A maioria dos projetos de IA não deveria começar com um modelo.
Eles deveriam começar com uma auditoria.
Não uma pesquisa genérica de prontidão. Uma auditoria de implementação real que responda a cinco perguntas:
- Qual fluxo de trabalho está realmente quebrado?
- Em quais dados o sistema pode confiar?
- Quais ações a IA nunca deve tomar sozinha?
- O que significa qualidade?
- O que tornaria o projeto que vale o custo?
A auditoria transforma um fluxo de trabalho confuso em um plano de construção classificado. O objetivo não é provar que a IA pode ser usada. O objetivo é decidir onde ela deve ser usada primeiro.
Comece pelo fluxo de trabalho
O fluxo de trabalho diz se a IA pertence ali.
Procure por decisões repetidas, escrita repetida, triagem repetida, consulta repetida, transferência repetida e acompanhamento repetido.
Depois, pergunte o que acontece quando o sistema erra.
Se uma resposta errada for irritante, você pode automatizar de forma mais agressiva.
Se uma resposta errada envolver dinheiro, clientes, exposição legal, saúde, segurança ou confiança, o sistema precisa de revisão, avaliações e escalonamento.
Mapeie os dados
Os sistemas de IA são limitados pela qualidade da fonte.
A auditoria deve identificar:
- onde os dados fonte residem
- se estão atualizados
- quem é o proprietário
- quem tem permissão para vê-los
- o que o sistema deve citar
- o que o sistema deve se recusar a responder
Se ninguém for dono da fonte, a IA herdará a bagunça.
Defina a zona de exclusão
Todo sistema de IA precisa de uma zona de exclusão.
Exemplos:
- reembolsos acima de um limite
- aconselhamento jurídico
- aconselhamento médico
- decisões de demissão
- promessas voltadas ao cliente
- exceções de preço
- gravações em produção
- operações destrutivas de arquivos
A auditoria deve decidir o que requer revisão humana antes mesmo de existir o primeiro protótipo.
Decida o que construir primeiro
O primeiro projeto de IA geralmente deve ser restrito.
Boas primeiras construções:
- suporte à triagem
- elaboração de cotações
- extração de documentos
- assistente interno de conhecimento
- qualificação de leads
- acompanhamento de clientes
- geração de relatórios
Primeiras construções fracas:
- "IA para tudo"
- agente de vendas autônomo sem proteções
- painel executivo sem disciplina de fonte
- chatbot sobre documentação desatualizada
O resultado deve ser um plano de construção
Uma boa auditoria termina com um plano classificado:
- construir agora
- construir depois
- comprar em vez disso
- pular completamente
Essa última categoria é importante.
A estratégia de IA mais forte frequentemente inclui o trabalho que você deliberadamente não automatiza.
