Transformação Digital
Gestão de mudança
Você crê em tudo que vê, especialmente na Internet? Provavelmente você responderia “não” a essa pergunta. Mas será que nessa negativa você está incluindo as respostas que recebe dos agentes de inteligência artificial do tipo chatbot com os quais interage diariamente? Se na sua avaliação eles oferecem respostas com informações precisas, saiba que existem muitas práticas de qualidade aplicadas à IA para que isso aconteça.
Já falamos aqui no blog da Inmetrics sobre como a qualidade, na indústria de software, está associada à percepção de confiança. Avaliamos que aplicações tem qualidade quando elas funcionam dentro da nossa expectativa; quando temos segurança de que os cálculos estão corretos e, consequentemente, são verdadeiras as informações que estamos vendo na tela.
Não é diferente na interação com agentes de inteligência artificial. Esperamos que eles funcionem como um chatbot, respondendo às nossas perguntas, mas necessariamente nos passando informações corretas. Para que isso ocorra, os agentes devem acessar e manipular um volume bastante grande de informações e em muito pouco tempo. Para que a saída – ou resposta – seja verdadeira, é necessária a aplicação de muitas práticas de qualidade aos agentes. Vamos entender neste texto a importância desse trabalho e como ele ocorre.
Vivemos a Era da inteligência artificial e, com ela, desafios importantes relacionados à confiabilidade das informações. Em um cenário no qual conteúdos podem parecer verdadeiros sem necessariamente serem, levantam-se discussões sobre os limites éticos da tecnologia, abordando frequentemente o tema da pós-verdade: um contexto no qual informações verossímeis ganham destaque como se fossem fatos comprovados ou a verdade objetiva.
A mentira é mais fácil e mais barata de ser produzida; contudo, é a verdade que gera valor real para o negócio. Exatamente por isso as práticas de qualidade aplicadas à IA tornam-se tão fundamentais. Elas aumentam o rigor no uso e no processamento de dados, assegurando que as aplicações entreguem informações confiáveis e relevantes para o usuário.
Em nossas rotinas, tanto pessoais como profissionais, fazemos consultas e demandamos tarefas a agentes de inteligência artificial, tratando-os como legítimos co-pilotos. Ao assumirmos essa metáfora em profundidade, cabe uma pergunta: se você não confiasse em seu co-piloto, faria uma manobra arriscada na aeronave a partir das informações recebidas por ele?
Entretanto, desenvolver segurança com aplicações de IA esbarra necessariamente em uma das principais capacidades dos agentes, especialmente os de inteligência artificial agêntica: autonomia. Assim como os co-pilotos, é desejável que agentes funcionem corretamente e com o mínimo possível de nossa supervisão. Contudo, como confiar se não há total visibilidade da execução de tarefas?
É exatamente aí que entram as práticas de qualidade aplicadas à IA. Elas têm a função de reduzir os riscos dos LLMs tratarem incorretamente os dados. Na prática, são minimizadas as chances de você receber uma informação pouco precisa, reduzindo assim o impacto de uma possível decisão equivocada.
Como quaisquer outras aplicações, garantimos a qualidade dos agentes de inteligência artificial por meio de testes. Os que são classicamente realizados em outros tipos de softwares – testes unitários, de integração, manuais e até os testes de experiência – também são executados em agentes de IA. Contudo, há outros, mais específicos e fundamentais para aumentar a confiabilidade desse tipo de sistema. Para explicá-los, vale lembrar das redes neurais, o modelo de arquitetura de aplicações de inteligência artificial.
Redes neurais artificiais estruturam-se em camadas, sendo que os valores de saída de uma são os de entrada da próxima. As camadas calculam a soma ponderada levando em consideração os valores recebidos, os pesos de cada um deles e um valor de viés.
Testar o viés é uma das principais práticas de qualidade aplicadas à IA. Checa-se, inicialmente, o nível de profundidade do viés. O mais superficial, o estatístico ou computacional, pode ser averiguado e corrigido por meio de testes automatizados. Já os mais profundos, como o viés humano e até sistêmico – que muitas vezes envolve a cultura da empresa – nem sempre é corrigível pela indústria de software.
Além do viés, testam-se as entradas e saídas de cada camada por meio de testes metamórficos. Eles são frequentemente utilizados em LLMs por resolver o “Problema do Oráculo”, quando não há um gabarito absoluto de respostas das aplicações – realidade comumente enfrentada com os LLMs, que são sistemas de natureza probabilística.
Por fim, agentes de inteligência artificial “alucinam”. Para reduzir esse efeito, aplica-se a qualidade como serviço, ou seja, testa-se ininterruptamente a aplicação para verificar se as “alucinações” estão contaminando os fluxos de trabalho do agente e em que ponto da arquitetura essa contaminação está acontecendo.
E as previsões é que a demanda por qualidade como serviço aplicadas a agentes irá só aumentar. O relatório FutureScape 2026 da International Data Corporation, a IDC, aponta que 80% das aplicações empresariais serão permanentemente monitoradas em produção. Considerando que 75% dos dispositivos vendidos em 2026 tem IA embarcada sendo o segmento corporativo o principal responsável pelo crescimento, um número cada vez maior de LLMs precisarão ser continuamente inspecionados.
Aqui na Inmetrics, nascemos com o propósito de elevar a qualidade e a performance de aplicações. Atualmente a nossa unidade de Experiência Digital é dedicada a blindar tanto a receita quanto a reputação da sua empresa por meio de engenharia de qualidade. Procedemos com testes em escala e de forma massiva para identificar falhas antes delas se tornarem bugs.
Já na unidade de Consultoria, Dados e IA, um dos nossos focos é implementar inteligência artificial já focando na otimização de processos, apoiando assim toda a jornada — da concepção à execução — de soluções tecnológicas que geram impacto real no negócio.
Se você deseja implementar agentes de inteligência artificial nas aplicações da sua empresa mas teme as consequências de erros que eles podem gerar, entre em contato e converse com um dos nossos especialistas! Temos expertise avançada para verificar a qualidade de LLMs em todos os níveis, mitigando ao máximo os riscos de tratamento incorreto de dados.
