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

🎯 Exercícios: Medição de impacto e melhoria de desempenho: métricas, indicadores e ROI

Teste seus conhecimentos com estas questões de múltipla escolha. Cada questão tem apenas uma resposta correta.

Questão 1

Qual prática melhor exemplifica alinhar objetivos de IA com metas de negócio e comunicar o valor em linguagem comum?

A) Definir métricas técnicas de ML sem referência ao negócio

B) Definir objetivos baseados em metas de negócio e descrever os benefícios em termos simples para stakeholders não técnicos

C) Concentrar-se apenas na precisão do modelo

D) Focar apenas no tempo de resposta do sistema

E) Comunicar resultados apenas com gráficos técnicos

Questão 2

Quais métricas refletem impacto real de IA, incluindo adoção e experiência do usuário?

A) Precisão e latência

B) Taxa de adoção e satisfação do usuário

C) Uso de CPU

D) Tamanho do modelo

E) Custo de armazenamento

Questão 3

Qual sequência representa o ciclo de mensuração descrito: coleta de dados, medição de resultados e melhoria contínua?

A) Coleta de dados -> medição de resultados -> melhoria contínua

B) Melhoria -> coleta -> medição

C) Implementação -> produção -> desativação

D) Labeling -> treino -> implantação

E) Hipótese -> implantação -> medição

Questão 4

Sobre TEI e ROI, qual afirmação está correta?

A) TEI exclui intangíveis

B) TEI amplia ROI incluindo benefícios intangíveis, flexibilidade e risco

C) TEI é apenas governança de dados

D) TEI é métrica de desempenho de algoritmo

E) TEI substitui ROI por completo

Questão 5

Qual prática ajuda a isolar o efeito da IA em uma avaliação?

A) Utilizar apenas dados históricos sem controle

B) Realizar pilotos e testes A/B com grupos de controle aleatórios

C) Analisar apenas resultados agregados sem comparação

D) Confiar apenas na percepção dos usuários

E) Ignorar o desenho experimental