Postmortem de incidentes com imagens de IA 2025 — Guia de prevenção para elevar qualidade e governança

Pipelines de imagem que dependem de geração por IA e otimizadores automáticos podem introduzir defeitos que ferem a marca ou até normas regulatórias com uma simples alteração de parâmetro. Quando um incidente surge, precisamos de um registro claro de quem respondeu, quando e como, além de um mecanismo para converter os aprendizados em salvaguardas que evitem recorrências. Com base em Protocolo de Resposta a Incidentes de Entrega de Imagens 2025 — Invalidação de Cache e Design Fail-Safe, Pipeline Zero-Trust para imagens UGC 2025 — Pontuação de risco e fluxo de revisão humana e Orçamentos de Qualidade de Imagem e Portões CI 2025 — Operações para Prevenir Falhas Proativamente, este artigo descreve um fluxo de postmortem repetível para imagens de IA.

TL;DR

• Publique o postmortem em até 48 horas: padronize contexto, raio de impacto e barreiras de recorrência, acompanhando o progresso em tempo real até a divulgação.
• Monitore e faça triagem em camadas: combine métricas de qualidade, verificações de metadados e sinais de usuários e acione o plantão conforme a severidade.
• Análise de causa raiz (RCA): una mapas causais ao método dos 5 porquês para definir ações preventivas em modelo, dados e operações.
• Leve as prevenções para o CI/CD: automatize novos testes, regras e métricas; rastreie a evolução das correções como KPIs mensuráveis.
• Compartilhe aprendizados e fortaleça a cultura: mantenha revisões sem culpados e alimente os materiais de governança com os insights.

Ciclo de vida do incidente: da detecção ao encerramento

sequenceDiagram
  participant W as Watchers (Monitoramento)
  participant O as Plantonista
  participant P as Líder do Postmortem
  participant C as Control Board
  participant R as Repositório

  W->>O: Alerta (Severidade S1)
  O->>P: Escalada
  P->>C: Atualização + mitigação
  O->>R: Relatório de impacto
  P->>R: Rascunho do postmortem
  C->>R: Aprovação e publicação

• Severidade S0–S3: S0 é emergência (vazamento ou infração regulatória), S1 é dano grave à marca, S2 é impacto limitado, S3 é leve.
• Mitigação: isole zonas, faça rollback ou desative rotas de CDN em até 30 minutos.
• Remediação: cadastre as ações preventivas no backlog com responsáveis e prazos.

Template de postmortem

# Incident PM-2025-09-27-01

## Context
- Discovered: 2025-09-27 04:12 UTC
- Severity: S1
- Impact: 4.200 imagens fora da paleta de marca
- Stakeholders: Marketing, Jurídico, SRE

## Timeline
| Horário | Evento | Responsável |
| --- | --- | --- |
| 04:12 | Monitoramento L*a*b* ultrapassou limiar | MonitorBot |
| 04:17 | Plantonista bloqueou entrega via regra CDN | Plantonista |
| 04:31 | Investigação dos caminhos de impacto concluída | Analista |

## Root Cause Analysis
- Causa direta: hook Git de atualização da LUT falhou
- Fatores contribuintes: lacuna de testes em CI, reviews paralelos

## Corrective Actions
- [ ] Adicionar validação de ΔE em `scripts/validate-lut.mjs` — 2025-10-01
- [ ] Estender CODEOWNERS exigindo aprovadores de marca — 2025-10-03

## Lessons Learned
- Documentar etapas de revisão
- Atualizar o handbook do plantão

Armazene o template em /run/_/postmortems/ tanto em Markdown quanto em JSON para alimentar dashboards e consultas.

Monitoramento e triagem

Colete telemetria com OpenTelemetry e configure regras de alerta como a seguir.

alertRules:
  - name: deltaE-spike
    expr: sum(rate(image_delta_e_over_threshold_total[5m])) by (pipeline) > 0
    for: 10m
    labels:
      severity: S1
    annotations:
      summary: "Desvio de cor de marca ({{ $labels.pipeline }})"
      runbook: "https://runbooks/ui/color-drift"

Conduzindo a RCA

1. Reunir evidências: agregue logs de CI, diffs do Git, prompts e versões de modelo em evidence/pm-<id>/.
2. Mapa causal: desenhe as cadeias em Miro ou Excalidraw separando causas diretas e contribuintes.
3. 5 porquês: questione “por quê” cinco vezes até alcançar causas de processo ou cultura.
4. Testes de refutação: reproduza a falha para validar a hipótese; se não reproduzir, trate como lacuna de dados.
5. Definir ações: avalie impacto × esforço (S/M/L) e comprometa-se no roadmap.

Aplicando melhorias no CI/CD

• Novos casos de teste: transforme o prompt de reprodução em teste end-to-end executado com npm run -s test -- --filter=incident.
• Guardrails: estenda scripts/pre-merge-checks.mjs com novas verificações.

if (metrics.deltaE00 > thresholds.deltaE00) {
  throw new Error(`DeltaE00 ${metrics.deltaE00} exceeds ${thresholds.deltaE00}`)
}

• Visualização: acompanhe itens de remediação abertos e tempo de resolução como KPIs.
• Base de conhecimento: consolide resultados em /run/_/postmortems/reports.csv e revise a cada trimestre.

Checklist

• [ ] Mitigação aplicada em até 30 minutos após a detecção
• [ ] Postmortem publicado em até 48 horas
• [ ] RCA identificou causas diretas, contribuintes e sistêmicas
• [ ] Correções de longo prazo ticketadas e acompanhadas com transparência
• [ ] Lições incorporadas em treinamentos e documentos de governança

Conclusão

Postmortems em pipelines de imagens com IA não são sessões de culpa, e sim a base para manter qualidade e confiança contínuas. Ao unir detecção rápida, reflexão transparente e ciclos de melhoria mensuráveis, as equipes permanecem resilientes diante de lançamentos de modelos ou novos ativos. Some uma cultura sem culpados à análise orientada por dados e acelere o aprendizado coletivo.