São Paulo — InkDesign News — A mensuração precisa da eficácia de produtos baseados em inteligência artificial (IA), especialmente aqueles que utilizam modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e deep learning, tem sido um desafio técnico e estratégico para empresas. Definir métricas alinhadas ao impacto real desses produtos é essencial para garantir que decisões sejam tomadas com base em dados consistentes e direcionar melhorias contínuas.
Tecnologia e abordagem
Em produtos de machine learning (ML) com múltiplos públicos, tanto internos quanto externos, estabelecer métricas que capturem o desempenho do modelo e seu impacto é complexo. A abordagem sugerida começa com a definição clara das perguntas que o produto deve responder — como o sucesso na geração de uma saída, a latência até essa entrega e a aceitação do usuário final. Para isso, usa-se uma combinação de métricas de cobertura, latência e feedback do cliente, segmentadas em indicadores líderes (input) e indicadores de resultado (output).
Por exemplo, no caso de LLMs que produzem respostas textuais, imagens ou música, o monitoramento deve abranger múltiplos formatos e tipos de saída, exigindo métricas específicas e customizadas. A coleta dos dados pode ocorrer via instrumentação de engenharia de dados, complementada por avaliações manuais e automatizadas da qualidade.
Aplicação e desempenho
Ao aplicar essa framework a produtos como sistemas de busca AI ou geração automática de descrições em plataformas de e-commerce, as métricas principais incluem a cobertura (percentual de buscas com resultados), latência (tempo para exibir resultado), e satisfação do usuário (percentual de feedback positivo ou necessidade de edições).
“Mas isso é uma métrica de negócio, já rastreamos precisão e recall”
(“But this is a business metric, we already track precision and recall.”)— Equipe de Engenharia
Esses dados são fundamentais para entender não apenas a performance técnica, mas também a adoção e retenção dos usuários, possibilitando ajustes tanto na arquitetura do modelo quanto na experiência oferecida.
Impacto e mercado
A utilização de métricas integradas ao impacto do produto contribui para um alinhamento entre equipes técnicas e negócios, evitando múltiplas interpretações divergentes de “qualidade”. Em mercados onde a diferenciabilidade da IA é competitiva, medir adequadamente a eficácia acelera o ciclo de aprendizado e inovação. Ainda, estabelecer rigor desde avaliações manuais até automáticas robustece o processo de validação.
“O risco de múltiplas versões de métricas leva a cenários onde não se trabalha para o mesmo resultado”
(“The risk of having multiple flavors of an ‘accuracy’ or ‘quality’ metric is that everyone will develop their own version, leading to a scenario where you might not all be working toward the same outcome.”)— Sharanya Rao, Group Product Manager, Intuit
Próximos passos envolvem a automação desses processos de avaliação e a adaptação constante das métricas para novos formatos e casos de uso, especialmente conforme LLMs e outras arquiteturas de deep learning se expandem para ambientes multimodais e personalizados.
Fonte: (VentureBeat – AI)
