Inteligência artificial aplicada

Âmbito

• Identificação e priorização de casos de uso, com o resultado esperado e o risco de cada um.
• Preparação dos dados e avaliação da sua qualidade.
• Classificação, extracção e pesquisa em ambientes controlados.
• Assistentes de conhecimento com respostas ligadas às fontes (RAG, geração aumentada por recuperação), quando o caso o justifica.
• Avaliação antes da entrada em produção e monitorização depois.
• Definição da fronteira humana: o que a IA propõe, quem valida e o que fica registado.

Entregáveis

• Ficha de caso de uso: problema, dados, resultado esperado, riscos e controlo humano.
• Relatório de avaliação com métricas acordadas e limitações conhecidas.
• Solução integrada no processo, com registo das propostas e das validações.
• Plano de monitorização e de revisão periódica.

Modo de implantação

Em instalação local, nuvem privada, nuvem pública ou modelo híbrido, conforme a sensibilidade dos dados. Os modelos são escolhidos por requisitos, avaliação e portabilidade, não por marca.

Limites e dependências

• A IA propõe e auxilia; os actos de elevado impacto exigem validação humana e responsáveis definidos.
• Não prometemos precisão absoluta nem ausência de erro. Reduções de custos só se afirmam com resultados medidos no caso concreto.
• Modelos e serviços de terceiros ficam sujeitos às respectivas licenças; não se transfere a propriedade do que não nos pertence.
• Os dados do cliente só são usados no âmbito e nos ambientes definidos em contrato.

Continuidade e saída

Dados e formatos de saída

Dados de avaliação, registos de propostas e de validações em formatos abertos.

Documentação

Ficha de cada caso de uso, relatório de avaliação e procedimentos de monitorização.

Configurações

Configurações e instruções da solução, com controlo de versões. Os modelos de terceiros ficam identificados com a respectiva licença; a sua entrega depende dessa licença.

Responsabilidades

Quem valida cada tipo de proposta e quem responde pelos resultados.

Licenças e contratos

Regularização das licenças de modelos e serviços de terceiros e das condições de uso dos dados; transfere-se o que essas licenças permitem.

Transferência de conhecimento

Formação das equipas na utilização crítica e na revisão das propostas da IA.

Próximo passo

Descreva uma tarefa que consome tempo e o resultado que procura; avaliamos se a IA é a resposta certa.