Guia para prova de conceito (PoC) de IA para mitigação de riscos com exemplos

12 de maio de 2025 12 min ler

Imagine o seguinte: dedica semanas (e uma grande fatia do orçamento) a uma iniciativa de IA, apenas para descobrir a meio que os seus dados não podem ser utilizados, que as previsões do modelo não são fiáveis ou que a sua solução não se integra facilmente nos fluxos de trabalho existentes. É doloroso, caro e totalmente frustrante.

Agora, imaginem isto de forma diferente: com uma lâmina de barbear Prova de conceito de IA. Em vez de apostar em palpites, testa todas as ideias antecipadamente, elimina os riscos e evita as surpresas que podem fazer perder a carteira. Um PoC é a sua rede de segurança, provando se o seu projeto de IA está realmente pronto para o mundo real.

Neste guia, vou explicar-lhe exatamente o que é um PoC de IA é, porque é crucial para gerir o risco e como se compara com protótipos ou MVPs. Aprenderá a abordagem passo-a-passo que usamos na Innowise, veja Exemplos de PoC de IA, e compreender as armadilhas mais comuns. Vamos a isso!

"Execute um PoC para descobrir as coisas difíceis numa fase inicial. As lacunas nos dados e os obstáculos à integração podem fazer tropeçar até os modelos mais fortes, e é muito mais barato corrigi-los num pequeno projeto-piloto do que depois de um lançamento completo. Se não se fizer essa verificação, o projeto pode parecer ótimo no papel, mas vai tropeçar no momento em que se tentar escalar."

Philip Tikhanovich

Chefe do departamento de grandes volumes de dados

O que é a prova de conceito (PoC) em IA?

Uma prova de conceito em IA é um projeto pequeno, centrado no laser, que testa se uma solução de IA resolve um problema comercial específico. Quer esteja a validar um fluxo de trabalho de ML clássico ou a explorar um gen AI PoC para a geração de texto ou imagem, a ideia é a mesma: testar primeiro o essencial. Os dados são utilizáveis? Os algoritmos são fiáveis? Pode ser integrado nos seus sistemas actuais sem os destruir?

Gosto de chamar ao PoC o seu sistema de alerta precoce. Se os fundamentos se confirmarem, ótimo, aposta tudo. Se não, é preciso mudar de direção antes de esgotar a banca.

Veja este exemplo. A nossa equipa trabalhou com um fabricante afetado por falhas aleatórias do equipamento. Tinham montanhas de dados de sensores, mas não sabiam como os utilizar eficazmente. Por isso, começámos com um PoC.

Verificou-se que quase metade dos dados estavam mal rotulados, o que constitui um obstáculo imediato para qualquer modelo de IA. Depois de resolvermos o problema, testámos alguns algoritmos (Random Forest, XGBoost) e integrámos a melhor opção no seu software de manutenção. O resultado foi um 30% redução do tempo de inatividademostrando que o conceito funcionava. Foi nessa altura que souberam que era altura de aumentar a escala.

PoC vs. protótipo vs. MVP: um breve resumo

Antes de entrarmos nos pormenores da construção de um PoC de IA, vamos esclarecer uma questão que me perguntam constantemente: qual é a diferença entre um PoC, um protótipo e um MVP?

As pessoas usam estes termos como se fossem intermutáveis. não são. Se os misturar, arrisca-se a construir a coisa errada pela razão errada. Por isso, aqui está um resumo rápido e sem complicações para manter as coisas claras.

