conversas, mensagens ou gerações que sua IA produz mensalmente
erradas, inseguras, alucinadas ou fora de escopo: os intervalos do setor vão de alguns % a dois dígitos
a maioria das respostas ruins é ignorada; algumas viram um chamado, reembolso ou churn
tempo de suporte + boa vontade + reembolso/churn ocasional, combinados
Exposição anual estimada
$486,000
Incidentes custosos / mês900
Exposição mensal$40,500
Recuperado por um gate que detecta ~80%$388,800/yr
Apenas ilustrativo. Um eval gate de CI não consegue detectar tudo, e suas taxas reais são diferentes. É exatamente isso que um mini-eval mede. A exposição quase sempre é maior que o custo de testá-la, independentemente do número exato.
isso já vale a pena para você?
Uma verificação de encaixe de 10 segundos.
Vale a pena se…
- Você lança uma função com LLM — chatbot, agente, RAG, gerador — para usuários reais
- Uma resposta errada ou insegura tem custo real: suporte, reembolsos, churn, marca, compliance
- Você não consegue provar hoje que uma mudança de prompt ou modelo não piorou as coisas
- Você quer avançar mais rápido sem o medo das 3h da manhã de "aquela atualização quebrou isso?"
Ainda não se…
- Você não tem uma função de IA em produção (nem no roadmap de curto prazo)
- É um experimento puramente interno, sem usuários e sem nenhuma desvantagem
- Você já tem um eval gate maduro no CI em que sua equipe confia
- Você precisa primeiro de um produto completo construído. Essa é outra conversa (com prazer temos essa também)
Quer o número real em vez da estimativa?
Um mini-eval gratuito mede sua taxa real de respostas ruins na sua função em produção. Ou agende uma chamada e vamos escopar o gate que fecha a lacuna.