IA: Escolha de modelo deve focar em tarefa e custo, não só em performance

A escolha do modelo de inteligência artificial (IA) mais adequado para uma empresa não deve se basear unicamente em rankings e comparações de performance em benchmarks. A decisão mais eficaz envolve avaliar o modelo em condições reais de operação, considerando seus clientes, sistemas e processos. Essa abordagem permite entender como a IA se comporta em cenários práticos, onde métricas como capacidade de raciocínio e velocidade podem não ser os únicos fatores determinantes.

Para testar essa hipótese, foram avaliados oito modelos de linguagem em fluxos de atendimento e critérios de avaliação equivalentes. Os testes focaram não apenas na qualidade das respostas, mas também na habilidade de utilizar ferramentas corretamente, concluir tarefas, controlar alucinações e em métricas operacionais como custo e latência. O resultado principal é que o 'melhor' modelo é relativo à tarefa específica e à operação da empresa.

Custo real vai além do preço por token

O debate sobre o custo de modelos de IA frequentemente se limita ao preço por token. No entanto, agentes de IA realizam tarefas complexas que vão além da geração de texto, como interpretar contexto, tomar decisões e acionar ferramentas. Um modelo pode ter um custo baixo por chamada, mas se tornar caro por resolução se falhar com frequência ou exigir múltiplos ciclos para completar uma tarefa.

A métrica mais relevante para os negócios deveria ser "quanto custa resolver uma tarefa?", em vez de "quanto custa um atendimento real de cliente?". Essa mudança alinha a discussão tecnológica com a realidade financeira da empresa, pois um modelo mais barato por token pode ser mais oneroso se a taxa de resolução for baixa.

A diferença entre responder e executar

Existe uma distinção crucial entre simplesmente responder e executar uma ação. Em operações de atendimento, um agente de IA pode precisar consultar uma base de dados, registrar uma ocorrência ou encaminhar uma solicitação. Uma resposta bem elaborada não substitui a escolha correta da ferramenta ou a execução adequada da tarefa.

A escolha incorreta de ferramentas foi identificada como um dos principais motivos de falha nos testes. Modelos diferentes demonstraram comportamentos distintos ao precisar decidir qual ação executar, o que sugere uma nova forma de avaliar esses agentes. A inteligência de um sistema de IA reside não apenas na qualidade de suas respostas, mas também na qualidade de suas decisões e ações.

Segurança como critério inegociável

Alguns modelos, mesmo apresentando bom desempenho geral e taxas de resolução competitivas, foram reprovados por ultrapassarem limites de alucinação definidos na avaliação. Isso demonstra que certos critérios, como segurança, não devem ser compensados por outras métricas, como velocidade ou custo.

Para aplicações críticas, a segurança deve funcionar como um filtro. Se uma operação exige um nível específico de segurança, exceder esse limite não deveria ser 'perdoado' por maior velocidade ou menor custo. A avaliação de IA, portanto, deve considerar a segurança como um critério fundamental e inegociável.

O benchmark definitivo é a aplicação real

Benchmarks públicos são úteis para uma comparação inicial de capacidades gerais e para uma primeira seleção de modelos. Contudo, a decisão final deve ser tomada com base no problema real que a empresa busca resolver. Isso implica medir a taxa de conclusão, o uso correto de ferramentas, o custo por resolução, a latência e a taxa de erro, e realizar essas medições de forma contínua.

Modelos de linguagem são probabilísticos, e uma única execução não reflete seu comportamento completo. A avaliação de IA deve evoluir de um teste pontual para um processo contínuo. A pergunta mais importante para as empresas não é "qual é a melhor IA?", mas sim "qual IA é boa o suficiente para esta tarefa, dentro do custo suportado pelo negócio e do nível de risco aceitável, e como podemos comprovar isso antes da implementação?".