Matheus Gonçalves

Meu trabalho não é ligar uma API de LLM e chamar de produto. É definir o que o sistema pode decidir sozinho, o que precisa passar por um humano, e provar com número onde fica essa fronteira.

Na prática isso significa recuperação híbrida (busca semântica e lexical), classificação em larga escala sobre taxonomias grandes, e uma camada de predição seletiva que separa a decisão automática da revisão humana com risco calibrado. Tudo medido em benchmark controlado, com disciplina anti-vazamento e comparação estatística pareada.

Antes de IA, foram anos entregando full stack para clientes reais — web, mobile e integrações. É de onde vem o hábito de tratar prazo, manutenção e custo como parte do problema técnico, não como assunto de outra pessoa.

Já vi um experimento meu medir 100% de acurácia — e foi exatamente isso que me fez ir atrás do erro. Era vazamento de dados. Se tivesse dado 91%, teria passado direto.