	PdC	Protótipo	MVP
Objetivo principal	Demonstrar a viabilidade	Mostrar um aspeto geral	Lançar algo real que os utilizadores possam experimentar
Questão-chave	Será que isto funciona com os nossos dados/sistemas?	As pessoas vão compreender ou querer este desenho?	É suficientemente bom para ser enviado e aperfeiçoado?
O que é testado	Tecnologia de base + viabilidade dos dados	Fluxo UX, disposição, reacções dos utilizadores	Usabilidade no mundo real + adequação precoce do produto ao mercado
Saída	Trecho de código funcional ou integração básica	Maquete interactiva ou aplicação de baixa fidelidade que simula fluxos de utilizadores	Aplicação de software funcional com caraterísticas essenciais para os primeiros utilizadores
Nível de polimento	Baixo - só precisa de provar que o conceito funciona	Médio - parece decente, pode ser parcialmente uma maqueta	Suficientemente elevado para ser lançado, mas não espere caraterísticas sofisticadas
A quem se destina	Desenvolvedores, cientistas de dados, CTOs	Designers, chefes de produto, partes interessadas	Utilizadores reais, primeiros utilizadores, equipas comerciais
Tempo/esforço	Mais curto, menor esforço	Duração e esforço médios	Duração mais longa e maior esforço
Nível de risco	Mais baixa (centrada num obstáculo técnico específico)	Média (risco de problemas de usabilidade ou falta de adesão das partes interessadas)	Mais elevado (risco de rejeição do mercado ou problemas de escalabilidade técnica)
Próximo passo	Se funcionar, construir um protótipo ou um piloto	Aperfeiçoar com base no feedback, passar para MVP	Adicionar funcionalidades, escalar e avançar para a implementação total

A necessidade de uma prova de conceito de IA

Saltar diretamente para o desenvolvimento completo da IA sem testar primeiro as águas é uma forma infalível de rebentar com o seu orçamento. Uma PoC de IA é a sua forma de baixo risco de descobrir se a sua ideia de IA funciona realmente antes de investir muito tempo e dinheiro.

Na minha experiência, há certos cenários em que uma PoC de IA não é opcional. Se algum destes cenários lhe parecer familiar, está na altura de travar e executar uma PoC:

Identificar e atenuar os riscos

Mesmo a ideia de IA mais interessante pode deparar-se com obstáculos quando se tenta pô-la em prática. Os dados podem estar desorganizados, os modelos podem ter um desempenho inferior e a integração com os seus sistemas actuais pode ser mais difícil do que se pensava.

Por exemplo, considere uma ferramenta de IA destinada a detetar problemas de qualidade numa linha de produção. À primeira vista, parece simples, mas os defeitos podem variar muito, desde diferenças de cor subtis a fissuras microscópicas. Um PoC mostra rapidamente se as suas câmaras captam detalhes suficientes, se a sua etiquetagem está correta e se o modelo se ajusta bem a alterações na iluminação ou nos materiais.

Saltar a PoC pode significar perder meses e esgotar o seu orçamento num sistema que simplesmente não funciona quando é implementado. Identificar e mitigar esses riscos com antecedência é fundamental para economizar tempo, dinheiro e evitar dores de cabeça no futuro.

Poupar tempo e custos

Contornar uma PoC parece normalmente mais rápido, até não o ser. Sem uma PoC, as equipas deparam-se frequentemente com problemas inesperados a meio do desenvolvimento. E corrigi-los mais tarde? É muito mais dispendioso do que apanhá-los cedo.

Digamos que está a criar um chatbot de IA para responder às perguntas dos clientes. Parece bastante simples. Mas o seu PoC mostra algo que não tinha planeado: os clientes estão a usar toneladas de calão, erros de voz para texto e frases peculiares. Este é um grande indício de que vai precisar de um ajuste fino adicional de PNL. E é melhor descobrir isso antes de ir para o ar e estourar o orçamento a meio do processo.

Ganhar a confiança e a adesão das partes interessadas

Os diretores executivos, os investidores e todos os que detêm os cordões à bolsa não vão confiar num projeto de IA só porque parece fixe. Eles querem algo concreto em que possam apostar. É aí que um PoC se torna o seu melhor amigo. As métricas reais, como a redução de erros ou a aceleração de processos, superam qualquer apresentação brilhante.

Imagine uma loja de comércio eletrónico de média dimensão a testar recomendações de produtos baseadas em IA. Um PoC rápido pode mostrar um salto de 15% no valor médio do carrinho entre os utilizadores de teste. Este tipo de dados concretos diz muito e faz mais para ganhar apoio do que uma dúzia de diapositivos de estratégia.

