--- title: A verdade incômoda sobre avaliar fornecedores de IA description: A maioria das avaliações de fornecedores de IA ignora o que importa. O que profissionais aprenderam de verdade ao escolher ferramentas, rodar testes reais e evitar as armadilhas que desperdiçam meses de trabalho. date: February 5, 2026 author: Robert Soares category: ai-strategy --- Planilhas de comparação de recursos mentem. Todo fornecedor de IA tem uma lista impressionante de recursos. Toda demonstração roda perfeitamente com dados preparados. Toda apresentação de vendas promete uma transformação que nunca chega exatamente como foi vendida — e você só descobre isso depois de assinar um contrato que te prende por dezoito meses. O mercado de fornecedores de IA pune abordagens tradicionais de avaliação porque essas abordagens foram feitas para software que funciona do mesmo jeito toda vez que você executa — exatamente o que ferramentas de IA não fazem. Um modelo que se sai bem no seu prompt de teste pode alucinar nos dados reais que você vai alimentar três semanas depois da implantação. O fornecedor que parece ágil durante a venda pode demorar dias para responder depois que o contrato é fechado. Algo precisa mudar na forma como avaliamos. ## O que as listas de recursos realmente escondem Fornecedores competem por contagem de recursos. Mais recursos sugerem mais valor. Essa lógica desaba quando aplicada a IA. Um recurso que existe não é um recurso que funciona para o seu caso de uso. A distância entre “nosso produto consegue fazer X” e “nosso produto faz X de forma confiável para clientes como você” costuma ser enorme — e fornecedores têm incentivo financeiro para borrar essa distinção a cada oportunidade. Considere as capacidades do modelo. A maioria dos fornecedores hoje oferece acesso a modelos de ponta da OpenAI, Anthropic e Google. O modelo em si vira mercadoria. O que importa é tudo ao redor desse modelo: a infraestrutura de prompts, a qualidade da integração, o tratamento de erros quando as coisas dão errado. Esses detalhes de implementação quase nunca aparecem nas páginas de comparação de recursos. simonw, criador do Datasette e uma voz respeitada em ferramentas de IA, capturou essa realidade em uma [discussão no Hacker News sobre avaliação de IA](https://news.ycombinator.com/item?id=44430117): > "If you try to fix problems by switching from eg Gemini 2.5 Flash to OpenAI o3 but you don't have any evals in place how will you tell if the model switch actually helped?" O modelo importa menos do que a sua capacidade de medir o que qualquer modelo entrega para você. Fornecedores que empurram nomes de modelos como principal argumento de venda geralmente estão escondendo uma infraestrutura fraca atrás de credibilidade emprestada. ## Sinais de alerta que apresentações de fornecedores criam Observe como fornecedores respondem a perguntas específicas sobre limitações, e você aprende tudo o que precisa saber sobre a relação em que estaria entrando. **A virada para demos preparadas.** Você descreve seu caso de uso específico. Eles mostram outra demo. Isso acontece o tempo todo. A demo preparada funciona porque foi feita para funcionar. Seu caso de uso não foi. A virada diz que eles ou não conseguem lidar com o seu cenário, ou escolhem não mostrar a ferramenta deles apanhando. **Vaguidão sobre dados de treinamento.** De onde vieram os dados que treinaram os modelos personalizados deles? Muitos fornecedores não conseguem ou não querem responder. Isso importa tanto para qualidade quanto para risco jurídico. Modelos treinados com dados raspados de procedência incerta trazem exposição a direitos autorais que pode parar na sua mesa depois. **As histórias de falha que não aparecem.** Toda ferramenta falha às vezes. Fornecedores que dizem o contrário estão mentindo ou não foram testados em escala. Fornecedores honestos descrevem onde suas ferramentas sofrem. Eles conhecem seus limites porque viram clientes reais baterem nesses limites. Essa honestidade sinaliza parceria em vez de papo de vendedor. **Recursos futuros como valor atual.** “Essa capacidade está no nosso roadmap” significa “não temos essa capacidade”. Avalie o que existe, não o que talvez exista. Roadmaps mudam. O dinheiro seca. As prioridades mudam. Recursos prometidos para o Q3 às vezes nunca chegam. ## Como conduzir avaliações que revelam a verdade Demos mostram os melhores cenários. Avaliação de verdade exige construir testes em que a ferramenta escolhida pode falhar — e então observar de perto como ela falha. Comece com casos de borda do seu trabalho real. Não amostras representativas. Casos de borda. Os pedidos estranhos que confundem seu time humano. Os formatos bagunçados de dados que você realmente recebe. As perguntas incomuns que clientes às vezes fazem. Ferramentas de IA que lidam bem com casos típicos, mas desabam nos casos de borda, vão gerar escalonamentos e frustração quando forem colocadas em produção. Nathan Lambert, um pesquisador que escreve bastante sobre capacidades de modelos de IA, descreveu [sua própria experiência de troca](https://www.interconnects.ai/p/switched-to-claude-from-chatgpt): > "Claude 3.5 just does what I need a few percentage points more reliably than ChatGPT" Alguns poucos pontos percentuais. É assim que diferenças reais aparecem. Não em lacunas dramáticas de capacidade que qualquer um perceberia numa demo, mas em pequenos diferenciais de confiabilidade que, ao longo de milhares de usos, viram impactos enormes no fluxo de trabalho. Você não enxerga esses diferenciais sem testes sustentados nas suas tarefas reais. Estruture sua avaliação para revelar esses diferenciais: **Rode prompts idênticos entre fornecedores.