“Você tem razão”, diz o LLM. “Eu errei.”
Já leu essas palavras durante um fluxo de trabalho de IA? Nada destrói a confiança mais rápido do que resultados incorretos. Não é de se admirar, então, que apenas um quarto das empresas hoje confie totalmente na IA na tomada de decisões e na previsão.
E, ainda assim, sabemos que a IA é fundamental para os negócios. Nove em cada dez empresas estão usando IA; 64% dizem que ela está gerando a inovação.
Então, como ir da experimentação para uma implantação confiável? Como ter resultados validáveis e reproduzíveis da IA em larga escala? Neste artigo, mostrarei a estrutura por trás do sucesso da IA nas organizações líderes.
Por que as organizações ainda não confiam na IA
Perguntamos a 1.400 líderes de TI e de negócios quais eram os maiores obstáculos para o sucesso dos fluxos de trabalho de IA. Um em cada dois (49%) apontou resultados imprecisos ou tendenciosos. Já 38% citaram a relutância em deixar a IA tomar decisões sem supervisão humana.
E havia a questão dos dados. A prontidão dos dados é uma parte integrante de fluxos de trabalho de IA bem-sucedidos. No entanto, metade de todas as organizações afirmou que ainda enfrentava dados de baixa qualidade ou fragmentados. Embora não sejam necessários dados perfeitos para começar a usar LLMs, é essencial ter dados confiáveis.
VURA: a estrutura para IA confiável
Fechar essa lacuna de confiança exige duas coisas. Primeiro, as organizações precisam de uma camada lógica que conecte os sistemas de IA às pessoas que mais entendem dos dados e dos negócios. As equipes de linha de negócios e os analistas não podem ficar de fora. Elas precisam montar e validar fluxos de trabalho de IA para que a lógica por trás das saídas da IA reflita como a empresa realmente opera.
Em segundo lugar, os fluxos de trabalho e processos de IA devem ser visíveis, compreensíveis, repetíveis e auditáveis. Juntos, esses princípios formam o VURA, uma estrutura que desenvolvemos para ajudar as organizações a construir e escalar sistemas de IA confiáveis. Essas diretrizes ajudarão a construir confiança nos seus dados e nas saídas da sua IA. Você precisará de ambos para que sua empresa construa inteligência empresarial.
Visível
Visibilidade é transparência. Seus fluxos de trabalho de IA não devem ser uma caixa preta em relação aos dados usados e à lógica aplicada. Todo funcionário que usa ferramentas de IA deve saber responder a duas perguntas: "De onde veio a resposta?" e "Como chegamos a essa conclusão?" Caso contrário, os funcionários podem estar trabalhando com informações incorretas. Eles podem dar informações incorretas aos clientes ou tomar decisões importantes com sérios efeitos nas etapas seguintes.
Se essas respostas ainda não estiverem claras, talvez você precise reforçar sua governança ou reconsiderar se suas atuais soluções em IA e dados estão funcionando. A visibilidade é ainda mais importante quando a IA é usada entre as equipes.
Compreensível
Pode até parecer ficção científica quando ferramentas como ChatGPT ou Gemini recebem até as instruções mais complicadas ou vagas, as analisam e dão a você uma resposta inteligente e elaborada.
No entanto, essa facilidade para fazer e responder a praticamente qualquer pergunta em idioma natural não é desculpa para ignorar os fundamentos dos negócios. Seus sistemas de IA devem explicar a lógica por trás dos resultados até mesmo para usuários corporativos não técnicos, e seus especialistas de negócios devem saber validar esses resultados.
Repetíveis e escaláveis
Repetível significa que, com as mesmas ferramentas de IA, dados, instruções e lógica de negócios, a IA lhe dará a mesma resposta todas as vezes. Duas pessoas devem saber recorrer à IA com a mesma pergunta e chegar à mesma resposta. Se um sistema ou fluxo de trabalho de IA lhe der uma resposta excelente seguida por uma claramente errada, ele não está pronto para operacionalização. Você não pode confiar.
A repetibilidade também exige documentação. Quando as equipes identificam instruções ou processos que ajudam a produzir resultados confiáveis, eles devem ser registrados e compartilhados.
Auditável
Um processo auditável de IA significa que você pode ver o que aconteceu. Há uma trilha. Se houver uma resposta ou relatório que pareça incorreto, você deve saber identificar quem é o responsável pelo fluxo de trabalho, quais dados e instruções foram usados, qual lógica o sistema seguiu e onde o julgamento e a supervisão humana foram envolvidos. A auditabilidade é um mecanismo de controle e equilíbrio tanto para seus sistemas de IA quanto para os engenheiros humanos que trabalham nos bastidores.
Comece agora a criar sistemas de IA confiáveis
A IA só pode entregar valor escalável à empresa quando é fundamentada em dados confiáveis e lógica de negócios. Para operacionalizar esses sistemas, você precisa garantir fluxos de trabalho de IA visíveis, compreensíveis, repetíveis e auditáveis.
O Alteryx é a camada de transformação e lógica de negócios que ajuda você a levar a IA de pilotos experimentais para uma produção confiável. Ele se conecta aos dados onde quer que estejam, ajuda os usuários de negócios a aplicar a expertise deles em fluxos de trabalho baseados em IA e estabelece as diretrizes tanto para seus dados quanto para seus sistemas de IA.
Com o Alteryx, as pessoas mais próximas da empresa podem moldar como os dados são preparados e aplicados, enquanto a TI obtém a governança e a auditabilidade necessárias para o uso corporativo. É assim que os resultados da IA ficam confiáveis. É assim que a inteligência empresarial é montada.