Melhorar a compreensão do processo

A IA não funciona no vácuo. Afecta os fluxos de trabalho, as equipas e até a forma como as decisões são tomadas. Uma PoC permite-lhe ver como as pessoas interagem realmente com a nova tecnologia e assinala as alterações necessárias para uma implementação sem problemas.

Por exemplo, talvez esteja a implementar a IA para otimizar as rotas de entrega. Durante o PoC, descobre que o pessoal do armazém ignora certas rotas geradas pela IA porque os condutores conhecem certos bairros por dentro e por fora. Trata-se de uma perceção crucial que nunca teria se passasse diretamente para uma implementação em grande escala.

Avaliação da viabilidade técnica e operacional

O seu modelo pode brilhar numa pequena caixa de areia, mas será que consegue lidar com feeds de dados em tempo real, milhares de consultas por segundo e obstáculos regulamentares? Um PoC empurra seu sistema apenas o suficiente para identificar gargalos bem antes que eles o surpreendam na produção.

Imagine que está a lançar uma deteção de fraudes em tempo real para transacções em linha. Um PoC pode revelar que o seu pipeline de dados tem dificuldades em atualizar o modelo quase em tempo real ou que as compras transfronteiriças desencadeiam uma série de falsos positivos. Identificar estas armadilhas precocemente é a diferença entre uma solução de IA resiliente e uma que entra em colapso quando é mais necessária.

Corte o risco e veja se a sua ideia de IA é válida.

Cenários em que uma PoC de IA se torna um exagero

Por mais que eu defenda a PoC de IANão vou fingir que é sempre uma obrigação. Há casos em que a criação de um prova de conceito é como construir andaimes para mudar uma lâmpada - demasiado bem concebido e uma perda de tempo.

É aqui que é melhor saltar a PoC e passar diretamente à ação ou repensar se a IA é mesmo a ferramenta certa.

O problema é demasiado simples

Nem todos os problemas exigem a aprendizagem automática. Quando uma regra ou um guião simples dá conta do recado, acrescentar IA apenas torna as coisas mais lentas, mais complexas e mais difíceis de manter.

Digamos que pretende enviar um alerta quando o inventário desce abaixo de um determinado nível. Este é um caso claro para uma configuração baseada em regras - não é necessário arrastar uma rede neural.

O objetivo da IA é resolver problemas que a lógica tradicional não consegue. A menos que exista um verdadeiro desafio para resolver, a IA pode ser mais uma distração do que uma solução. E se a estiver a utilizar apenas para marcar a caixa, isso é um sinal claro de que deve repensar a sua abordagem.

Já existem modelos de IA pré-treinados

Existem imensos serviços de IA pré-treinados disponíveis - reconhecimento de imagem, conversão de voz em texto, tradução, etc. Muitas vezes, é mais barato e mais rápido adotar estas ferramentas comprovadas do que construir as suas próprias ferramentas de raiz.

Por exemplo, se precisar de uma ferramenta de OCR para digitalizar recibos e uma solução de terceiros já tiver a precisão necessária, porquê gastar semanas num protótipo personalizado? Penso que quando já existe uma opção comprovada no mercado, não vale a pena reinventar a roda. É melhor reservar a sua energia para os desafios que exigem verdadeiramente uma solução personalizada.

A justificação comercial não é clara

Por vezes, as equipas ficam entusiasmadas com a IA antes de terem definido o problema real que estão a tentar resolver. Quando não há um valor claro em cima da mesa, uma PoC de IA pode rapidamente transformar-se numa enorme perda de tempo e de orçamento.

Imagine que a sua equipa quer construir um chatbot com IA simplesmente porque todos os outros o estão a fazer. Se não conseguir articular de que forma irá reduzir os custos ou melhorar a experiência do cliente, a única coisa que um PoC irá provar é que é possível construir um chatbot. Nessa altura, é mais inteligente fazer uma verificação rápida da viabilidade e descobrir primeiro os verdadeiros objectivos.

