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Um piloto de IA pode parecer excelente se receber apenas exemplos fáceis. A amostra precisa representar variedade, exceções e condições que a operação encontrará depois da implantação.
Como avaliar esta decisão
Separe dados usados para ajustar a solução daqueles reservados à avaliação. Inclua casos recentes, raros e fora de escopo, com proteção adequada das informações. Defina a resposta esperada ou o método de revisão antes de observar a saída. Escolher apenas os resultados bem-sucedidos impede comparar alternativas de forma confiável.
Critérios para comparar propostas
- Representação: cobrir origens, formatos e graus de dificuldade relevantes ao processo.
- Referência: registrar decisões humanas e divergências que exigem esclarecimento da própria regra.
- Interrupção: definir falhas que bloqueiam expansão e situações em que a ferramenta deve pedir ajuda.
Um cenário para discutir com o fornecedor
Exemplo hipotético: a solução classifica documentos bem formatados, mas a produção recebe imagens cortadas. O piloto deve incluir essa condição para medir a necessidade de revisão, não excluí-la como detalhe operacional.
O que validar na entrega
Apresente resultados por tipo de caso, incluindo erros e amostras não processadas. Confira se os dados de avaliação não foram usados repetidamente para ajustar a solução até memorizar o teste.
Prepare a conversa sobre o projeto
A Quantum9 pode estruturar o piloto e sua avaliação. Informe variedade de entradas, impacto de erros e responsáveis pela revisão para decidir se o resultado justifica uma implantação.
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