Submódulo 2: Medição de impacto e melhoria de desempenho: métricas, indicadores e ROI

🧭 Interpretação de resultados, governança de dados e melhoria contínua

Neste slide, abordamos a leitura crítica de saídas de IA. Alcançar resultados confiáveis requer não apenas produzir números, mas entender o que eles significam no contexto de negócios. Alucinações, vieses e qualidade de dados podem distorcer conclusões. A governança de dados – incluindo privacidade, qualidade, linha do tempo de logs e auditoria – é fundamental para confiança e conformidade. (1) De modo prático, transforme métricas abstratas em narrativas acionáveis para stakeholders, explicando o que mudou, por quê e como continuará evoluindo. (2)

6) Leitura crítica dos resultados: verifique se as variações observadas são estáveis ao longo do tempo, se são replicáveis em diferentes contextos e se não dependem de fatores externos não controlados. (1)

7) Governança e privacidade: implemente políticas de dados, logs de decisões da IA e trilhas de auditoria para auditorias futuras, mantendo a conformidade com LGPD e normas de proteção de dados. (1)

8) Melhoria contínua: use um checklist de revisão de fluxos, revisando fontes de dados, prompts, modelos e pontos de falha, para manter o impacto estável ao longo do tempo. (4)