** Mesma entrada, ferramentas diferentes, saídas medidas. Faça isso em escala. Não cinco testes. Cinquenta no mínimo. Cem se a decisão for importante o bastante. **Teste ao longo do tempo.** Uma ferramenta que funciona perfeitamente na segunda pode patinar na quinta se o fornecedor estiver lidando com capacidade ou liberando atualizações. Uma avaliação de um dia fala sobre um dia. Uma avaliação de duas semanas começa a revelar padrões. **Envolva as pessoas que de fato vão usar a ferramenta.** Avaliadores técnicos testam coisas diferentes de usuários do dia a dia. As duas perspectivas importam. Quem vai usar essa ferramenta oito horas por dia percebe atrito que alguém testando por uma tarde não vai notar. **Documente falhas com precisão.** Quando algo der errado, registre exatamente o que deu errado. A qualidade do suporte do fornecedor aparece em como eles respondem a falhas documentadas. Alguns investigam. Alguns desviam. ## O aprisionamento ao fornecedor que ninguém menciona cedo o bastante Os custos de troca em IA se acumulam mais rápido do que as pessoas imaginam. Você cria prompts. Você treina equipes em interfaces. Você integra ferramentas aos fluxos de trabalho. Você cria documentação interna. Você desenvolve conhecimento tácito sobre o que funciona e o que evitar. Tudo isso vira custo afundado que torna a troca dolorosa — mesmo quando trocar seria a decisão certa. Uma [pesquisa de 2025 com líderes de TI](https://sparkco.ai/blog/enterprise-guide-to-avoiding-vendor-lock-in-in-ai-development) descobriu que 45% dizem que o aprisionamento ao fornecedor já atrapalhou sua capacidade de adotar ferramentas melhores. Quase metade das organizações se sente presa a fornecedores que escolheu antes de entender todas as implicações dessa escolha. Considere o aprisionamento durante a avaliação inicial, não depois. Faça perguntas desconfortáveis aos fornecedores: Você consegue exportar todos os modelos de prompts e configurações em um formato portátil? O que acontece com seus dados se você sair? Há taxas de saída? Quanto tempo leva para excluir os dados? Eles usam seus dados para treinar modelos dos quais concorrentes podem se beneficiar? Os fornecedores que respondem a essas perguntas de forma clara e favorável são fornecedores que acreditam que a qualidade do produto — e não os seus custos de troca — vai manter você como cliente. Essa confiança em si já é um sinal que vale registrar. Decisões arquiteturais feitas durante a implantação também afetam o aprisionamento. Criar abstrações entre seus sistemas e a API do fornecedor traz flexibilidade futura. Espalhar lógica específica de um fornecedor por todo o seu código cria uma dependência que fica cada vez mais difícil de desfazer com o tempo. Algum nível de aprisionamento é aceitável. Você não consegue integração profunda sem algum compromisso. Mas conhecer o seu nível de aprisionamento e escolhê-lo deliberadamente é diferente de descobri-lo por acidente quando você tenta sair. ## O que demonstrações não conseguem mostrar Qualidade do suporte. Durante a venda, toda pergunta é respondida rápido. Depois que o contrato fecha, os tempos de resposta às vezes se expandem drasticamente. A equipe de suporte que está te vendendo não é a equipe de suporte que vai te ajudar, e os incentivos mudam quando o negócio termina. Peça referências especificamente sobre experiências de suporte. Não clientes de referência que implantaram com sucesso e nunca precisaram de ajuda. Referências que tiveram problemas. Como esses problemas foram tratados? Quanto tempo levou para resolver? Eles se sentiram parceiros ou apenas chamados numa fila? A capacidade de mudança da organização também importa. Uma ferramenta que sua equipe não vai usar falha independentemente da capacidade. Entender a prontidão da sua organização para nova tecnologia, requisitos de treinamento e tolerância a mudanças deve influenciar a escolha do fornecedor tanto quanto a comparação de recursos. E talvez o mais importante: o próprio processo de avaliação importa. Como fornecedores se comportam durante a avaliação prevê como eles vão se comportar como parceiros. Táticas de pressão durante a venda sugerem táticas de pressão nas renovações. Transparência sobre limitações sugere transparência sobre problemas. A relação que você vive enquanto avalia costuma ser a melhor versão da relação que você terá com aquele fornecedor. ## A pergunta que substitui todas as listas de verificação Estruturas de avaliação dão forma. A forma ajuda. Mas toda estrutura acaba produzindo uma pontuação ponderada que esconde o julgamento que nenhum sistema de pontuação consegue fazer por você. Quando profissionais descrevem suas melhores decisões sobre fornecedores de IA, raramente falam de estruturas de avaliação. Eles falam de encaixe. A ferramenta que funcionou foi a ferramenta que combinou com a forma como a equipe realmente trabalha, que atacou seus problemas específicos, que pareceu certa no uso diário depois que o brilho da demo acabou. A pergunta que importa: “Com base em tudo o que aprendemos na avaliação, acreditamos que este fornecedor vai nos ajudar a ter sucesso, e confiamos nele o suficiente para criar dependência da sua infraestrutura?” Confiança é difícil de pontuar numa planilha. Ela surge ao observar como as pessoas se comportam quando as coisas ficam difíceis. As melhores avaliações criam pequenas dificuldades de propósito — e então observam com cuidado. Alguns fornecedores não vão gostar dessa abordagem. Esses fornecedores estão te dizendo algo importante.