A demo funciona. O sistema, não.
Respondeu bem numa reunião. Não há como medir com que frequência ele acerta.
IA aplicada, projetada para produção.
Integramos modelos de linguagem e aprendizado de máquina a software de negócio de verdade, com a avaliação, os controles e a operação que a produção exige.
- Integração de IA e recuperação de dados
- Avaliação e guardrails
- Supervisão humana desde o desenho
Quando um protótipo de IA não chega à produção.
Quatro motivos pelos quais demos promissoras travam.
Sem ligação com os seus dados.
As respostas são fluentes, mas não estão amarradas aos seus documentos, aos seus sistemas nem às suas permissões.
Risco sem dono.
Perguntas sobre privacidade, LGPD, custo e quem aprova uma ação automatizada continuam em aberto.
Valor difícil de avaliar.
A equipe experimenta com IA sem uma tarefa definida nem um jeito de saber se ela ajuda.
Como engenhamos funcionalidades de IA.
O modelo é um componente. O sistema ao redor dele decide se dá para confiar.
Começar pela tarefa, não pelo modelo.
Definir o que o sistema deve fazer, quanto custa uma resposta errada e onde uma pessoa precisa permanecer no processo.
Ancorar nos seus dados.
Recuperação de informação, ferramentas e integrações que conectam o modelo às fontes certas e respeitam as regras de acesso.
Avaliar antes e depois do lançamento.
Um conjunto de testes montado com os seus casos reais, executado a cada mudança, para que a qualidade seja medida, e não presumida.
Operar com controles.
Logs, monitoramento, limites de custo, alternativas de contingência e etapas de aprovação para ações difíceis de desfazer.
O que você recebe.
Uma capacidade de IA que a sua equipe consegue operar, avaliar e interromper.
Uma capacidade de IA integrada
Projetada, construída e conectada aos seus sistemas no escopo combinado.
Conjunto e ambiente de avaliação
Casos do seu domínio, inclusive os que precisam falhar de forma segura, e um modo de reexecutá-los.
Guardrails e modelo de permissões
Regras sobre o que o sistema pode ler, escrever ou acionar, e quando uma pessoa aprova.
Notas de operação
Orientações de monitoramento, custo, tratamento de dados e escalonamento para a equipe que vai operar.
Frequentemente combinado com.
Problemas complexos raramente cabem em uma única disciplina. Estas áreas se conectam a esta.
Engenharia de software
Funcionalidades de IA vivem dentro de aplicações. Elas exigem a mesma disciplina de arquitetura.
Engenharia de qualidade
Conjuntos de avaliação e gates de release valem para IA tanto quanto para qualquer outro código.
Diagnósticos técnicos
Uma análise estruturada de prontidão, risco e dados antes de se comprometer com a construção.
Perguntas que costumamos receber.
Vocês treinam modelos próprios para nós?
Raramente no início. A maioria dos problemas de negócio é mais bem atendida por modelos existentes combinados com recuperação de informação, ferramentas e boa avaliação. Só recomendamos treinamento quando isso não basta e os seus dados justificam.
Os nossos dados podem permanecer privados?
O tratamento de dados é desenhado com você desde o início: o que é enviado a qual provedor, o que é armazenado e como isso se encaixa na LGPD e nas suas próprias políticas.
Quais provedores de modelos vocês usam?
Selecionamos modelos por tarefa, custo, latência e requisitos de dados, e projetamos o sistema para que o modelo possa ser trocado.
Agentes de IA podem agir nos nossos sistemas?
Sim, dentro de permissões definidas. Ações custosas ou difíceis de reverter mantêm uma etapa de aprovação humana até que a avaliação mostre que é seguro relaxar.
Leve a IA do protótipo à produção.
Conte o que você quer que ela faça, e o que nunca pode acontecer.