Dicas para construir aplicações de IA generativa prontas para produção

Muitas organizações estão a investir na criação de soluções de IA generativa, mas o verdadeiro desafio surge ao transformar um protótipo numa aplicação pronta para produção. Um proof of concept pode impressionar numa demonstração, mas escalar de forma fiável, segura e eficiente exige experiência e precisão. Segundo a McKinsey, menos de 30% das empresas afirmam ter implementado aplicações de IA em produção à escala.

Com base nas aprendizagens do desenvolvimento de serviços de software com IA, apresentamos os princípios essenciais para tornar a sua aplicação de IA generativa pronta para o mundo real.

1. Começar com um caso de uso e objetivos claros

O sucesso de uma implementação de IA começa com um problema de negócio, não com um modelo. Defina o resultado esperado: melhorar a satisfação do cliente, reduzir o trabalho manual ou gerar novos insights. Um objetivo claro garante alinhamento entre as equipas técnicas e os decisores e facilita a medição do retorno quando a aplicação entra em produção.

2. Priorizar a qualidade e a governação dos dados

Dados de qualidade são a base de qualquer sistema de inteligência artificial. Antes de passar à produção, as empresas devem implementar pipelines robustos, validações e sistemas de monitorização. De acordo com a IBM, a baixa qualidade dos dados custa à economia mundial mais de 12 biliões de dólares por ano; um lembrete de que a IA só é tão boa quanto os dados que a alimentam.

3. Escolher a infraestrutura e o modelo certos

Criar uma aplicação de IA generativa pronta para produção exige decisões estratégicas sobre arquitetura e alojamento. Vai utilizar um modelo proprietário, como o da OpenAI, ou uma alternativa de código aberto? Deve ser alojado na nuvem ou em servidores internos? Escalabilidade, latência e segurança são aspetos cruciais. As melhores empresas de desenvolvimento de software com IA criam arquiteturas flexíveis que permitem mudar de fornecedor sem comprometer o desempenho.

4. Testar, monitorizar e melhorar continuamente

Uma aplicação de IA generativa não termina com a implementação. É essencial acompanhar o desempenho, recolher feedback e ajustar os modelos regularmente. Testar instruções, medir a qualidade das respostas e avaliar a satisfação dos utilizadores são práticas fundamentais. A melhoria contínua garante que o sistema evolui com as necessidades do negócio.

5. Manter os humanos no processo

A IA generativa pode automatizar tarefas, mas a supervisão humana continua a ser indispensável. Em aplicações que envolvem tomada de decisão, devem existir mecanismos de validação para verificar as respostas da IA. As empresas que implementam governação com supervisão humana reduzem o risco operacional face a sistemas totalmente automatizados.

Na BySix, ajudamos as organizações a passar da experimentação à construção de software de IA pronto para produção. Como empresa de desenvolvimento de software com IA, criamos e implementamos serviços de desenvolvimento de software com IA que combinam inovação com segurança, fiabilidade e impacto real. Quer o objetivo seja automatizar, gerar insights ou transformar digitalmente o negócio, a nossa equipa garante resultados concretos e mensuráveis.