IA só faz sentido quando alguma coisa passa a funcionar melhor

O que a IA resolve mesmo bem

Uma coisa, essencialmente: interpretar informação que não segue um formato fixo. Texto escrito por pessoas, documentos que chegam de fontes diferentes, pedidos formulados de mil maneiras para dizer a mesma coisa.

Isto era, até há pouco tempo, trabalho obrigatoriamente humano. Hoje já não é: a triagem e boa parte das decisões correm sozinhas, desde que se escreva onde acabam as regras.

Classificação. Chegam trezentos emails por semana e alguém tem de decidir se é pedido de orçamento, reclamação, fatura ou publicidade. O modelo classifica e encaminha sozinho; o que não encaixa em nenhuma categoria fica marcado à parte.

Extração. Faturas, guias e fichas técnicas em vinte formatos diferentes. Os campos são lidos e validados automaticamente (NIF, totais, IVA que bate certo) antes de entrarem na contabilidade.

Pesquisa interna. Anos de documentação, procedimentos e emails onde ninguém encontra nada. Uma pesquisa que responde e mostra de onde tirou a resposta vale mais do que uma que responde e pronto.

Atendimento automático. O sistema responde sozinho, com base no que a empresa já respondeu antes e na informação que definiu como certa. É o que fazemos no WhatsApp com IA.

Onde é que ela não deve entrar

Onde as regras chegam. Se o processo é “quando a encomenda passa a paga, cria a guia e avisa o armazém”, isso não precisa de modelo nenhum. Precisa de automação, que custa menos, falha menos e é possível depurar.

Onde não há forma de verificar. Se ninguém consegue dizer se a resposta está certa, não há como medir, e sem medição não há como saber se piorou.

Onde o erro é caro e não se consegue pôr limites. Se são dez mil decisões por dia, cada erro custa e não há regra que diga quando parar, a conta pode não fechar.

Como trabalhamos isto

Começamos por um caso pequeno com resultado verificável, e medimos antes de alargar. O objetivo é sempre o mesmo: o processo a correr sozinho, de ponta a ponta. O que dá segurança não é alguém a rever cada resposta, são os limites escritos, a medição da taxa de acerto e o alerta imediato quando alguma coisa sai do previsto.

A tecnologia por trás disto muda depressa. O princípio não muda: a IA é infraestrutura de bastidor, trabalha sozinha dentro de regras, e deixa registo de tudo o que faz.

Perguntas

Precisamos de muitos dados para começar?

Ao contrário do que era verdade há uns anos, na maior parte destes casos não é preciso treinar nada. Usam-se modelos já existentes com o contexto da sua empresa. O que é preciso é um conjunto de exemplos reais para medir se está a acertar.

Como sabemos se está a funcionar?

Com uma medição feita antes de entrar em produção: um conjunto de casos reais com a resposta certa conhecida, contra o qual se mede a taxa de acerto. Sem isso, ‘a IA está a funcionar bem’ é uma opinião.