Resumo
- IA deve ser avaliada pelas ações permitidas, pela evidência visível e pela correção humana.
- Um piloto precisa medir precisão por tarefa, exceções, tempo de supervisão e reversão.
Inteligência artificial reúne técnicas que encontram padrões, geram resultados ou escolhem ações a partir de dados. Essa amplitude explica o campo, mas não aprova uma implantação. Assistente de texto, classificador de fraude e processo autônomo têm consequências diferentes.
O primeiro controle é a autoridade. Um sistema de baixo risco sugere texto que alguém aceita. Outro pode alterar cadastro, bloquear pagamento ou iniciar trabalho técnico. Este exige permissões explícitas, registros duráveis, evidência consultável e uma pessoa responsável por desfazer o resultado.
O desempenho deve ser medido no fluxo: saída aceita, ação falsa, exceção perdida, minutos de conferência, recuperação após falha e resposta a mudanças nos dados. Se cria mais casos para investigação humana, a automação talvez apenas transfira o custo.
Disponibilidade, latência, tratamento de dados e mudanças do fornecedor também podem alterar o serviço depois do teste. Decisões críticas precisam manter rota manual ou alternativa e registros portáveis.
A evidência convincente seria um piloto monitorado em tarefa fixa, com limite de decisão e taxa de correção publicados. A demonstração comprova possibilidade, não operação confiável.
