O novo motor na era da IA... "Engenharia de Contexto" torna-se o núcleo da estratégia empresarial

À medida que as empresas começam a adotar a “engenharia de contexto” como estratégia central para aumentar a fiabilidade e precisão dos sistemas de IA, esta tecnologia está a emergir como um novo elemento indispensável na era da IA. Na conferência AWS re:Invent 2025, Ken Exner, diretor de produto da Elastic, destacou que os grandes modelos de linguagem devem ser concebidos para funcionar “no momento certo, com os dados adequados e dentro do âmbito apropriado” para produzirem resultados fiáveis.

Exner afirmou: “Atualmente, muitas empresas que implementam agentes de IA estão a deparar-se com as limitações da simples engenharia de prompts. Para construir aplicações de IA com sucesso, é fundamental fornecer continuamente o contexto correto aos LLM.” Ele denominou isto de “engenharia de contexto” e previu que se tornará um conceito central no desenvolvimento de IA do futuro.

À medida que os modelos de IA ganham cada vez mais autonomia na tomada de decisões e ações, Exner salientou que é necessário estar atento aos erros ou incertezas que podem surgir devido à falta de contexto. Para tal, estão a ser introduzidas várias abordagens complementares, como tecnologias de recuperação de informação, raciocínio baseado em ferramentas e sistemas de memória. Ele explicou: “Os LLM são, na essência, sistemas que prevêem a próxima palavra. Só realizando este processo dentro do âmbito de dados adequado é que se podem obter resultados mais consistentes e fiáveis.”

Para resolver estes desafios técnicos, a Elastic desenvolveu a solução “Elastic Agent Builder”. Esta ferramenta combina prompts personalizados dos utilizadores com funcionalidades de indexação de dados, permitindo a construção de aplicações de agentes sofisticadas e inclui agentes conversacionais de base, que ajudam os utilizadores a criar facilmente agentes de IA personalizados.

Estão também a ser definidos os critérios para avaliar o sucesso da engenharia de contexto. Neste processo, a “avaliação” e a “observabilidade” desempenham um papel importante. Exner afirmou: “Agora é necessário tratar os agentes como sistemas centrais, reforçando a validação de desempenho e os testes de qualidade. Este tipo de validação deve funcionar como testes unitários, combinando ainda testes de integração em que o próprio LLM atua como avaliador.”

Entre as empresas que procuram garantir a fiabilidade e sustentabilidade dos sistemas de IA, a engenharia de contexto está a ultrapassar o estatuto de palavra da moda e a tornar-se numa estratégia tecnológica fundamental. Exner perspetivou durante a conferência: “Ao longo do próximo ano, ouviremos cada vez mais o termo ‘engenharia de contexto’, e esta área terá um papel decisivo na próxima etapa da IA.”