O que é o modelo de mapeamento para levantamento de requisitos de IA?
Um modelo de planejamento colaborativo que ajuda os times a definir o que uma solução de IA precisa antes do início do desenvolvimento. O workshop orienta os participantes pelos objetivos de IA, necessidades de dados, pré-processamento e rotulagem, seleção de modelos, treinamento e ajuste fino, avaliação e implantação.
Qual problema o modelo de mapeamento para levantamento de requisitos de IA resolve?
Casos de uso de IA pouco claros
Objetivos de negócio mal definidos
Requisitos de dados ausentes
Critérios fracos de seleção de modelo
Planos de treinamento sem validação clara
Riscos de implantação descobertos tarde demais
Alinhamento limitado entre os times de produto, dados, engenharia e negócio
Como usar o modelo de mapeamento de requisitos de IA
Comece definindo o caso de uso de IA e o resultado de negócio desejado.
Defina os objetivos do projeto e os critérios de sucesso.
Documente as fontes de dados, a qualidade, o acesso e as necessidades de preparação.
Mapeie os requisitos de pré-processamento e de rotulagem.
Compare possíveis abordagens de modelo e decida qual se ajusta ao caso de uso.
Defina os requisitos de treinamento, ajuste fino, teste e avaliação.
Finalize documentando as necessidades de implantação, monitoramento, governança e responsabilidades pós-lançamento.
Armadilhas comuns
Começar com um modelo antes de definir o problema
Usar dados sem verificar a qualidade ou o acesso
Ignorar requisitos de rotulagem ou de pré-processamento
Escolher métricas de avaliação que não correspondam ao caso de uso
Considerar o desempenho do modelo como única medida de sucesso
Ignorar necessidades de implantação, monitoramento ou governança
Como evitar erros
Defina primeiro o objetivo de negócio.
Torne visíveis as suposições sobre os dados.
Revise desde cedo as restrições de privacidade, segurança e acesso.
Alinhe a avaliação do modelo ao resultado real do usuário.
Teste com dados representativos.
Documente os requisitos de implantação e monitoramento antes do lançamento.
Inclua contribuições interfuncionais dos times de produto, dados, engenharia e negócios.
Funcionalidades que você pode usar na Miro
Frames para cada etapa do workshop
Sticky notes para requisitos e questões em aberto
Tables para comparação de modelos e dados
Tags para prioridade, titularidade e risco
Comments para discussão técnica
Color coding para temas de dados, modelo, avaliação e implantação
Voting para priorização de modelos ou requisitos
Conectores para mostrar dependências entre as etapas
Perguntas frequentes
P: Quem pode se beneficiar deste modelo?R: Gerentes de produto, cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, engenheiros de software, líderes de IA, pesquisadores, times de conformidade e times multifuncionais de produto de IA.
P: Quando este modelo deve ser usado?R: Use-o durante a descoberta inicial de IA, antes do desenvolvimento do modelo, ao avaliar uma nova funcionalidade de IA ou ao revisar um sistema de IA existente.
P: Quais requisitos de dados devem ser registrados?R: Fontes de dados, qualidade, volume, acesso, necessidades de rotulagem, pré-processamento, privacidade e limitações conhecidas.
P: Este modelo oferece suporte à avaliação de modelos?R: Sim. Uma seção é dedicada a definir critérios de avaliação e a comparar o desempenho dos modelos com o caso de uso pretendido.
P: Este modelo pode ser adaptado para projetos de IA generativa?R: Sim. Pode ser adaptado para modelos preditivos, sistemas de recomendação, IA generativa, classificadores, assistentes e outros produtos com IA.
P: O que deve ser incluído no planejamento de implantação?R: Abordagem de integração, monitoramento, comportamento de contingência, governança, titularidade, segurança, manutenção e revisão pós-lançamento.
P: Com o que os participantes sairão?R: Um plano mapeado de requisitos de IA que abrange objetivos, dados, preparação, abordagem do modelo, treinamento, avaliação, implantação e principais riscos.
