4 Passos para Extrair Melhores Resultados com Inteligência Artificial - IA

Paiva Piovesan Softwares
18 de jul.
3 min de leitura

A inteligência artificial deixou de ser tendência para se tornar uma vantagem competitiva. No entanto, muitas empresas enfrentam um problema comum: investem em IA, mas não conseguem transformar tecnologia em resultados concretos. Por quê?

Na maioria das vezes, o problema não está na IA, mas em como ela é utilizada. Para garantir que sua estratégia seja eficiente, siga estas quatro práticas fundamentais:

1. Use dados certos, não apenas muitos dados

Os dados são o combustível da IA, mas qualidade importa mais do que quantidade.

Modelos alimentados com informações inconsistentes ou enviesadas tendem a gerar respostas pouco confiáveis.

Exemplo prático: Imagine uma IA para análise de crédito. Se ela for treinada com dados desatualizados ou com padrões discriminatórios, suas decisões serão falhas — mesmo com milhões de registros. Por outro lado, um conjunto menor, porém validado e consistente, pode trazer resultados mais justos e precisos.

Dica: quando o volume de dados for limitado, é possível ampliá-lo com dados sintéticos gerados artificialmente, desde que respeitem padrões de qualidade e diversidade.

2. Avalie a qualidade das respostas constantemente

Problemas complexos, com inúmeras soluções potenciais, não são adequadamente resolvidos por métodos tradicionais de "força bruta", que testam exaustivamente todas as possibilidades. Historicamente, heurísticas simples eram utilizadas para fornecer soluções satisfatórias, ainda que não ótimas.

A IA é uma alternativa promissora, que pode gerar respostas impressionantes, mas nem sempre corretas. A avaliação contínua é essencial para manter precisão e relevância.

Exemplo prático: Sistemas de recomendação, como os usados por e-commerces, testam centenas de variações para sugerir produtos. Sem uma validação periódica, essas sugestões podem se tornar irrelevantes e prejudicar a experiência do cliente.

Como fazer:

Crie métricas claras (ex.: taxa de acerto, satisfação do usuário).
Compare resultados com benchmarks internos.
Inclua validação humana para decisões críticas.

3. Pergunte do jeito certo: a arte de formular as perguntas ideais para a Inteligência Artificial

A IA é poderosa, mas não é mágica. Se a pergunta for vaga, a resposta será imprecisa.

Definir objetivos claros é a chave para melhores respostas. Formular corretamente o que se espera que o modelo alcance é uma das etapas mais complexas.

Exemplo prático: Um gestor pede: “Melhore nossas vendas com IA.” Essa solicitação é genérica demais. Em vez disso, defina algo mensurável:“Quero aumentar em 15% as conversões no e-commerce nos próximos 90 dias, ajustando preços e recomendações com IA.”

Quanto mais específico e mensurável for o objetivo, melhor será a performance do modelo.

4. Mantenha o fator humano: colaboração e feedback contínuo

O mundo real é dinâmico, e a IA precisa acompanhar essas mudanças. Por isso, métodos como Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF) têm ganhado destaque. Essa técnica mantém o fator humano ativo no processo, permitindo que o modelo aprenda com insights humanos, especialmente em contextos em que soluções algorítmicas são difíceis de serem codificadas.

Exemplo prático: Chatbots treinados apenas com scripts estáticos podem dar respostas engessadas. Mas quando recebem feedback dos atendentes ou clientes, aprendem e se tornam mais eficazes.

Como aplicar: