Submódulo 4: Avaliação prática da qualidade dos resultados de IA
Por que avaliar resultados de IA? Checklist essencial
🎯 Por que avaliar resultados de IA?
Quando usamos assistentes como o ChatGPT, Gemini ou Claude, nem sempre a resposta pronta é a melhor para nosso objetivo — mesmo que soe convincente. Lembra que vimos os limites e as alucinações nos modelos? Aqui vamos traduzir essa teoria em ações práticas. Uma avaliação rápida reduz risco e economiza tempo no longo prazo (1).
Checklist rápido — primeiro filtro (use em 30–90s)
- Alinhamento com o objetivo: a saída responde ao que pedimos (tarefa, formato, público)?
- Relevância: cada parte do texto é necessária e útil para a tarefa?
- Factualidade: há afirmações verificáveis? O modelo cita fontes ou datas?
- Clareza e tom: linguagem adequada ao público (profissional, leigo, estudante)?
- Consistência: sem contradições internas; nomes, números e datas batem?
- Segurança e privacidade: não incluiu dados sensíveis nem recomenda ações perigosas?
🧩 Por que funciona: essas verificações condensam boas práticas de gestão de risco em IA — são inspiradas em frameworks de gestão de risco e princípios de IA responsáveis (1)(2).
🤔 Reflita: qual foi a última vez que você aceitou uma resposta de IA sem checar? O que poderia ter dado errado nesse caso?
Dica prática: ao receber uma saída, peça ao modelo um resumo executivo (1 parágrafo) e uma lista de 3 fontes — se ele não puder fornecer fontes concretas, trate a informação como não-verificada. Essa heurística melhora a identificação de alucinações rápidas (3).