Como desenvolver um produto de IA generativa: o que você precisa saber antes

Introdução

A IA generativa é fácil de experimentar, mas consideravelmente mais difícil de transformar em um produto no qual as pessoas possam confiar. Uma equipe pode conectar um modelo de linguagem a uma interface de chat em poucos dias. Fazer com que essa interface lide com solicitações reais de clientes, respeite permissões de acesso, trabalhe com dados da empresa e se recupere de respostas incorretas é outra história completamente diferente.

Para empresas que estão considerando a IA generativa para aplicações comerciais, a primeira decisão não é qual modelo usar. É se o problema realmente exige um novo produto. Ferramentas de IA prontas para uso podem atender à maior parte das necessidades, enquanto uma implementação personalizada faz mais sentido quando o software existente não consegue acomodar o fluxo de trabalho necessário. As empresas que estão avaliando essa última opção podem consultar os engenheiros de IA generativa da SysGears para explorar os requisitos técnicos de um produto desenvolvido em torno de seu caso de uso específico.

Um produto de IA generativa envolve muito mais do que simplesmente colocar um modelo por trás de uma interface com a marca da empresa. O modelo pode lidar com a linguagem, mas o restante da aplicação determina quais informações ele pode utilizar, se pode interagir com outros softwares e o que acontece quando sua resposta não atinge o objetivo. Essas decisões afetam a utilidade do produto tanto quanto a própria escolha do modelo.

Um assistente interno pode induzir os funcionários ao erro se recuperar um documento de política desatualizado. Se lhe for concedido acesso aos registros de clientes, as permissões de acesso tornam-se tão importantes quanto a qualidade das respostas. Se o aplicativo também puder alterar registros, uma resposta convincente, mas incorreta, poderia causar danos reais.

Esses não são detalhes para serem corrigidos após o lançamento. Eles influenciam a arquitetura, o esforço de engenharia envolvido e os custos de desenvolvimento da IA, incluindo o que é necessário para manter o produto em funcionamento. Uma empresa deve analisar esses aspectos antes de se comprometer com o desenvolvimento, enquanto ainda há margem para restringir o escopo ou decidir que uma ferramenta existente seria suficiente.

Comece com um problema que exija IA generativa

Uma demonstração convincente pode obscurecer um problema de negócios bastante comum. Se os funcionários gastam muito tempo pesquisando documentação interna, por exemplo, um sistema de busca semântica pode ser suficiente. Se eles precisam interpretar documentos longos, extrair detalhes específicos e redigir respostas usando informações de várias fontes, um modelo de linguagem pode agregar algo mais substancial.

Essa distinção é importante desde o início. A IA generativa justifica seu custo quando o software precisa dar sentido a materiais confusos e não estruturados ou elaborar algo que dependa do contexto. Para uma tarefa regida por regras fixas, porém, um script comum costuma ser mais barato de executar e mais confiável.

Considere um distribuidor que lida com um fluxo constante de consultas sobre produtos. Os clientes descrevem o mesmo item de todas as maneiras possíveis, de modo que um aplicativo de IA generativa poderia compreender suas solicitações, extrair as especificações relevantes e redigir uma resposta. Os níveis de estoque são outra questão. Esses dados precisam vir de registros de estoque em tempo real, enquanto um preço cotado deve seguir as regras de precificação da empresa, e não qualquer valor que o modelo venha a produzir.

Vale a pena manter essa divisão de tarefas bem clara: deixe o modelo lidar com a linguagem e deixe as operações previsíveis a cargo do software convencional sempre que possível.

Antes de iniciar qualquer desenvolvimento, defina exatamente o que deve ser melhorado. A equipe de vendas pode precisar de menos tempo para elaborar uma cotação; os clientes podem receber uma resposta sem precisar esperar por um agente de suporte. De qualquer forma, registre como o processo funciona atualmente. Caso contrário, uma equipe pode acabar comemorando a adoção de sua nova interface de IA sem saber se ela realmente facilitou o trabalho.

Desenvolver x Comprar: quanto controle você realmente precisa?

A decisão entre desenvolver ou comprar é frequentemente apresentada como uma escolha entre propriedade total e conveniência. Na prática, existem várias opções intermediárias.

Ferramentas de IA prontas para uso são um ponto de partida sensato quando uma empresa precisa de recursos conhecidos, como assistência à redação, resumos de reuniões, análise de documentos ou pesquisa de uso geral. Esses produtos geralmente exigem menos trabalho de engenharia, e seus fornecedores cuidam de grande parte da infraestrutura subjacente. Uma empresa pode testar se os funcionários consideram um recurso útil sem precisar financiar primeiro um projeto de desenvolvimento dedicado.

