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AI Agent Eval Harness

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 é comprar essas quatro, com a evidência para provar.

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:

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.