IA não é modelo. É plataforma - Otávio Ribeiro

Começando a CODECON com o assunto que eu fui buscar mais entendimento e aprimorar meus conhecimentos: IA.

Nesta palestra pude analisar e ver formas de trabalhar e confiar na IA para que ela não se perca no resultado correto esperado. Otávio usou uma analogia muito boa:

CEO perguntou o quanto foi faturado, CTO faz um prompt pra IA e ela traz um resultado, mas o comercial tras outro valor. E o pensamento que fica é: qual o correto? como verificar qual o dado correto e como deixar o dado correto?

As vezes simplesmente dizemos que a IA está errada e mandamos ela consultar novamente. Dado muda mas ainda não está correto. O problema é a IA ou o contexto que você passou pra ela? O contexto está organizado ou você só jogou suas planilhas lá?

Dados estruturados, padronização de respostas, criar uma fonte de informação unificada para facilitar a consulta da IA podem e irão aumentar e muito a assertividade dela.

E para finalizar ele ainda pontuou dicas do que já iniciar fazendo sem esperar alguém pedir:

• Descobrir onde a IA está chutando: Encontre onde ela oscila, este é o foco inicial para saber onde corrigir.

• Escrever as decisões antes do prompt: Planejar, entender e evidenciar isto em um arquivo é de graça e vai ajudar muito mais que aumentar o esforço ou escolher um modelo mais caro.

• Começa por uma fonte só: Inicialmente você não precisa de uma grande plataforma. O dado fundamental em 1 arquivo já vai ajudar e muito.

Interessante perceber que esse case de dados me fez refletir sobre como funciona meu desenvolvimento assistido com IA. O agente sem contexto, sem regras, sem padrões pode acertar as vezes, e errar muitas outras. Mas um agente com um harness bem estruturado, vai acertar muito mais e não irá criar ou inventar coisas que não existem.