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A empresa quer usar IA para analisar código ou consultar documentos internos. Uma parte da equipe prefere executar o modelo em uma máquina própria; outra quer consumir um serviço na nuvem. A discussão costuma começar por preço e terminar em afirmações absolutas: local seria sempre privado, nuvem seria sempre mais poderosa e uma ferramenta instalada no computador não enviaria informações para fora.

Este é o sexto capítulo da série IA na prática: do protótipo à operação responsável. Depois de discutir contexto, instruções e verificações, vamos avaliar onde executar o modelo. O objetivo é construir critérios para uma escolha consciente, não indicar um vencedor universal. O plano de avaliação apresentado é uma proposta: não realizamos um ensaio comparativo de modelos ou equipamentos neste artigo.

Escolher onde executar a IA exige olhar também para dados, permissões, avaliação e custos de operação. IA Além da Conversa aprofunda essas camadas e a escolha de uma arquitetura adequada à tarefa. Conheça a proposta e leia a degustação gratuita para avaliar o percurso antes de investir em infraestrutura. Se sua curiosidade é entender o mecanismo interno, Do Zero ao LLM com Delphi constrói um modelo pequeno em Object Pascal: um laboratório educacional para estudar treinamento e geração, não um substituto para modelos comerciais de produção.

Um problema de desenvolvimento raramente termina na primeira conversa. Um cliente envia outro detalhe, uma dependência muda ou o teste revela uma condição diferente da prevista. A tarefa passa a incluir não apenas produzir uma resposta, mas acompanhar o que falta, reunir novas informações e reconhecer quando uma decisão precisa voltar ao responsável.

É nesse espaço que entra o Dot da OpenAI. A novidade interessa menos pela aparência personalizável e mais pela proposta de continuidade: atribuir uma responsabilidade à IA e acompanhar sua evolução entre conversas. Isso pode ajudar no desenvolvimento e nas rotinas profissionais, desde que continuidade não seja confundida com autorização irrestrita.

Neste artigo, explico o conceito, sua relação com o Codex, onde o trabalho acontece e como formular uma primeira delegação. Os exemplos são propostas didáticas, não relatos de uma implantação testada. Disponibilidade e comportamento foram conferidos na documentação em 5 de outubro de 2026 e podem mudar.

Em 17 de setembro de 2026 participei do episódio “Produtividade Pro: IA na Prática com Delphi, Lazarus e ACBr”, do Papo Pro ACBr. A conversa, com pouco mais de uma hora, passou por ferramentas, código legado, agentes, segurança e formação profissional, mas uma ideia conecta todos esses assuntos: inteligência artificial só produz ganho sustentável quando está inserida em um processo de engenharia que define o trabalho, limita o escopo e verifica o resultado.

Esse ponto merece atenção porque o debate sobre IA costuma começar pela ferramenta ou pelo chamado “prompt perfeito”. Para quem mantém um ERP em Delphi, desenvolve com Lazarus ou integra documentos fiscais por meio do ACBr, porém, o problema real raramente cabe em uma pergunta isolada. Há regras de negócio acumuladas durante anos, dependências visuais, bancos de dados, serviços externos e obrigações fiscais que não admitem uma resposta apenas plausível. Neste artigo, organizo os principais aprendizados do episódio e mostro como convertê-los em um fluxo de adoção prático, com critérios para especificação, validação, segurança e evolução da equipe.

Se sua dificuldade é transformar um pedido à IA em trabalho que possa ser conferido, SDD em Delphi aprofunda especificações, contratos e critérios de aceite ligados a código e testes. Consulte o sumário e a degustação gratuita na página do livro para avaliar essa base de engenharia. Ao longo deste artigo, outras leituras complementam os temas de manutenção e integração, conforme a necessidade.

O uso de Inteligência Artificial no desenvolvimento de software tornou-se um requisito para manter a eficiência. No entanto, a dependência de APIs externas traz desafios como latência, custos variáveis e, principalmente, preocupações com a privacidade de códigos proprietários.

Neste artigo, detalho como configurar o Ollama, o motor principal para execução de LLMs localmente, os modelos deepseek, e como integrá-lo ao seu fluxo de trabalho no VS Code utilizando o Cline para garantir um ambiente seguro e de alta performance.