A chave para agentes de IA em produção: Avaliações

As organizações estão ansiosas para implantar agentes GenAI para fazer coisas como automatizar fluxos de trabalho, responder a consultas de clientes e melhorar a produtividade. Mas na prática, a maioria dos agentes atinge um obstáculo antes de chegar à produção.

De acordo com uma recente pesquisa do The Economist Impact e Databricks, 85 por cento das organizações utilizam ativamente GenAI em pelo menos uma função de negócio, e 73 por cento das empresas afirmam que GenAI é fundamental para os seus objetivos estratégicos a longo prazo. Inovações em IA agente adicionaram ainda mais empolgação e importância estratégica para as iniciativas de IA nas empresas. No entanto, apesar de sua adoção generalizada, muitos descobrem que seus projetos GenAI estagnam após o piloto.

Os LLMs de hoje demonstram capacidades notáveis para tarefas e estratégias mais amplas. Mas não é prático confiar em modelos prontos, não importa quão sofisticados, para obter saídas específicas para o negócio, precisas e bem regulamentadas. Essa lacuna entre as capacidades gerais da IA e as necessidades específicas do negócio muitas vezes impede que os agentes avancem além das implantações experimentais em um ambiente corporativo.

Para confiar e escalar agentes de IA em produção, as organizações precisam de uma plataforma de agentes que se conecte aos seus dados empresariais e mede e melhore continuamente a precisão de seus agentes. O sucesso requer agentes específicos do domínio que entendam o contexto do seu negócio, emparelhados com avaliações de IA completas que garantam que as saídas permaneçam precisas, relevantes e em conformidade.

Este blog discutirá por que métricas genéricas muitas vezes falham em ambientes empresariais, o que sistemas de avaliação eficazes requerem e como criar uma otimização contínua que construa a confiança do usuário.

Vá além das avaliações que servem para todos

Você não pode implantar de maneira responsável um agente de IA se não puder medir se ele produz respostas de alta qualidade e específicas para a empresa em escala. Historicamente, a maioria das organizações não tem uma maneira de medir a avaliação e dependem de "verificações de vibe" informais - avaliações rápidas baseadas em impressões de se a produção parece correta ou está alinhada com o tom da marca - ao invés de avaliações sistemáticas de precisão. Confiar apenas nessas verificações intuitivas é comparável a caminhar apenas pelo cenário de sucesso óbvio de uma implementação de software substancial antes de ela ser lançada ao vivo; ninguém consideraria isso uma validação suficiente para um sistema crítico para a missão. Outras abordagens incluem a confiança em frameworks de avaliação gerais que nunca foram projetados para os negócios, tarefas e dados específicos de uma empresa. Essas avaliações prontas falham quando os agentes de IA abordam problemas específicos do domínio. Por exemplo, esses benchmarks não conseguem avaliar se um agente interpreta corretamente a documentação interna, fornece suporte ao cliente correto baseado em políticas proprietárias ou realiza uma análise financeira sólida com base em dados específicos da empresa e regulamentos do setor.

A confiança nos agentes de IA erode por meio desses pontos críticos de falha:

• As organizações não dispõem de mecanismos para medir a correção em sua base de conhecimento única.
• Os proprietários de negócios não conseguem rastrear como os agentes chegaram a decisões ou resultados específicos.
• As equipes não conseguem quantificar as melhorias através das iterações, tornando difícil demonstrar progresso ou justificar um investimento contínuo.

Em última análise, avaliação sem contexto equivale a adivinhação cara e torna a melhoria dos agentes de IA extremamente difícil. Desafios de qualidade podem surgir de qualquer componente na cadeia de IA, desde a análise de consultas até a recuperação de informações e a geração de respostas, criando um pesadelo de depuração onde as equipes lutam para identificar as causas raiz e implementar correções rapidamente.

Construa sistemas de avaliação que realmente funcionem

Uma avaliação eficaz do agente requer uma abordagem de pensamento de sistemas construída em torno de três conceitos críticos:

• Benchmarking a nível de tarefa: Avalie se os agentes conseguem completar fluxos de trabalho específicos, não apenas responder perguntas aleatórias. Por exemplo, ele consegue processar um reembolso de cliente do início ao fim?
• Avaliação fundamentada: Garanta que as respostas sejam baseadas em conhecimento interno e no contexto empresarial, não em informações públicas genéricas. Seu agente de IA jurídico faz referência a contratos reais da empresa ou a princípios jurídicos genéricos?
• Rastreamento de mudanças: Monitore como o desempenho muda em atualizações de modelo e modificações do sistema. Isso evita cenários em que pequenas atualizações do sistema degradam inesperadamente o desempenho do agente em produção.

Os agentes empresariais estão profundamente ligados ao contexto empresarial e precisam navegar por fontes de dados privadas, lógica de negócios proprietária e fluxos de trabalho específicos de tarefas que definem como as organizações reais operam. As avaliações de IA devem ser personalizadas em torno do propósito específico de cada agente, que varia entre casos de uso e organizações.

Mas construir uma avaliação eficaz é apenas o primeiro passo. O verdadeiro valor vem de transformar esses dados de avaliação em melhoria contínua. As organizações mais sofisticadas estão se movendo para plataformas que possibilitam agentes auto-otimizados: sistemas onde agentes de alta qualidade e específicos para o domínio podem ser construídos simplesmente descrevendo a tarefa e os resultados desejados. Essas plataformas lidam com avaliação, otimização e melhoria contínua automaticamente, permitindo que as equipes se concentrem nos resultados do negócio em vez de detalhes técnicos.

Transforme os dados de avaliação em melhoria contínua

A avaliação contínua transforma os agentes de IA de ferramentas estáticas em sistemas de aprendizado que melhoram com o tempo. Em vez de confiar em um único teste, os sistemas sofisticados de avaliação contínua criam mecanismos de feedback que identificam problemas de desempenho antecipadamente, aprendem com as interações do usuário e concentram os esforços de melhoria nas áreas de alto impacto. Os sistemas mais avançados transformam cada interação em inteligência. Eles aprendem com os sucessos, identificam padrões de falha e ajustam automaticamente o comportamento do agente para melhor atender às necessidades da empresa.

O objetivo final não é apenas a precisão técnica; é a confiança do usuário. A confiança surge quando os usuários desenvolvem a certeza de que os agentes se comportarão de maneira previsível e adequada em diversos cenários. Isso requer um desempenho consistente que esteja alinhado com o contexto de negócios, o manuseio da incerteza e a comunicação transparente quando os agentes encontrarem limitações.

Escalar a confiança para escalar a IA

A paisagem de IA empresarial está separando vencedores de sonhadores. Inúmeras empresas que experimentam agentes de IA obterão resultados impressionantes, mas apenas algumas conseguirão escalar essas capacidades com sucesso em sistemas de produção que geram valor para o negócio.

O diferencial não será o acesso aos modelos de IA mais avançados. Em vez disso, as organizações que terão sucesso com a GenAI empresarial serão aquelas que também possuem a melhor infraestrutura de avaliação e monitoramento que pode melhorar o agente de IA continuamente ao longo do tempo. As organizações que priorizam a adoção de ferramentas e tecnologias para habilitar agentes auto-otimizados e melhoria contínua serão, em última análise, as mais rápidas para escalar suas estratégias de IA.

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