👀 bem interessante…. • Avaliação do modelo: 50% • Limpeza e organização de dados: 40% • Integração do sistema: 8% • Treinamento do modelo: 2% O ponto não é que o treinamento não importe. É que a maioria das pessoas subestima dramaticamente a importância dos dados e da avaliação. Trabalhando com fundadores que constroem câmeras de IA, robótica e sistemas de IA de borda, já vimos a mesma coisa. Equipes frequentemente passam semanas debatendo qual modelo usar, enquanto gastam muito menos tempo definindo sucesso, melhorando rótulos ou entendendo casos de falha. Um modelo melhor pode trazer ganhos incrementais. Um ciclo de feedback melhor pode mudar a trajetória de todo o produto. À medida que modelos base tornam-se cada vez mais acessíveis, a verdadeira vantagem competitiva pode não ser o modelo em si, mas a qualidade dos dados e a disciplina por trás de como eles são avaliados.