IA/ML aplicada e avaliação
Ajudamos equipes a tornar mensuráveis os fluxos de IA, aprendizado de máquina (ML), geração aumentada por recuperação (RAG) e automação antes de ampliar seu uso. O trabalho transforma comportamento dos modelos, qualidade das fontes, responsabilidade pela revisão e limites conhecidos em evidências que equipes de produto, operações e técnicas podem discutir juntas.
Onde ajuda
- A IA está passando da demonstração para o fluxo de trabalho e precisa de critérios claros de avaliação.
- Fluxos de RAG ou documentos precisam de verificação de fontes antes da adoção.
- Equipes comparam opções de modelos, recuperação, prompts ou fluxos de trabalho.
- As partes envolvidas precisam de evidências antes de ampliar uma iniciativa de IA.
A quem atende
- Equipes de produto e operações que avaliam fluxos assistidos por IA.
- Equipes intensivas em conhecimento que trabalham com políticas, contratos, textos de suporte, notas de pesquisa ou documentação.
- Líderes que decidem se devem continuar, redesenhar, comprar ou interromper uma iniciativa de IA.
Intervenção
- Definir casos de teste, critérios de aceitação e rotinas de revisão.
- Comparar opções de modelos, recuperação, dados, prompts e fluxos de trabalho.
- Medir recuperação, citações, abstenção, consistência e limites conhecidos.
- Construir pequenos fluxos revisáveis de IA, RAG ou inteligência documental.
Entregáveis observáveis
- Plano de avaliação com riscos do fluxo, casos de teste e limites de revisão.
- Relatório de comportamento e qualidade das fontes que cobre lacunas de modelo, recuperação e citação.
- Protótipo de fluxo de IA, RAG ou inteligência documental com limites conhecidos.
- Lista de iterações e notas de transferência para equipes de produto, operações ou técnicas.
Modelo de trabalho (visão geral)
- Fase 1: Desenho da avaliação - Definir fluxo, público, contexto de decisão, necessidades de evidência e limites de revisão.
- Fase 2: Protótipo / Medição - Construir ou inspecionar um pequeno fluxo de IA e medir seu comportamento em casos reais, além dos prompts de demonstração.
- Fase 3: Transferência / Iteração - Documentar achados, pontos de decisão, responsabilidades de revisão e o próximo caminho de implementação.
Útil para
- Decisões de adoção de IA apoiadas por evidências.
- Fluxos de RAG e documentos com revisão de fontes.
- Revisão de comportamento dos modelos antes de comprar, ampliar ou transformar em produto.
- Evidências técnicas que as partes de negócio podem ler e discutir.
Melhores resultados quando
- O fluxo, os usuários e as expectativas de revisão estão claros.
- Materiais de origem, exemplos ou casos de amostra estão disponíveis.
- Revisão humana e limites de segurança fazem parte do plano.