Restrições orçamentais e de calendário

Por vezes, não há espaço para um ciclo de PoC completo. Talvez precise de um chatbot de IA para uma campanha de marketing sazonal e tenha dois meses no máximo. Quando terminar uma PoC, a época já terá terminado.

Em situações como essa, é mais sensato criar um protótipo simples, obter feedback imediato e aperfeiçoá-lo rapidamente. Claro que um PoC aprofundado é ideal para projectos grandes ou complexos, mas se estiver a correr contra o relógio, uma abordagem ágil de teste e iteração pode ser a sua melhor aposta.

A IA já deu provas no sector

Se está a trabalhar numa solução de IA que foi testada em batalha na sua indústria, uma PoC pode apenas atrasar as coisas. Não há necessidade de revalidar o que toda a gente já sabe que funciona.

Por exemplo, considere a deteção de spam com base em IA para uma plataforma de correio eletrónico. Há muitos dados, os padrões são bem compreendidos e os modelos prontos a usar fazem um trabalho sólido. A menos que esteja a lidar com algo verdadeiramente invulgar, como detetar ligações ocultas ou analisar imagens incorporadas, um PoC não oferecerá informações que ainda não tenha.

Armadilhas comuns em projectos de IA sem uma PoC

Toda a gente está ansiosa por transformar dados em bruto em informações, automatizar decisões e vencer a concorrência. Eu percebo isso. Mas abandonar o prova de conceito para andar mais depressa, normalmente sai pela culatra e acaba por custar muito mais caro no futuro.

Nesta secção, vou explicar-lhe algumas armadilhas comuns que já vi quando as equipas saltam o PoC e porque é que dar esse pequeno passo mais cedo pode fazer a diferença no seu projeto de IA.

Dados: a base que muitas vezes falta

Pela minha experiência, um modelo de IA só é tão forte quanto os dados que o suportam. No entanto, muitas PoCs são lançadas com conjuntos de dados demasiado pequenos, sujos ou pouco relevantes, aumentando os custos e atrasando os prazos.

Mesmo os "bons" dados podem falhar se não reflectirem as condições do mundo real. Por exemplo, a utilização de clips de vídeo genéricos em vez de filmagens de CCTV factuais da fábrica pode ter grandes resultados num laboratório, mas pode falhar na produção real. Em suma, se os seus dados não forem de alta qualidade e verdadeiramente representativos do seu ambiente, todas as promessas da sua PoC não se traduzirão em sucesso operacional.

Prazos irrealistas e objectivos demasiado ambiciosos

Muitas vezes, existe a falsa perceção de que, como um PoC é apenas um teste ou um protótipo, tudo deve ser feito rapidamente. Mas, na realidade, esperar construir um modelo de IA de alto desempenho num período de tempo super curto pode ser uma séria armadilha. Ao contrário do desenvolvimento de software tradicional, o trabalho de IA requer vários passos iterativos - recolha de dados, limpeza, treino de modelos e validação extensiva. Apressar estes processos conduz normalmente a um modelo que não é suficientemente robusto para aplicações no mundo real.

Além disso, o que parece ser um protótipo simples no papel esconde muitas vezes uma grande complexidade técnica. Os calendários acelerados podem fornecer uma prova superficial, mas sem o rigor necessário para o transformar num sistema pronto para produção, acabará por ter desafios não resolvidos na integração e na manutenção a longo prazo.

Métricas e expectativas de sucesso indefinidas

Sem objectivos claros e mensuráveis, é difícil saber se a sua PoC está realmente a funcionar ou se apenas parece bem numa demonstração. Sugiro que se definam previamente métricas como a precisão, a recordação, a taxa de erro ou os limites de ROI, para que o desempenho esteja diretamente ligado ao valor comercial.

