Otimizando fluxos de trabalho de IA com um humano no meio

A inteligência artificial (IA) e a IA generativa (GenAI) estão se tornando cada vez mais essenciais para as organizações que buscam criar aplicativos rápidos, confiáveis, interativos em tempo real e sensíveis ao contexto. No entanto, algumas organizações estão ficando para trás, pois estão abordando a adoção com muita cautela ou enfrentando desafios com a implementação.

Um recente Relatório do MIT descobriu que 95% da implementação da IA generativa das empresas está aquém do esperado. A pesquisa descobriu que isso se baseava na lacuna de aprendizado das ferramentas e organizações, e não na qualidade dos modelos de IA em si. As ferramentas de IA, como o ChatGPT, funcionam bem para funcionários individuais, mas não funcionam no uso corporativo, pois não aprendem nem se adaptam aos fluxos de trabalho.

O papel humano na orientação da IA

Parte da hesitação subjacente à adoção da IA é o medo de que ela substitua os empregos humanos. Embora isso possa ser verdade para algumas funções, o estado atual do trabalho do conhecimento é mais uma mudança dinâmica do que uma substituição total de empregos. Os seres humanos costumavam se concentrar apenas na produção, e agora a IA assumiu essa função. Os seres humanos estão desempenhando um papel mais de apoio: fornecendo dados aos mecanismos de IA, revisando o trabalho deles e, em seguida, fornecendo contexto adicional ou ajustando os prompts para melhorar os resultados.

Embora os humanos precisem se adaptar a essa mudança dinâmica, eles ainda desempenham um papel crucial nos fluxos de trabalho de IA. Os seres humanos assumem o papel de um “Condutor de IA,um profissional que orquestra agentes de IA com intenção e criatividade. Em vez de limpar os agentes de IA, eles estão orientando-os por meio das lentes do conhecimento do setor e da experiência pessoal. Em vez de temer a IA como concorrente, ela deve ser vista como uma ferramenta que está esperando para ser direcionada.

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Humanos no meio de fluxos de trabalho de IA

As empresas estão hesitantes em confiar na IA para tomar decisões críticas devido a preocupações com a precisão, a transparência e a responsabilidade dos resultados orientados por IA. O “humano no meio” é uma maneira de aliviar essas possíveis preocupações. O conceito de “humano no meio” refere-se a fluxos de trabalho em que os sistemas de IA e os seres humanos colaboram de forma estruturada, com os seres humanos envolvidos ativamente nos principais pontos de tomada de decisão, supervisão ou refinamento, em vez de deixar a IA operar de forma totalmente autônoma.

Enquanto a IA está produzindo resultados, os humanos intervêm para avaliar e corrigir antes do resultado final. Essa intervenção humana ajuda a aprimorar o agente de IA ao longo do tempo. Esse mecanismo de “porta de decisão” ajuda a garantir que os fluxos de trabalho de IA permaneçam seguros, éticos e adaptáveis, incorporando o julgamento humano diretamente ao processo. Os seres humanos mantêm o controle e a responsabilidade, enquanto a IA aumenta a eficiência fornecendo resultados rapidamente.

Há três maneiras principais de os humanos se envolverem em fluxos de trabalho de IA:

1. 1. Os seres humanos escrevem avisos ou dão instruções para a IA agir. Isso é mais comum, pois os chatbots ajudam os humanos nas tarefas diárias. A IA não está substituindo o trabalho humano, ela está sendo usada para colaboração e para aprimorá-lo.
   2. A IA transfere o fluxo de trabalho para os humanos em momentos importantes. Os pontos de controle são incorporados onde os humanos se envolvem
   3. Os seres humanos revisam o trabalho final da IA para verificar a precisão, especialmente para fluxos de trabalho confidenciais

Benefícios versus desafios

Há vários benefícios no fato de os seres humanos permanecerem envolvidos nos fluxos de trabalho de IA. Primeiro, a detecção e correção de erros antes que eles possam ter um impacto negativo. Isso é fundamental em áreas de alto risco, como saúde, finanças ou direito. Os seres humanos também podem ajudar a detectar vieses, garantir que os resultados sejam transparentes e confiáveis e fornecer feedback para ajudar a ajustar os modelos à medida que os sistemas de IA aprendem continuamente. O fato de os seres humanos protegerem os agentes de IA garante que eles permaneçam em sua faixa de especialização, em vez de se confundirem com outras áreas.

No entanto, há alguns desafios para que os humanos continuem envolvidos. Ter humanos no meio dos fluxos de trabalho pode ser uma barreira para a aceleração da IA. A escalabilidade e a eficiência são reduzidas, em vez de utilizar agentes totalmente autônomos. Também há um aumento nos custos de treinamento e de pessoal, além de equilibrar a complexidade de descobrir quando os humanos devem estar envolvidos. 

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Funções que não estão prontas para a automação de IA

Outra consideração quando se trata de IA não é apenas se um trabalho pode ser automatizado, mas se os humanos querem que ele seja. Embora os humanos vejam claramente o valor de a IA assumir funções técnicas ou de logística pesada, eles são mais resistentes a funções em que a confiança, a empatia, a responsabilidade e o julgamento moral são profundamente valorizados.

