Referência técnica e de governança

A maioria dos pilotos de IA generativa nunca mostra impacto mensurável em resultados: eles empacam em quatro coisas - prontidão de dados, risco e conformidade, custo e valor. Esta implementação de referência mostra como reduzir o risco dessas quatro, com a evidência para prová-lo.

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Esta é a referência pública de uma abordagem orientada à medição para a IA generativa em setores regulados: um agente conversacional de saúde para adesão à medicação cuja afirmação clínica sempre deve citar um cartão verificado da base de conhecimento - ou o agente se recusa -, acompanhado de um arcabouço de avaliação validado por CI que o comprova.

Para uma orientação de uma página voltada a tomadores de decisão, comece pelo sumário executivo.

Os quatro modos de falha, cada um com uma resposta

Cerca de 70-95% dos pilotos de IA generativa empacam antes do impacto mensurável, e quatro causas fazem a maior parte do dano. Cada uma tem um artefato concreto aqui:

Prontidão de dados vai para o scorecard de prontidão de dados e um corpus documentado, licenciável e sem PHI.
Risco e conformidade vai para um envelope seguro imposto de forma determinística (recusar ou escalar) e o pacote de governança com a postura regulatória.
Custo vai para um livro de custos as-if-paid e o modelo de custo em volume.
Valor vai para o modelo de valor e o mapa de oportunidades, incluindo onde a IA não é a resposta.

Dois sprints

O trabalho corre como dois sprints: Discovery - é a oportunidade certa, os dados estão prontos, qual é o valor e o risco - e PoC para Produção - um sistema medido, seguro e com forma de produção, com a evidência para lançá-lo.

O que você recebe

Mapa de oportunidades Por que esta oportunidade foi escolhida, o que foi despriorizado e onde a IA não é a resposta.

Modelo de valor O caso de negócio sobre o caso próprio da demo: custo de operação medido, resultado ilustrativo, sensibilidade.

Scorecard de prontidão de dados Uma autoavaliação com notas do corpus, e o scorecard para rodar sobre os seus próprios dados.

Calibração do juiz e evals O arcabouço de avaliação e o gate de calibração humano-vs-juiz que bloqueia o lançamento na segurança.

Runbook de operações O handoff do operador: entrega, observação, definição de pronto de produção, postura de incidentes.

Blueprint com custos De demo a produção em cinco camadas, com faixa de timeline e custo em volume.

Explore a biblioteca

Governança e prontidão Prontidão para HIPAA, o Regulamento de IA da UE, o NIST AI RMF, a ISO/IEC 42001 e regimes regionais de proteção de dados.

Decisões de arquitetura Os ADRs por trás do grafo do agente, da recuperação, das salvaguardas, da avaliação e da implantação.

Diagramas Visões C4 de contexto, contêiner e componentes, a máquina de estados do agente e o pipeline de avaliação.

Referência A postura regulatória, o cartão do modelo, a declaração de dados, o glossário e a pilha empresarial do agente.

Parte do portfólio de Waldemar Szemat · szemat.pro
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