Falar sobre machine learning na AWS em 2026 é, para mim, revisitar uma coleção de histórias reais, dúvidas comuns e aprendizados que presenciei crescendo junto com o avanço dessa tecnologia. O otimismo em torno de soluções baseadas em aprendizado de máquina só aumenta, assim como as expectativas e, confesso, os tropeços. Entre erros repetidos e acertos estratégicos, acredito que compartilhar essas experiências, como faço aqui no AprendaAWS, é um caminho poderoso para ajudar outros profissionais e empresas a percorrerem um caminho mais leve nessa jornada.
Por isso, montei essa lista das 7 armadilhas mais comuns que, se não forem evitadas, podem transformar um projeto de machine learning em uma fonte de frustração e custos desnecessários. E quando falo de armadilhas, não estou teorizando: vi muitos times caírem nelas, especialmente quando falta experiência prática ou apoio especializado.
1. Subestimar o preparo dos dados
Quem já tentou construir um modelo de machine learning sabe: a qualidade do dado dita o resultado final mais do que qualquer escolha de algoritmo ou infraestrutura. Eu mesmo já entrei em projetos nos quais o time passou semanas, às vezes meses, treinando modelos com dados incompletos, duplicados ou inconsistentes, e o resultado nunca foi bom.
Na AWS, os serviços apresentam ótimas ferramentas para ingestão, limpeza e transformação de dados, mas não fazem milagres sozinhos. Serviços como o AWS Glue e o S3 precisam ser usados de forma estruturada. O desafio é não acreditar que um bom modelo “compensa” um dado ruim. Pelo contrário, quanto melhor o dado, maior o potencial de resultado real.
Já vi gestores frustrados perguntando onde estava o erro, quando, na verdade, tudo começa na base: dados preparados, validados e bem organizados são metade do sucesso em ML na nuvem. E isso, vale lembrar, frequentemente aparece como o item mais esquecido na etapa de planejamento.
2. Ignorar custos variáveis e previsibilidade
Uma das perguntas que mais respondo aqui no AprendaAWS e em conversas com clientes é: por que os custos fogem do controle em projetos de ML na AWS? O motivo é direto, mas às vezes deixado de lado.
Algumas decisões parecem pequenas no início, como escolher instâncias sob demanda para treinar modelos pesados ou salvar logs detalhados no S3 sem políticas de ciclo de vida. O problema aparece quando a fatura chega.
O mais prudente é monitorar constantemente os recursos usados e entender que o consumo de storage, processamento e transferência de dados em machine learning flutua bastante durante experimentos. Recomendo fortemente estudar conteúdos como o artigo sobre otimização de custos na AWS, porque antecipar e controlar custos é parte da construção segura de qualquer solução ML.
Custo é uma escolha diária, não apenas um número no fim do mês.
3. Não definir claramente o objetivo do projeto
Pode soar básico, mas ainda vejo times começando experimentos de machine learning sem responder uma questão essencial: o que, exatamente, queremos resolver? Já presenciei projetos que rodaram semanas, com muitas computações na AWS, mas sem um objetivo de negócio mensurável.
Essa falta de alinhamento não afeta só o resultado técnico. Quando não há clareza do problema, não há como medir o sucesso do modelo nem saber se você está investindo recursos na direção certa.
No AprendaAWS, sempre orientamos a identificar a métrica central para o negócio antes de escolher algoritmos, ajustar hiperparâmetros ou preparar dados. Isso reduz retrabalho e mantém os custos sob controle.
4. Exagerar na complexidade do modelo
É tentador partir direto para modelos sofisticados, frameworks de última geração e arquiteturas distribuídas. A promessa da nuvem gera essa sensação de poder quase infinito. Mas, na prática, nem sempre compensa.
Vejo com frequência modelos simples entregando resultados muito próximos aos de arquiteturas complicadas, só que com uma fração do esforço e do custo. Uma vez participei de um projeto em que um modelo de regressão linear, bem ajustado, superou redes neurais complexas, e isso, admito, surpreendeu até os engenheiros mais experientes ali.
Reflita: vale sempre começar testando abordagens simples. Dá para crescer a complexidade depois, e com base em resultados claros, não só por entusiasmo técnico.
5. Negligenciar segurança e governança
Machine learning lida, frequentemente, com informações sensíveis ou estratégicas. Já acompanhei projetos em que dados confidenciais foram deixados expostos indevidamente, por falhas nas configurações de permissões do S3 ou pelo uso de roles amplos demais no IAM.
Na AWS, é indispensável cuidar de pontos como:
- Criptografia de dados em trânsito e em repouso
- Controle granular de acessos
- Auditoria constante dos recursos usados
Falhas nesse aspecto podem gerar consequências maiores do que um modelo com acurácia baixa. Segurança e governança precisam ser parte do ciclo de vida do ML, e não um detalhe pós-implementação.