Alguns exemplos incluem: 

• • Funções de saúde/relacionais - Médicos, enfermeiros, terapeutas, psicólogos, auxiliares de cuidados paliativos
  • Funções educacionais - Professores, cuidadores de crianças, treinadores, mentores
  • Funções de justiça/liderança - Juízes, advogados, policiais, líderes religiosos, políticos
  • Funções criativas - Artistas, jornalistas

Fluxos de trabalho com um “humano no meio”

Embora algumas funções ainda não estejam prontas para depender totalmente da IA, há muitas áreas hoje em que a IA pode fazer o trabalho pesado antes que um humano entre em ação no momento oportuno.

Criação de conteúdo, moderação, revisão de documentos: A IA pode filtrar spam e postagens/comentários prejudiciais, escrever esboços, resumir documentos de texto longos, transcrever vídeos e criar imagens. Em seguida, os humanos podem verificar a precisão, refinar o tom e garantir a consistência da marca.

Suporte ao cliente: Esse é um dos casos de uso de IA mais comuns que estamos vendo atualmente. Os chatbots podem prestar atendimento ao cliente para perguntas de rotina e fornecer links para materiais adicionais. Os humanos entram em cena para questões mais complicadas e exclusivas, ou se um cliente se tornar indisciplinado.

Recrutamento e contratação: A IA pode examinar currículos e analisar aplicativos rapidamente e, em seguida, classificar os candidatos com base em determinados critérios de contratação. Em seguida, um gerente de contratação humano verifica a lista, verifica se há algum viés e determina as decisões finais da entrevista.

Nutrição e condicionamento físico: A IA pode fornecer um plano de exercícios e nutrição com base em metas e composição corporal. Um personal trainer garante que os exercícios sejam realizados com a forma correta e fornece motivação. À medida que a jornada de condicionamento físico do cliente progride, o treinador pode fazer modificações no plano original, conforme necessário.

Negociação financeira: Os modelos de IA podem sugerir determinadas negociações de ações com base nas condições subjacentes do mercado. Os consultores financeiros humanos levam em consideração o quadro financeiro completo do cliente e executam as negociações finais.

Imagens médicas: A IA pode examinar raios X e ressonâncias magnéticas para verificar se há tumores ou outros sinais de alerta em potencial. Um radiologista humano confirma as descobertas e redige o relatório oficial.

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Elementos de fluxo de trabalho das funções de “humano no meio”

Esses cenários “humanos no meio” consistem nos seguintes elementos do fluxo de trabalho:

• • Entrada bruta (dados/tarefa) → O material de origem (digitalizações, currículos, transações, documentos, etc.).
  • Processamento de IA (análise/previsão) → A IA realiza classificação, ranking, detecção ou geração.
  • Revisão humana (supervisão/correção) → Um especialista humano verifica os resultados da IA quanto à qualidade, parcialidade ou contexto.
  • Ponto de decisão (aprovação ou substituição) → Um “portão” formal em que o ser humano decide se o processo continua ou para.
  • Resultado final (ação/decisão) → O resultado (diagnóstico, contratação, negociação, relatório, moderação, etc.).
  • Loop de feedback (aprimoramento do modelo) → As correções humanas são realimentadas no sistema de IA para retreinar e aprimorar o desempenho.

O Couchbase fornece a plataforma para um mundo orientado por IA

Os dados são a força vital para o treinamento de modelos de IA. Quanto mais dados atuais, limpos e confiáveis puderem ser fornecidos aos LLMs, mais confiáveis serão as respostas. E quanto mais dados você fornecer aos modelos de IA, mais precisos eles se tornarão. As interações com os LLMs são baseadas em texto, portanto, a melhor maneira de trocar dados com os LLMs é o JSON. O Couchbase oferece modelagem de dados flexível com uma arquitetura baseada em JSON que se adapta à medida que as necessidades dos aplicativos evoluem.

Ao unir cargas de trabalho transacionais, analíticas, móveis e de IA em uma solução perfeita e totalmente gerenciada, o Couchbase capacita os desenvolvedores e as empresas a criar e dimensionar aplicativos e agentes de IA com confiança, oferecendo desempenho, escalabilidade e eficiência de custo excepcionais da nuvem à borda e tudo o que estiver no meio.

Os seres humanos ainda fornecem um valor exclusivo aos fluxos de trabalho que a IA não pode substituir totalmente

A essa altura, os seres humanos não serão totalmente substituídos por agentes autônomos de IA tão cedo. Ainda há qualidades inestimáveis que os humanos trazem e que a IA não consegue reproduzir. Os seres humanos são necessários para o julgamento ético, a criatividade, a empatia, a autenticidade e a experiência de vida. Quando o conteúdo é todo gerado por IA, tudo soa igual e a voz da sua marca se perde na câmara de eco. As pessoas se conectam com outras pessoas - por meio de experiências, relacionamentos e construção de confiança. Ouvir diretamente a voz do cliente fornece prova e validação que a IA não pode substituir. De modo geral, é evidente que a IA tem um papel crucial nos fluxos de trabalho, mas ter um ser humano no meio é, na maioria das vezes, a decisão certa.

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