Neste episódio contamos a história do AI-PAVE-BR, um projeto criado no Luizalabs para extrair valores de atributos em escala no catálogo do e-commerce que evoluiu para um artigo premiado no principal evento brasileiro de inteligência artificial em 2025.

Explicamos o problema original, por que soluções prontas não bastavam, como uma LLM foi orquestrada com few shot e um golden set anotado por especialistas para comparar máquina e humano, e o que fizemos para evitar vieses na validação. Falamos de métricas, normalização textual, tempo de resposta em produção e do caminho de POC a produto.

Discutimos ainda por que publicar pesquisa aplicada fortalece a cultura de dados no Brasil, o que vem depois em termos de catálogo, logística e supply chain e quais fundamentos técnicos realmente importam para quem quer sair do model fit e gerar impacto de negócio.

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Participantes:

ANA CAROLINA FONSECA BARRETO | https://br.linkedin.com/in/anacarolinafonsecabarreto/

CAIO GOMES | https://br.linkedin.com/in/caiokylegomes

MURILO GAZZOLA | https://br.linkedin.com/in/mgazzola

HUGO GOBATO | https://br.linkedin.com/in/hugo-gobato-souto-669b17161