Problema, baseline e dados
Livro canônico sobre descobrir se IA é necessária, formular o problema, construir um baseline e tornar dados e métricas auditáveis. - Capítulo: Da necessidade à evidência Aplicação: Caderno de campo operacional.
Da necessidade à evidência
Este capítulo ensina a começar um sistema de IA pela decisão que precisa melhorar, e não pelo modelo disponível. A equipe transforma “usar IA” em uma hipótese verificável, identifica usuário, ação, resultado e limites, constrói um baseline sem IA e define métricas antes do experimento. O caso de triagem de ordens de serviço mostra como selecionar exemplos, rótulos e divisões de dados sem vazamento temporal, além de comparar ganho, custo e risco. O leitor termina com um contrato de decisão e critérios claros para avançar, corrigir os dados, manter uma regra simples ou encerrar corretamente a iniciativa.
Caderno de campo: provar valor antes de automatizar
Neste laboratório, o leitor transforma a ideia de priorizar ordens de serviço com IA em um experimento reproduzível. Primeiro escreve o contrato da decisão; depois executa uma regra simples como baseline e mede seus resultados. Em seguida provoca vazamento temporal, rótulo contaminado e amostragem enviesada para observar como métricas aparentemente melhores podem enganar. Cada etapa gera arquivos, saídas e uma decisão que outra pessoa consegue auditar. O exercício termina escolhendo entre manter a regra, corrigir processo ou dados, testar um candidato em modo sombra ou encerrar a iniciativa.