JEV: O modelo de decisão com confiança
Do fundamento à produção: como desenhar, avaliar e governar decisões automatizadas com o Jev
Durante três anos, quase toda aplicação de IA generativa nas empresas pediu a um modelo de linguagem que escrevesse um texto para depois tentar transformá-lo em decisão. O Jev propõe outro caminho: um modelo que não escreve, recebe um estado e perguntas tipadas e devolve valores tipados, com probabilidades e um número de confiança, prontos para o código usar. Este curso ensina o que o Jev é e o que ele não é, como desenhar perguntas e interpretar respostas, como transformar confiança em regra de negócio, como arquitetar software e agentes e, sobretudo, como operar decisões automatizadas com governança. Voltado a arquitetos, líderes técnicos, engenheiros de IA e dados, gerentes de produto, profissionais de operações e de riscos. As práticas guiadas seguem um caso fictício, a Solaris Seguros, e culminam em um projeto integrador. Conteúdo atualizado em 1º de outubro de 2026; preços, limites e versões do Jev mudam rapidamente, e a documentação oficial vigente deve ser conferida antes de decisões de arquitetura ou compra.
Acesso imediato após inscrição.
Conteúdo do curso
Módulo 1. Fundamentos: um modelo que decide em vez de escrever
Objetivos: entender por que um modelo que decide, e não escreve, muda a forma de construir software com IA; distinguir fatos verificados, alegações da fabricante e o que ainda não se sabe sobre o Jev; posicionar o Jev na stack de IA ao lado de regras, modelos clássicos e LLMs; e mapear os pontos de decisão de uma operação real.
- Aula 1.1. Do texto à decisão: por que um modelo que não escreve
- Aula 1.2. O que é o Jev: fatos, alegações e o que ainda não se sabe
- Aula 1.3. O Jev na stack de IA: papéis, combinações e quando não usar
Módulo 2. Anatomia de uma chamada: estado, perguntas e respostas tipadas
Objetivos: compreender como o estado, as perguntas e as respostas tipadas compõem uma chamada ao Jev; escolher entre as primitivas Choice, Score e Noul; escrever instruções e critérios contrastivos; decompor decisões em perguntas atômicas; e executar a primeira chamada em laboratório.
- Aula 2.1. O estado: o contexto que o modelo enxerga
- Aula 2.2. As três primitivas: Choice, Score e Noul
- Aula 2.3. Instruções e critérios que funcionam
- Aula 2.4. Decomposição, fan-out e prática guiada
- Aula 2.5. Laboratório: sua primeira chamada ao Jev
Módulo 3. Probabilidade, confiança e calibração
Objetivos: diferenciar probabilidade e confiança; avaliar calibração com diagramas de confiabilidade e erro de calibração esperado; montar e usar um conjunto rotulado para validar e recalibrar; e converter o número de confiança em regras de limiar baseadas em custo, capacidade e impacto sobre pessoas.
- Aula 3.1. Probabilidade e confiança: dois números, duas perguntas
- Aula 3.2. Calibração: quando 80% significa mesmo 80%
- Aula 3.3. Recalibrar e validar com os seus dados
- Aula 3.4. Do número à regra: limiares, custos e capacidade
Módulo 4. Limitações, alternativas e avaliação crítica
Objetivos: reconhecer os modos de falha documentados do Jev e como contorná-los; interpretar criticamente avaliações independentes; escolher entre o Jev e suas alternativas com critérios explícitos; e planejar a avaliação do modelo na própria operação.
- Aula 4.1. Os modos de falha documentados e como contorná-los
- Aula 4.2. O que mostram as avaliações independentes
- Aula 4.3. Jev ou alternativa? Critérios de escolha
- Aula 4.4. Avaliando o Jev na sua operação
Módulo 5. Padrões de arquitetura com o Jev
Objetivos: aplicar o princípio de código no controle; construir roteamento por intenção e por confiança; usar o Jev em pontuação composta, verificação e guardas para LLMs; e desenhar cascatas e fluxos de RAG com decisões tipadas.
- Aula 5.1. Código no controle: software com IA, e não IA no comando
- Aula 5.2. Roteamento de intenção e roteamento por confiança
- Aula 5.3. Pontuação composta, verificação e guardas para LLMs
- Aula 5.4. Cascatas, RAG e prática guiada
Módulo 6. Arquitetura agêntica com o Jev
Objetivos: identificar os pontos de decisão de um ciclo agêntico e o efeito composto dos erros; rotear modelos, ferramentas, habilidades e subagentes; implementar guardas pré e pós-ação; desenhar a arquitetura de referência com política como código; e definir observabilidade e operação do agente.
- Aula 6.1. O ciclo do agente e seus pontos de decisão
- Aula 6.2. Roteamento de modelos, ferramentas, habilidades e subagentes
- Aula 6.3. Guardas do agente: avaliar antes de agir
- Aula 6.4. Arquitetura de referência: harness, LLM, Jev, MCP, agentes e pessoas
- Aula 6.5. Observabilidade, operação do agente e prática guiada
Módulo 7. Cenários de uso por setor
Objetivos: usar o canvas de caso de uso para avaliar oportunidades; analisar cenários de atendimento, back office, documentos, seguros, serviços financeiros, saúde, varejo, logística, pessoas e engenharia de software; e reconhecer as cautelas específicas de cada setor.
- Aula 7.1. Atendimento, back office e documentos
- Aula 7.2. Setores regulados: seguros, serviços financeiros e saúde
- Aula 7.3. Varejo, logística, pessoas e engenharia de software, e prática guiada
Módulo 8. O pilar operacional: decisão barata, governança necessária
Objetivos: compreender como o paradoxo de Jevons se aplica quando decidir fica barato; arquitetar a operação do agente com três pilares e cinco níveis; medir impacto em tecnologia, negócio e operação; e tratar proteção de dados, regulação, risco de fornecedor e responsabilização.
- Aula 8.1. Quando decidir fica barato: o paradoxo de Jevons aplicado às decisões
- Aula 8.2. Três pilares e cinco níveis: arquitetando a operação do agente
- Aula 8.3. Medindo impacto: tecnologia, negócio e operação
- Aula 8.4. Governança, proteção de dados e risco de fornecedor
Módulo 9. Do piloto à produção
Objetivos: escolher o primeiro caso e construir o business case com custo completo; conduzir uma implantação gradual; operar e evoluir o sistema com recalibração, migração de versões e resposta a incidentes; e consolidar os artefatos do curso em um projeto integrador.
- Aula 9.1. Escolhendo o caso e construindo o business case
- Aula 9.2. Implantação gradual: do laboratório à produção
- Aula 9.3. Operar e evoluir: recalibração, versões e incidentes, e prática guiada
- Aula 9.4. Projeto integrador: programa de decisões com confiança da Solaris Seguros