E se os engenheiros e as partes interessadas não estiverem alinhados quanto ao significado de sucesso, corre-se o risco de construir algo que cumpra as especificações, mas que não atinja o objetivo em termos operacionais. Mantenha os KPIs, o impacto operacional e as expectativas dos decisores em sincronia desde o primeiro dia para evitar um modelo que brilha no papel, mas fracassa na produção.

Compreender mal o processo de desenvolvimento da IA

Um dos erros mais comuns que vejo é tratar um PoC de IA como um rápido sprint de codificação. Mas a IA não consiste em escrever algum código e ficar por aí. É preciso lidar com dados confusos, ajustes de modelos e validação no mundo real.

Imagine dar à sua equipa três semanas para provar que um modelo de IA pode prever falhas no equipamento. No papel, isso pode parecer exequível. Mas quando começa a investigar, encontra lacunas nos dados, apercebe-se de que as funcionalidades precisam de ser revistas e descobre que precisa de várias rondas de afinação, mesmo para uma precisão básica. Se apressar tudo isso, acabará com uma demonstração que parece boa no vácuo, mas que se desfaz na produção.

Mesmo as tarefas básicas de IA escondem frequentemente mais complexidade do que o esperado. Podem rapidamente transformar-se em meses de tratamento de casos extremos, refinamento de pipelines de dados e preparação para a integração. Se o seu calendário for demasiado apertado ou o seu âmbito for demasiado vasto, a PoC não lhe mostrará se a sua IA funciona. Apenas saberá quantos cantos teve de cortar para cumprir o prazo.

Desafios de integração e escalabilidade

Um PoC pode funcionar perfeitamente num ambiente controlado, mas quando o ligamos a sistemas reais com dados em tempo real e utilizadores reais, tudo se torna mais difícil.

Por exemplo, talvez tenha um PoC para detetar falhas de equipamento numa única fábrica. Funciona na perfeição no laboratório. Mas no momento em que a implementa em vários locais, descobre que cada local utiliza sensores diferentes, tem formatos de dados diferentes ou depende de configurações de hardware únicas. De repente, o seu PoC está a tropeçar em problemas que nunca enfrentou nos testes.

Isso é apenas integração. Agora adicione a escala: a sua PoC lidou com 10.000 registos nos testes, mas as operações reais atiram-lhe milhões todos os dias. Sem pipelines de dados sólidos, um design modular e prontidão para a nuvem, seu PoC promissor pode parar.

Por outras palavras, se a integração e a escalabilidade não estiverem no seu radar desde o primeiro dia, está apenas a adiar o momento em que estes problemas se transformam em crises de grande dimensão.

Lacunas de recursos e competências

A IA não é algo que um programador de pilha completa possa fazer sozinho durante um fim de semana. São necessários cientistas de dados, engenheiros de ML e especialistas no domínio, todos a trabalhar na mesma direção.

Digamos que entrega um projeto de PNL a uma grande equipa Java com zero experiência em formação ou afinação de modelos. O que é que vai conseguir? Atrasos nos sprints, uma pilha de dívidas tecnológicas e uma demonstração que nunca sai do parque de diversões.

Se os conjuntos de competências corretos não estiverem presentes desde o primeiro dia ou, pelo menos, não estiverem prontos para intervir quando necessário, está a preparar-se para enfrentar obstáculos, retrabalho e uma PoC que não vai a lado nenhum rapidamente.

Gestão de riscos e conformidade regulamentar

Uma prova de conceito pode parecer pouco arriscada, mas a segurança, a conformidade e as expectativas realistas continuam a ser importantes. Utilize registos de utilizadores reais numa PoC de IA sem os tornar anónimos, e poderá violar as leis de privacidade antes mesmo de começar.

Prometer demasiado é igualmente arriscado. Se apresentar o PoC como estando quase pronto para a produção, se o modelo falhar sob a pressão do mundo real, está a queimar a confiança das partes interessadas. Ignorar as verificações de conformidade ou inflacionar os resultados pode fazer com que as coisas avancem mais rapidamente, mas o revés - problemas legais, danos à reputação, atrasos na implementação - custa muito mais.

