IA aplicada em produção, não em demo.
Demonstração de IA impressiona em reunião e decepciona em produção. A diferença está em três coisas que quase ninguém faz: medir a linha de base antes, avaliar o acerto de forma automatizada e ter um caminho definido para quando o modelo erra. A Uniium começa pelo processo, não pelo modelo.
Escopo da entrega.
- Diagnóstico do caso de uso e medição da linha de base atual
- Escolha justificada da abordagem: prompt, RAG ou fine-tuning
- Conjunto de avaliação com casos reais do seu processo
- Avaliação automatizada rodando a cada mudança de prompt ou modelo
- Custo por chamada monitorado, com teto configurável
- Caminho de fallback definido para quando o modelo não tem confiança
- Integração com o sistema que já roda, não uma ferramenta à parte
Do diagnóstico à produção.
-
01
Linha de base
Quanto custa e quanto demora o processo hoje, feito por pessoas. Sem esse número não há como afirmar que a IA melhorou algo.
-
02
Prova medida
Um recorte do processo com avaliação automatizada sobre casos reais. O critério de sucesso é definido antes.
-
03
Produção
Sobe integrado ao sistema existente, com observabilidade de custo e de qualidade.
-
04
Produção
Acompanhamento do acerto ao longo do tempo, porque modelo e dado mudam.
Qual abordagem é pra você
A diferença entre demonstração e produção está em medir. Sem linha de base não há como provar ganho.
| Critério | Chatbot de regras | LLM sem medição | IA com avaliação |
|---|---|---|---|
| Entende fora do roteiro | Não | Sim | Sim |
| Linha de base medida antes | Não | Não | Sim |
| Acerto avaliado com casos reais | Não | Não | Sim |
| Reavalia a cada mudança | Não | Não | Sim |
| Custo por chamada monitorado | Não se aplica | Não | Sim |
| O que acontece quando erra | Menu fixo | Responde errado | Fallback definido |
| Ganho comprovável | Não | Difícil | Contra a linha de base |
Perguntas frequentes.
-
Como vocês aplicam IA em produção?
Começamos pelo processo, não pelo modelo. Medimos a linha de base de custo ou tempo de ciclo, escolhemos a abordagem (prompt, RAG ou fine-tuning) e subimos com avaliação automatizada, custo por chamada monitorado e caminho de fallback quando o modelo erra. IA que não é medida não vai para produção.
-
E quando o modelo erra?
Erro de modelo é premissa, não exceção. O desenho prevê o que acontece: encaminhar para uma pessoa, pedir confirmação ou recusar a resposta. O que não pode é errar em silêncio.
-
Meus dados vão treinar modelo de terceiro?
Não, quando o contrato do provedor permite optar por isso, e é o que configuramos por padrão. As condições de tratamento de dado ficam explícitas na proposta.
Quer avaliar se faz sentidopara a sua rotina?
Conte o problema, o prazo e a restrição de orçamento. A conversa técnica é de 45 minutos, sem custo, e termina com uma recomendação honesta, mesmo que ela seja não fazer.
