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Qualidade de IA e registos de auditoria
Uma resposta bem escrita pode conter erros. A qualidade depende de testes representativos, critérios objetivos e capacidade de investigar o que aconteceu.
Definir critérios
Especifique resultados aceitáveis, fontes permitidas e falhas que obrigam à revisão. Uma resposta não deve inventar referências nem ocultar dados em falta.
Testar casos difíceis
Inclua instruções ambíguas, documentos incompletos, acessos indevidos e alterações no contexto. Use amostras separadas para testar as correções.
Registar com proporção
Guarde o necessário para reconstruir decisões: versões, aprovações e estados. Evite copiar informação pessoal para todos os registos e determine prazos de eliminação.
Aprender com falhas
Agrupe problemas recorrentes, identifique responsáveis e volte a testar. Caso o sistema perca qualidade, deve existir uma alternativa manual segura.
Exemplo prático: verificar um relatório operacional gerado por IA
Um relatório mensal pode ter uma apresentação profissional e, ainda assim, incluir valores errados. A verificação deve começar pelos dados de origem e por critérios explícitos de aceitação.
- Confirmar factos essenciais: Selecionar totais, tendências e citações importantes; conferir cada resultado com fontes autorizadas e datas de atualização.
- Priorizar falhas: Distinguir erros de estilo, números não comprovados e conclusões que poderiam causar perdas operacionais. Estabelecer quem decide pela rejeição do relatório.
- Repetir testes independentes: Depois de corrigir um processo, testar novamente exemplos que falharam e outros não utilizados no ajuste. Minimizar dados pessoais nos registos de auditoria.