Trate corretamente os dados sensíveis, mantenha as suas reclamações fundamentadas e registe os riscos desde o primeiro dia. É assim que se evitam surpresas dolorosas mais tarde.

Como desenvolver um PoC de IA eficaz com o Innowise

Num minuto, temos uma demonstração vistosa - talvez preveja coisas, talvez automatize alguns cliques - e toda a gente está a perder a cabeça. Passadas algumas semanas, o modelo é instável, os resultados estão por todo o lado e aquele PoC brilhante está a ganhar pó num tópico esquecido do Slack.

É uma história demasiado familiar. Na Innowise, fazemos as coisas de forma diferente. A nossa equipa trata cada PoC de IA como um produto real desde o primeiro dia - não um brinquedo, não uma experiência descartável. Objectivos reais. Ciclos de validação reais. Uma verdadeira estratégia para o que virá depois de o entusiasmo da demonstração desaparecer.

Eis o que a nossa Desenvolvimento do ponto de venda processo parece.

Etapa 1: Definição do problema e dos objectivos

A primeira coisa que perguntamos a qualquer cliente é: "Qual é o problema real que estamos aqui para resolver?" Não estamos aqui para fazer IA pela IA. Talvez queira automatizar 30% da sua carga de trabalho de suporte. Talvez queira detetar defeitos de fabrico antes que eles rebentem com o seu orçamento. De qualquer forma, se não conseguir apontar para um alvo claro, está apenas a atirar tecnologia à parede e a esperar que alguma coisa pegue.

E aqui está o outro ponto inegociável: colocar toda a gente na mesa de trabalho desde cedo. Não apenas a TI. Estamos a falar de líderes empresariais, equipas de operações, pessoal de apoio, pessoal de dados - qualquer pessoa que sinta a dor todos os dias. Já vi modelos brilhantes não serem utilizados porque as pessoas que realmente precisavam deles não estavam informadas. Não seja esse projeto.

Etapa 2: Avaliar a disponibilidade e a qualidade dos dados

Uma IA de qualidade depende sempre de dados de qualidade. Se os seus dados estiverem dispersos, desactualizados ou cheios de buracos, nenhum modelo sofisticado os vai salvar. Começamos por analisar o que já tem - pense em registos transaccionais, comportamento do utilizador, feeds de sensores - e limpamos tudo com ferramentas como o Pandas ou o NumPy.

Se os seus dados estiverem incompletos, procuraremos formas de preencher as lacunas. Por vezes, isso significa gerar registos sintéticos com ferramentas como o DataSynthesizer ou o Synthpop, especialmente quando se trata de informações sensíveis ou eventos raros.

Por exemplo, uma vez trabalhámos com uma empresa de transportes marítimos globais com terabytes de dados de localização. No papel, pareciam excelentes, até que a nossa equipa se debruçou sobre eles. Mais de 30% dos registos não tinham carimbos de data/hora e algumas leituras dos sensores estavam completamente erradas devido a problemas de calibração. Se tivéssemos passado diretamente para a modelação, a PoC teria falhado por todas as razões erradas. Em vez disso, limpámos os dados, preenchemos os espaços em branco e passámos à modelação.

A lição? Não construa a sua IA sobre areias movediças. Primeiro, tenha uma base de dados sólida como uma rocha.

Etapa 3: Selecionar as ferramentas e tecnologias certas

Aqui, o nosso objetivo é escolher a ferramenta certa para o seu projectos inovadores de prova de conceito. Se um modelo simples do scikit-learn permite fazer o trabalho de forma mais rápida e económica, a decisão é nossa. Criámos sistemas de reconhecimento de imagem robustos utilizando YOLO ou Detectron2, mas os nossos especialistas também orientaram os clientes para o ML clássico quando este atinge os objectivos comerciais sem a bagagem extra.

