Por Daniel Messias, diretor de negócios da Inmetrics
Um agente de Inteligência Artificial (IA) pode responder bem hoje, repetir o acerto amanhã e, sem qualquer aviso, gerar uma decisão errada no meio de um processo crítico no dia seguinte, o que coloca em risco o resultado do negócio.
Imagine uma transação financeira aprovada com base em uma interpretação completamente lógica de uma nova regra de conformidade tributária, porém com falha. Isto depois que todos os protocolos de testes foram seguidos rigorosamente.
Qual foi o erro? O raciocínio autônomo da máquina.
Neste caso, o problema está no fato que a regra usada para validar o raciocínio foi desenvolvida para outra estrutura de sistema. Estamos falando de um cenário bastante comum e crítico. Este cenário mira uma vulnerabilidade crônica nas operações corporativas, pois os testes aplicados em sistemas tradicionais partem de uma premissa que não é seguida pelos agentes de IA.Outputs previsíveis para inputs conhecidos.
Porém, quando o sistema “raciocina”, a lógica da validação precisa mudar junto e quem ignora a mudança está colocando a estratégia de negócios em risco.
Como a estratégia de qualidade precisa evoluir para assegurar o uso dos agentes de IA
Em uma pesquisa da McKinsey, 88% dos executivos informaram que utilizam IA em pelo menos uma função do negócio e 23% escalam agentes de IA em alguma área da empresa.
Do outro lado, a mesma pesquisa diz que 51% das organizações que usam IA relatam ao menos uma consequência negativa.
A importância dessa discussão está na necessidade da aplicação de previsibilidade com limites éticos, precisão factual e aderência a diretrizes de negócios na dinâmica variável dos agentes de IA.
No modelo tradicional, a aplicação da qualidade se baseia na lógica composta por entrada, processamento e saída. Atendendo literalmente aos sistemas determinísticos focados em resposta certa, caminho certo e resultado certo. O problema: esse formato é válido quando aplicado em regras estáveis.
Já na realidade dos agentes de IA, precisamos evoluir o conceito de qualidade. A distinção central é a mudança da busca pelo “output esperado” para a validação do “comportamento esperado”.
A consequência é vermos o rompimento do paradigma da previsibilidade tradicional devido a três características estruturais do uso da IA:
- Não-determinismo: o mesmo pedido pode levar a respostas diferentes em interações distintas, exigindo uma análise personalizada.
- Contexto acumulado: cada interação altera o estado da conversa e, portanto, altera a próxima decisão, o que torna impossível definir todos os desdobramentos de uma tarefa executada com IA.
- Tomada de decisão autônoma: o agente passa a ser mais independente e ganha a capacidade de escolher quais ferramentas usar e qual caminho lógico seguir para resolver a demanda solicitada pelo usuário.
Estas características exigem que o sistema seja avaliado da mesma forma que fazemos com um funcionário humano, de modo que seja possível “contar a história inteira” para o uso da IA: observando sua capacidade de manter o perfil determinado, sua habilidade de solicitar colaboração em situações ambíguas e seu respeito às regras, políticas, leis e procedimentos..
O impacto financeiro e operacional da falta de um padrão de qualidade
A aplicação inadequada dos mecanismos de qualidade pode gerar falhas críticas nas operações diárias e custos significativos em diferentes setores das empresas, com destaque para:
- Aprovação de crédito:Setor financeiro: um agente de crédito que, diante do histórico de cliente com perfil ambíguo, oferece uma taxa de juros incompatível com a política do banco, gerando passivo financeiro imediato.
- Atendimento ao consumidor: um assistente virtual que, ao tentar resolver uma reclamação prolongada, cria uma política de reembolso inexistente ou assume uma promessa que o sistema não pode cumprir, o que é prejudicial à reputação.
- Logística: um agente de roteirização que toma decisões de alocação de frota baseadas em uma leitura equivocada de variáveis meteorológicas, atrasando entregas e elevando os custos com combustível.
No final, a questão não é avaliar a IA com mais rigor apenas por motivação técnica. O avanço na implementação de sistemas autônomos exige que a qualidade seja aplicada com estratégias mais modernas e factíveis à natureza dos agentes de IA, para trazer governança e, principalmente, proteger a reputação e os negócios das empresas.
E pra você, existe um critério de falha aceitável para o agente de IA?
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