Construindo os blocos de construção
O que quero dizer com “capacidade de engenharia”? Definitivamente não me refiro ao acesso ao modelo. Quase todo mundo tem isso – ou terá em breve. Não, quero dizer as disciplinas práticas que transformam um modelo em um sistema: modelagem de dados, recuperação, avaliação, permissões, observabilidade e memória. Você sabe, as coisas pouco atraentes e “chatas” que fazem com que os projetos empresariais, especialmente os projetos empresariais de IA, sejam bem-sucedidos.
Isso informou como minha equipe construiu nossos workshops. Não começamos com “veja como construir um funcionário autônomo”. Começamos com a camada de dados de IA: dados heterogêneos, representações múltiplas, incorporações, índices vetoriais, recuperação híbrida e compensações entre diferentes tipos de dados (relacionais, documentais, etc.). Em outras palavras, começamos com aquilo que a maioria do marketing de IA tenta ignorar. Grande parte do mundo da IA parece pensar que a IA começa com um prompt quando na verdade começa com coisas como design de esquema multimodelo, geração de vetores, indexação e recuperação híbrida.
Isso é importante porque os dados corporativos não estão organizados. Ele reside em tabelas, PDFs, tickets, painéis, políticas em nível de linha e 20 anos de improvisação organizacional. Se você não souber como modelar essa bagunça para recuperação, não terá IA corporativa. Você simplesmente obterá um sistema de preenchimento automático sofisticado. Como já mencionei, a parte difícil não é fazer com que um modelo pareça inteligente. É fazer com que o modelo funcione dentro da estranha realidade específica da empresa, onde as decisões reais são tomadas.