O problema surge quando uma ferramenta genérica precisa se adequar a um processo para o qual não foi projetada. Ela pode não ser compatível com um banco de dados legado, por exemplo, ou não aplicar as permissões de acesso corretas quando os funcionários têm funções diferentes. Seus resultados também podem precisar ser adaptados antes que outro sistema empresarial possa utilizá-los. APIs e opções de configuração podem ajudar a preencher essas lacunas, mas não necessariamente cobrirão as peculiaridades de um fluxo de trabalho já estabelecido.

Um produto de IA personalizado torna-se mais justificável quando o próprio fluxo de trabalho é uma vantagem competitiva, quando os produtos existentes não conseguem atender a um requisito essencial ou quando o aplicativo precisa de integração estreita com dados proprietários e sistemas internos.

Uma terceira opção é desenvolver seu próprio aplicativo em torno de um modelo hospedado por um provedor externo. A empresa desenvolve a interface e a lógica por trás dela, integra o sistema ao seu software existente e define sua própria maneira de testar os resultados. O próprio modelo é acessado por meio de uma API, portanto, não há necessidade de treinar um modelo básico do zero. Isso dá à empresa margem para moldar o produto em torno de seu fluxo de trabalho, embora ainda dependa dos preços do provedor, da disponibilidade do modelo e dos limites do serviço.

Essa última distinção merece atenção. Desenvolver um aplicativo de IA personalizado e desenvolver um novo modelo de IA são empreendimentos diferentes. Treinar um modelo básico requer recursos computacionais substanciais, conhecimento especializado, dados adequados e experimentação contínua. A maioria das empresas não precisa arcar com esse fardo. Um modelo existente, complementado com a recuperação de documentos da empresa ou acesso a ferramentas cuidadosamente projetadas, pode ser suficiente.

Escolha a arquitetura com base no trabalho

Uma vez que o caso de negócios esteja claro, o próximo desafio é decidir como o aplicativo funcionará. O modelo é apenas um componente, e pode não ser aquele que consome mais tempo de engenharia.

Para um assistente de documentos, a geração aumentada por recuperação (RAG) costuma valer a pena ser considerada. Em vez de depender exclusivamente do que um modelo aprendeu durante o treinamento, o aplicativo recupera trechos relevantes de uma fonte de informação aprovada e os inclui no prompt. O modelo então formula uma resposta usando esse material.

Respostas baseadas em políticas internas ou em informações atuais sobre produtos podem ser mais relevantes, desde que a recuperação funcione corretamente. Isso não é garantido. A busca pode trazer um documento obsoleto, deixar passar uma ressalva crucial ou fornecer ao modelo uma passagem que ele, por sua vez, interprete incorretamente.

A recuperação precisa ser testada por si só. A forma como os documentos são divididos em partes pode afetar o que o sistema encontra, e mesmo um bom resultado de busca é inútil se vier de uma fonte que o usuário não deveria ver. Os direitos de acesso de um funcionário devem ser respeitados no processo de recuperação, em vez de serem ignorados porque uma busca por acaso revelou material restrito. O próprio aplicativo precisa fazer valer a autorização. Não se deve confiar no modelo para tomar essa decisão.

O ajuste fino tem uma finalidade diferente. Ele pode ajudar a adaptar o comportamento de um modelo, o formato de resposta ou o tratamento de padrões de tarefas recorrentes quando há exemplos de treinamento adequados disponíveis. Não é um substituto direto para a recuperação quando o principal problema é o acesso a fatos em constante mudança. Um modelo ajustado com base no catálogo de produtos do ano passado não saberá automaticamente o que mudou esta manhã.

Um prompt e uma API de modelo podem ser tudo o que um aplicativo de escopo restrito precisa, pelo menos para começar. Isso depende de quão previsíveis são as entradas e do que se espera que o sistema faça com sua saída. Se cada resposta precisar ser verificada em relação a um grande conjunto de documentação interna, a recuperação pode se tornar necessária; para uma tarefa mais simples, isso poderia apenas aumentar a sobrecarga.

Mantenha a primeira versão enxuta e teste-a com solicitações reais, não apenas com entradas de demonstração bem elaboradas. Observe como ela lida com uma pergunta vaga ou com informações ausentes. Se ela fingir saber em vez de admitir uma lacuna, isso é algo a ser corrigido antes de adicionar mais componentes.