Submódulo 4: Práticas seguras, avaliativas e para melhoria contínua

🎯 Checagem de qualidade e governança prática de prompts

Nesta lição, vamos consolidar as boas práticas para assegurar que saídas de IA estejam alinhadas ao objetivo, sejam coerentes e confiáveis. Lembra do que discutimos no Módulo 1 sobre os limites da IA e o papel do usuário na construção de contexto? A qualidade de uma saída depende de como formos claros no objetivo, do prompt utilizado, dos dados de referência e da atualização das informações. Quando algo não está claro ou quando as fontes mudaram, a saída pode falhar ou ficar desatualizada (1).

Adotaremos o modelo de governança de IA recomendado pelo NIST, que se resume em quatro funções interconectadas: governar (GOVERN), mapear (MAP), medir (MEASURE) e gerenciar (MANAGE). Esse arcabouço ajuda equipes de não-técnicos a estruturar fluxos de trabalho seguros entre ChatGPT, Gemini e Claude, mantendo o controle de qualidade, rastreabilidade e responsabilidade em cada etapa. Usar esse framework facilita a comparação de saídas entre modelos diferentes, a auditoria de decisões e a melhoria contínua ao longo do tempo (2).

Além disso, diferentes organizações internacionais enfatizam a importância da transparência, explicabilidade e responsabilidade. Em termos práticos, isso significa que devemos buscar saídas que possam ser explicadas de forma simples ao público, que indiquem claramente as fontes de dados e que permitam contestação ou questionamento quando necessário. Adotar esses princípios ajuda a reduzir riscos de confusão, desinformação ou uso indevido da IA. Em resumo, não basta gerar; é preciso justificar, documentar e evoluir os processos de maneira ética e responsável (3)(4).

Para apoiar a prática, apresentamos um conjunto de recursos úteis: a estrutura COSERAF para prompts, um exemplo de fluxo de verificação e ferramentas de auditoria simples que podem ser aplicados sem código. A ideia é transformar prompts em ações, com registro claro de cada decisão, de modo que possamos replicar resultados, comparar versões e ajustar o nível de detalhamento conforme o contexto. Também incluímos uma diagrama de fluxo simples para visualização das etapas: escolha da ferramenta → estrutura COSERAF → geração da saída → avaliação → refinamento (Mermaid). A cada novo ciclo, revisamos o que funcionou bem, o que precisa melhorar e como mitigar vieses emergentes, mantendo o foco no valor humano e na melhoria contínua (5).