AI Agent Eval Harness
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
Seção intitulada “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
Seção intitulada “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.