Segurança não se improvisa depois; nasce junto com o projeto.
6. Deixar de investir em automação e infraestrutura como código
Ao pensar em escalabilidade e reprodutibilidade, ainda vejo muita gente configurando ambientes manualmente, ignorando o que a AWS oferece de automação, como CloudFormation, AWS CDK e integração contínua via CodePipeline.
Quando processos são feitos no braço, o risco de erro cresce. Além disso, qualquer tentativa de reproduzir ou evoluir o projeto sofre. Me recordo de um caso em que a equipe precisou migrar um modelo para produção e não conseguiu replicar o ambiente, simplesmente porque documentaram pouco e automatizaram menos ainda.
No dia a dia do AprendaAWS, defendo que infraestrutura como código reduz falhas e acelera entregas, sem surpresas desagradáveis.
Se quiser se aprofundar neste assunto, recomendo o artigo sobre assistente de código com o Amazon Bedrock, que traz vários exemplos práticos.
7. Esquecer de monitorar e melhorar continuamente
Já testemunhei várias soluções de machine learning deixadas rodando em produção como se fossem eternas. Só que os dados mudam, e com isso, a performance dos modelos também.
A AWS oferece ferramentas robustas de monitoramento, como o CloudWatch e o próprio SageMaker, que ajudam a identificar desvios de comportamento. Ignorar o monitoramento é pedir para problemas passarem despercebidos até virarem crises.
Crie processos de acompanhamento contínuo e ajuste modelos sempre que necessário. Manter o modelo relevante é um esforço constante, não um evento único.
Menções honrosas: outros pontos a considerar
Seria injusto terminar sem citar rapidamente outros deslizes comuns. Já vi equipes pularem a documentação, deixarem de investir em treinamento dos times ou desprezarem etapas formais de validação. E também muitos acharem que certificação em AWS não faz diferença, quando, na verdade, investir nisso pode abrir portas e encurtar caminhos. Para os interessados, sempre sugiro a leitura deste guia de certificações AWS.
Conclusão
Machine learning na AWS pode ser fascinante, e os resultados práticos compensam, mas só quando fugimos das armadilhas mais comuns e priorizamos uma base técnica sólida, aliada à experiência de quem já trilhou esse caminho. Eu acredito muito no poder de aprender uns com os outros, como faço aqui no AprendaAWS, trazendo lições do dia a dia e dicas que já evitaram grandes dores de cabeça.
Se sua meta é não só evitar os tropeços, mas avançar com agilidade e segurança, saiba que você pode contar com a consultoria especializada da Ninja da Cloud. Transforme seu projeto AWS com inteligência prática, automações certeiras e foco no que realmente importa. Quer conversar sobre como fugir desses erros e crescer de verdade? Fale conosco e dê o próximo passo na jornada cloud.
Perguntas frequentes sobre machine learning na AWS
O que é machine learning na AWS?
Machine learning na AWS é o uso de serviços e recursos em nuvem para criar, treinar, implantar e monitorar modelos de aprendizado de máquina de forma escalável e segura. Você encontra ferramentas como o AWS SageMaker, que auxiliam do preparo do dado até a automação e integração com outros sistemas.
Quais são as principais armadilhas em 2026?
Em 2026, vejo que as armadilhas clássicas persistem e algumas ganham destaque: não preparar bem os dados, ignorar custos oscilantes, falta de clareza nos objetivos, escolher modelos demasiadamente complexos, esquecer a segurança, abrir mão da automação e não monitorar modelos em produção. Cada uma dessas pode comprometer desde desempenho até a segurança do projeto.
Como evitar erros comuns na AWS?
Para evitar os erros mais frequentes, invista tempo em planejar, monitorar e automatizar processos. Alinhe a equipe ao objetivo central do projeto, busque sempre preparar e validar dados, aproveite recursos de automação e mantenha o monitoramento ativo. Capacitação e leitura de materiais confiáveis, como no AprendaAWS, também faz diferença.
Vale a pena usar AWS para machine learning?
Na minha experiência, sim. A AWS oferece um ecossistema rico, com soluções prontas e integradas, segurança de ponta e possibilidade de escalar projetos de acordo com a demanda. O importante é utilizar os recursos de maneira estratégica e sempre atento às melhores práticas para não cair em custos inesperados ou problemas de governança.
Quais melhores práticas para ML na AWS?
As melhores práticas incluem: preparar bem os dados, definir claramente os objetivos, optar inicialmente por modelos simples, priorizar segurança, automatizar infraestrutura, documentar processos e monitorar modelos em produção. Busque sempre atualizar conhecimentos e acompanhe conteúdos como os do AprendaAWS para aprender com cases do mundo real.