O Diário

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Notas de campo sobre agentes e dados estruturados — o que quebra quando modelos escrevem SQL, por que números plausíveis não são respostas, e o que é preciso para imprimir um que você possa defender.

5 entradas · última em 2026-07-22

IIAs entradas

  1. No. 005Analytics4 min de leitura

    The 15%-off dashboard: wrong joins corrupt analytics silently

    A generated join that fans out rows doesn't crash. It inflates a metric by 15% and lets everyone keep steering by it. Silent wrongness is the real cost of text-to-SQL.

  2. No. 004Governance7 min de leitura

    Replay What Your Agent Answered: AI Audit Trails That Hold

    Only 17% of organizations can reconstruct what their agents did. From 2 August 2026 the EU AI Act expects the record to exist. Replay is how it holds.

  3. No. 003Determinism8 min de leitura

    The confidently wrong revenue number: why LLMs can't add

    A model hands you a revenue figure with perfect posture and no arithmetic behind it. The research says the failure is structural — and so is the fix.

  4. No. 002Security8 min de leitura

    Prompt injection is the new SQL injection — the fix isn't SQL

    P2SQL, CVE-2024-5565, EchoLeak, the Supabase leak: hostile SQL now arrives in the model's output. The fix is an agent with no syntax to inject into.

  5. No. 001Incidents8 min de leitura

    Read-only that wasn't: the week AI agents deleted production

    An agent deleted a production database. Another destroyed user files. A third shipped a wipe order to a million installs. One July week — one shared write path.

Escrito para ser
verificado.

cada número neste diário remete ao contrato ou à citação

IVOs temas

Três perguntas, tratadas em ordem.

Governança

Quem decide o que um agente pode ler — e onde essa decisão reside? No código, fixada antes da primeira chamada. Nunca em um prompt.

Governança de dados com IA →

Precisão

Por que um número plausível não é uma resposta, e como o mesmo modelo passa de 0/16 para 16/16 quando o motor faz a computação.

O analista de dados com IA →

Proveniência

Cada resultado é entregue com o hash que o reproduz — meses depois, em qualquer linguagem, byte a byte.

IA determinística →

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