Para a infraestrutura, tudo depende do que melhor se adapta à sua configuração. A nossa equipa pode optar pelo Amazon SageMaker, pela Plataforma de IA do Google Cloud ou pelo Machine Learning do Azure. E se precisar de escalar em grande escala, o Docker e o Kubernetes são as nossas escolhas preferidas.

Etapa 4: Desenvolvimento de um modelo de base

Nada mata uma PoC mais rapidamente do que o excesso de engenharia. Já vi equipas gastarem meses a construir um modelo inchado e perfeito, apenas para descobrirem que resolve o problema errado ou que ninguém precisa dele.

É por isso que a nossa equipa aposta no mínimo logo desde o início. Sem sinos, sem assobios, sem infra-estruturas maciças. Apenas o modelo básico que responde a uma pergunta: Será que esta ideia funciona mesmo? Normalmente, essa primeira versão vive num Jupyter Notebook ou no Google Colab. Rápido de configurar, fácil de experimentar e perfeito para obter resultados iniciais sem qualquer trabalho pesado. Se estivermos a correr contra o tempo para uma demonstração rápida, utilizamos uma ferramenta de baixo código como o Azure ML Studio. Às vezes, essa é a maneira mais inteligente de colocar um PoC funcional na frente dos tomadores de decisão sem gastar muitas horas de desenvolvimento.

Já construí PoCs inteiros assim: pequenos, pequenos, focados no laser. E se esse modelo de base aumentar a precisão em 15% ou eliminar 20% de tarefas manuais, é a nossa luz verde para escalar. O resto pode vir depois.

Etapa 5: Iteração e validação

Assim que o modelo de base parece promissor, a nossa equipa põe-no realmente à prova. Treinamos, testamos, ajustamos, repetimos vezes sem conta, até vermos resultados estáveis ou batermos numa parede. É aí que entram coisas como a validação cruzada e o ajuste de hiperparâmetros (GridSearchCV, Keras Tuner, Optuna).

E quando se trata de validação, não nos limitamos a olhar e esperar pelo melhor. Os nossos especialistas aprofundam as métricas que realmente nos dizem o quão bem (ou mal) o modelo se está a sair - matrizes de confusão e curvas ROC para classificação, MSE e R-quadrado para regressão.

Além disso, registamos tudo no MLflow: todas as experiências, todos os parâmetros e todas as versões. Assim, se alguém perguntar porque é que a versão 17 teve um desempenho superior à versão 20, podemos identificar exatamente o que mudou.

Etapa 6: Planear a integração e a escalabilidade

Desde o primeiro dia, pensamos na forma como o seu modelo de IA irá funcionar no mundo real. Talvez seja necessário enviar dados para o seu CRM, obter informações do seu ERP ou acionar acções na sua plataforma existente. Seja qual for o caso, a nossa equipa planeia isso desde o início.

Para a integração, os nossos especialistas criam normalmente uma API RESTful (Flask ou FastAPI) para que outros sistemas possam ligar-se facilmente ao modelo. Em seguida, empacotamos tudo no Docker para mantê-lo estável e fácil de implantar em qualquer lugar.

Para a escalabilidade, utilizamos o Kubernetes para gerir e escalar tudo automaticamente. O Kafka faz a gestão de pipelines de dados em tempo real. E suponhamos que o seu tráfego é imprevisível (olá, vendas de férias ou lançamentos de produtos). Nesse caso, usaremos ferramentas sem servidor, como AWS Lambda ou Google Cloud Functions, para que seu sistema possa lidar com picos repentinos sem suar a camisa.

Etapa 7: Documentar o processo e comunicar com as partes interessadas

Os projectos de IA desmoronam-se rapidamente quando apenas a equipa de desenvolvimento sabe o que se está a passar. É por isso que a nossa equipa se certifica de que todos - líderes empresariais, equipas de operações e pessoal não técnico - podem seguir a história. Claro, o código fica no GitHub, mas também mantemos resumos fáceis de digerir no Confluence ou no Markdown. Sem jargões, sem adivinhações.

