frameworks que unem benchmark técnico e viabilidade comercial.
2. Personalize a inteligência com segurança e privacidade
Modelos genéricos entregam bons resultados, mas personalização é o fator de diferenciação. Com o Bedrock, empresas podem aplicar fine-tuning ou estratégias de RAG (Retrieval Augmented Generation) para integrar dados proprietários ao modelo sem expor informações sensíveis.
Assim, é possível treinar a IA com documentos internos, FAQs corporativos ou históricos de atendimento, garantindo respostas contextuais e alinhadas ao vocabulário do negócio (tudo dentro de um ambiente seguro, certificado por padrões como ISO 27001 e GDPR).
3. Estruture governança e guardrails desde o início
Projetos de IA generativa exigem mecanismos de controle de conteúdo para evitar respostas inadequadas, enviesadas ou com risco reputacional. O Bedrock incorpora guardrails configuráveis que podem bloquear até 88% de conteúdos indesejados e reduzir alucinações em até 99%.
A Dati recomenda que a governança não seja tratada como etapa final, mas como parte da arquitetura inicial, com políticas de uso, critérios de qualidade e rastreabilidade de outputs.
4. Otimize custo sem comprometer performance
Latência, volume de tokens processados e taxa de requisições simultâneas impactam diretamente o custo. O Bedrock oferece recursos como model distillation (até 75% de redução de custo e até 500% de ganho de velocidade) e model routing (seleção automática do modelo mais adequado para cada prompt).
Em projetos que conduzimos, essas práticas permitem escalar uso corporativo mantendo previsibilidade orçamentária, um ponto crítico para operações em larga escala.
5. Estabeleça “ground truth” para avaliação de qualidade
A eficácia de um modelo depende de um padrão de comparação confiável. Construir um conjunto de “ground truth” com prompts reais, representando cenários de diferentes níveis de complexidade, permite validar precisão, consistência e relevância das respostas.
Na prática, isso garante que ajustes de fine-tuning ou reengenharia de prompts se baseiem em métricas objetivas e não apenas em percepções subjetivas.
6. Monitore com rastreamento e testes A/B
O Agent Trace do Bedrock possibilita acompanhar cada passo do raciocínio de um agente, identificando gargalos ou decisões erradas. Associar esse rastreamento a testes A/B com variações de prompts, temperatura ou modelo base oferece um ciclo contínuo de aprendizado e melhoria.
Essa abordagem é essencial para validar hipóteses e direcionar investimentos para configurações que entregam maior ROI.
7. Adote um framework contínuo de conformidade e auditoria
Com o Audit Manager v2 e seu framework específico para GenAI, é possível monitorar continuamente oito princípios fundamentais: responsabilidade, segurança, justiça, sustentabilidade, resiliência, privacidade, precisão e segurança operacional.
Esse acompanhamento contínuo protege a empresa contra riscos regulatórios e fortalece a confiança de clientes e stakeholders.
8. Explore modelos de pesos abertos
A recente integração dos modelos OpenAI GPT-OSS ao Bedrock abre novas possibilidades para inovação, oferecendo modelos de 20B e 120B parâmetros com desempenho superior em benchmarks estratégicos.
Essa diversidade permite customizações profundas e liberdade arquitetural, mantendo a escalabilidade e a segurança da infraestrutura AWS.
9. Orquestre agentes corporativos com o AgentCore
A plataforma AgentCore do Bedrock fornece módulos de Gateway, Memory, Runtime, Identity e Observability, permitindo criar agentes complexos, integrados a APIs corporativas, sistemas legados ou ERPs, com autenticação, memória persistente e observabilidade em produção.
Isso viabiliza agentes que não apenas respondem, mas executam tarefas reais, como aprovar solicitações, processar dados ou gerar relatórios executivos.
10. Conecte inovação a um valor tangível
O maior erro em GenAI é tratar inovação como fim, e não como meio. Soluções bem-sucedidas entregam benefícios claros: atendimento mais rápido, relatórios automatizados, redução de erros manuais ou criação de novos produtos digitais.
A Dati recomenda incluir métricas de impacto de negócio já no design do projeto, para que a inovação seja percebida como investimento estratégico, não como custo experimental.
Conclusão
O Amazon Bedrock amplia o padrão de implementação de Inteligência Artificial Generativa, com flexibilidade na escolha de modelos, segurança de nível corporativo e escalabilidade sob demanda. A adoção de 10 boas práticas essenciais em uma estratégia de GenAI garante que o investimento vá além de ganhos operacionais ou inovações pontuais, transformando-se em um ativo estratégico capaz de acelerar decisões, criar novas fontes de receita e fortalecer a posição competitiva, independentemente do porte ou segmento de atuação.
Na Dati, ajudamos empresas a transformar essa visão em realidade, conectando expertise técnica a estratégia de negócios. Se o próximo passo da sua organização é elevar o uso de inteligência artificial para um novo patamar, nosso time está pronto para desenhar e executar essa jornada com velocidade, segurança e impacto direto nos resultados da sua empresa.
