Maximizar o ROI da IA: Por que a observabilidade é essencial

As aplicações de inteligência artificial estão cada vez mais atraindo as empresas. Mas sua expansão destaca suas limitações. Respostas incompletas, ofensivas ou totalmente imprecisas (comumente chamadas de "alucinações"), vulnerabilidades de segurança e respostas muito genéricas, dificultam sua adoção em larga escala.

Alucinações, falhas de segurança e erros fragilizam a confiança das empresas em suas aplicações de IA e retardam seu desenvolvimento. Como ilustra o caso de dois advogados sancionados por terem apresentado um resumo jurídico contendo casos fictícios gerados por IA, respostas inadequadas de um LLM podem manchar uma imagem e reputação ao corroer a confiança.

A observabilidade reúne as tecnologias e práticas que permitem entender o estado de um sistema técnico. Para as aplicações de IA, isso implica uma visão completa, de ponta a ponta. Ajuda as empresas a avaliar a qualidade dos resultados dos modelos de linguagem (LLM), enquanto detecta alucinações, vieses, toxicidade, problemas de desempenho e custos. Precisamos de observabilidade na IA, pois esta tecnologia começa a mostrar seus limites no momento exato em que se torna indispensável. Quando substituem os motores de busca, os usuários dos LLM esperam que eles forneçam respostas precisas. Se a IA falhar nessa tarefa, ela corrói a confiança. 

Assim como a nuvem gerou ferramentas para avaliar e monitorar seus serviços, o crescimento da inteligência artificial exige suas próprias soluções de observabilidade. As aplicações de IA não podem mais ser tratadas como simples experimentos. Elas devem ser geridas com o mesmo rigor que qualquer aplicação crítica.

Um dos principais desafios para as organizações que utilizam IA é ter um meio confiável para avaliar a precisão dos modelos. Desde a avaliação até a monitorização, a observabilidade desempenha um papel crucial na gestão do desempenho das aplicações de IA. Permite identificar as soluções mais adequadas entre a diversidade de modelos e ferramentas disponíveis, garantir um acompanhamento contínuo após sua implementação para detectar e corrigir eventuais anomalias, e otimizar o equilíbrio entre desempenho, latência e custos. Ao integrar esses mecanismos, as organizações podem explorar a IA de forma mais eficaz e controlada.

Para implementar a IA com confiança, as empresas devem visar um nível de exigência elevado, bem além do simples "suficientemente bom". As respostas dos LLM devem ser honestas, inofensivas e úteis.

Devem apoiar-se em fatos verificáveis, sem erros ou invenções, e se destacar em tarefas complexas como resumo, inferência ou planejamento. Uma IA responsável também sabe reconhecer seus limites e abster-se de responder na ausência de informações. A segurança é primordial, a IA não deve expor dados pessoais nem ceder a manipulações. Mecanismos robustos devem prevenir vieses, estereótipos e desvios tóxicos. Finalmente, a inteligência artificial deve produzir respostas claras, úteis e diretamente utilizáveis, a serviço dos objetivos dos usuários, para melhorar sua eficácia e a qualidade de suas decisões.

Para tarefas que requerem uma memorização confiável, é necessário enriquecer os LLM com fontes de dados externas para garantir a precisão. Este é o princípio da geração aumentada pela pesquisa (RAG), que combina LLM e bases de dados factuais para respostas mais precisas.

O RAG Triad é um conjunto de métricas que permite avaliar as aplicações RAG para garantir que sejam honestas e úteis. Baseia-se em três critérios: Relevância do contexto, Ancoragem e Relevância da resposta. Ao decompor um sistema RAG em seus elementos (consulta, contexto, resposta), este quadro de avaliação permite identificar os pontos de falha e otimizar o sistema de forma direcionada.

A observabilidade ajuda a limitar as alucinações, detectar respostas erradas e identificar falhas de segurança. Com o surgimento dos fluxos de trabalho multi-agentes, torna-se crucial monitorar as chamadas de ferramentas, rastros de execução e o bom funcionamento dos sistemas distribuídos. Proteger-se contra os riscos implica alinhar os modelos e adicionar salvaguardas às aplicações para avaliar a toxicidade, os estereótipos e os ataques adversários. É uma tecnologia chave para explorar plenamente o potencial da IA, transformar as empresas, otimizar processos, reduzir custos e desbloquear novas fontes de receita.