E não desaparecemos numa caverna de programadores. Os nossos especialistas partilham resultados intercalares, demonstrações rápidas, actualizações no Slack e check-ins no sand hort, para que todos vejam o progresso e se pronunciem atempadamente.

Etapa 8: Avaliar, aprender e planear as etapas seguintes

Quando tudo está dito e feito, tudo se resume a resultados. A nossa equipa apresenta as métricas em dashboards ou relatórios, destacando o que foi bem sucedido e o que precisa de ser trabalhado.

Se for uma vitória, conversamos sobre os próximos passos - talvez a criação de um piloto ou a implementação de uma produção completa. Se a PoC não for bem sucedida, os nossos especialistas descobrem porquê. Por vezes, isso significa ajustar os pipelines de dados, trocar algoritmos ou repensar a nossa abordagem. E, por vezes, apercebemo-nos de que a ideia não é viável, o que não tem qualquer problema. Falhar rapidamente com conhecimentos reais é melhor do que desperdiçar meses num beco sem saída.

Teste a sua visão de IA sem gastar muito dinheiro.

Por que fazer parceria com a Innowise para PoC de IA

Um PoC de IA dá-lhe uma forma rápida e de baixo risco de testar se a sua ideia funciona mesmo antes de apostar tudo. Mas para obter um valor real, precisa de um parceiro que conheça o processo. E é aí que nós entramos. Eis o que obtém quando faz uma parceria com a Innowise:

Experiência de ponta a ponta

Desde conjuntos de dados confusos até insights refinados, nossos engenheiros de dados, profissionais de ML e especialistas de domínio lidam com todo o pipeline. Sem lacunas, sem suposições.

Experiência comprovada

Com mais de 1300 projectos no nosso currículo nos sectores da saúde, finanças e indústria transformadora, sabemos como transformar ideias de IA em resultados que fazem mover a agulha.

À prova de riscos e pronto para auditoria

Bloqueamos os seus dados e verificamos todas as caixas de conformidade - GDPR, HIPAA, PCI DSS, PSD2 - todo o alfabeto, desde o primeiro dia. Assim, a PoC passa despercebida pelos auditores, em vez de se deparar com a burocracia.

Comunicação transparente

Os nossos especialistas definem KPIs muito precisos e mantêm a comunicação aberta - para que todos saibam exatamente em que ponto se encontra o PoC e o que virá a seguir.

Soluções preparadas para o futuro

Os nossos especialistas integram a escalabilidade em cada construção. Quando o seu PoC supera os testes, ele desliza diretamente para a produção e continua a flexibilizar-se à medida que os seus objectivos aumentam.

Foco no mundo real

A nossa equipa não trabalha com conjuntos de dados higienizados ou cenários irrealistas. Lidamos com entradas confusas, casos extremos difíceis e o tipo de restrições que a sua empresa realmente enfrenta.

Prove que funciona antes de apostar tudo com Desenvolvimento da AI.

Não construa às cegas: valide primeiro

Pelo que vi, uma PoC de IA sólida - quer se trate de um modelo preditivo clássico, de um pipeline de visão por computador ou mesmo de um PoC de IA generativa - pode poupar-lhe muito tempo, dinheiro e stress no futuro. Dá-lhe uma visão clara do que está realmente a funcionar, onde estão as lacunas e se a sua ideia se aguenta fora de um ambiente de teste. Não vai querer descobrir que o seu modelo se avaria sob pressão depois de já ter afetado grandes recursos.

Por isso, antes de mergulhar num desenvolvimento completo, sugiro que se faça um pequeno PoC específico utilizando dados comerciais reais. Transforma as suposições em provas concretas e dá-lhe a confiança necessária para apostar ou desistir, sem arrependimentos.

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Maksim Hodar

Diretor de Transformação Digital, CIO

Com mais de 8 anos de experiência em transformação digital, Maksim transforma desafios tecnológicos complexos em vitórias comerciais tangíveis. Ele tem uma verdadeira paixão por alinhar as estratégias de TI com objectivos gerais, garantindo uma adoção digital sem problemas e um desempenho operacional de elite.

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