O que é um fluxo de trabalho com IA?
Um fluxo de trabalho com IA é um procedimento escrito para uma tarefa recorrente em que uma ferramenta de IA executa uma ou mais etapas e uma pessoa faz o restante, incluindo a verificação. 'Toda segunda-feira, cole os chamados de suporte da semana anterior, peça para identificar os temas usando nossa instrução salva, confira cada tema com três chamados de exemplo e depois publique o resumo para a equipe' é um fluxo de trabalho com IA. 'Use ChatGPT para ajudar no suporte' não é.
O termo também é usado para automação: programas que transferem dados entre aplicativos e acionam um modelo de IA sem a participação de uma pessoa. Isso pode ser útil, mas é outro projeto, com outros riscos. Esta página trata da versão de que a maioria das equipes precisa primeiro, que não exige código e mantém uma verificação humana em cada execução. Depois que um fluxo de trabalho manual funcionar de forma confiável por algumas semanas, você saberá se alguma parte dele pode ser automatizada com segurança.
O que um bom fluxo de trabalho com IA contém?
Um bom fluxo de trabalho com IA identifica seis elementos: o gatilho, os dados de entrada, a instrução, a verificação, a aprovação e o resultado. Se algum deles estiver apenas na cabeça de uma pessoa, o fluxo falha na primeira vez que ela sai de férias.
Gatilho
Quando o fluxo de trabalho é executado: toda segunda-feira, quando chega um novo contrato de fornecedor, quando um chamado é encaminhado a um nível superior de atendimento.
Dados de entrada
Exatamente quais materiais serão inseridos e o que precisa ser removido antes. 'Apenas o texto do chamado, com os nomes dos clientes substituídos por [CLIENTE]' é específico; 'os chamados' não é.
Prompt
O prompt salvo, com a função, o público, o formato e as regras, como 'use apenas fatos do material; marque qualquer informação ausente como [VERIFICAR]'.
Confira
O que o revisor verifica e como: fatos conferidos com a fonte, valores recalculados, promessas comparadas com a política e tom avaliado pela leitura em voz alta.
Aprovação final
Quem decide se o resultado está adequado para uso e o que acontece se não estiver.
Resultado
Para onde vai o trabalho concluído e em qual formato, para que a próxima pessoa saiba o que esperar.
Como criar um fluxo de trabalho com IA passo a passo?
Crie o fluxo de trabalho a partir de uma tarefa que você já faz bem manualmente, não da lista de recursos de uma ferramenta. Fazer a tarefa manualmente primeiro mostra como deve ser um bom resultado, e esse é o padrão que a versão com IA precisa atingir.
1. Escolha uma tarefa recorrente
Escolha algo semanal ou diário, com material de referência e uma pessoa responsável pela revisão, em que os erros sejam identificados internamente.
2. Registre como você faz isso hoje
Liste as etapas, os dados de entrada e o que você verifica. Isso se torna a estrutura básica do fluxo de trabalho.
3. Marque a etapa em que a IA poderia criar um rascunho
Geralmente, o primeiro rascunho, o resumo ou a extração. Deixe as etapas que exigem julgamento com a pessoa.
4. Escreva e teste o prompt
Teste com três exemplos anteriores cuja resposta correta você conheça. Ajuste a instrução até que os rascunhos precisem apenas de pequenas edições.
5. Escreva como fazer a verificação
Transforme o que você corrigiu durante os testes em uma lista curta de verificação. Os erros que você identificou nos testes são os que deve procurar sempre.
6. Passe para outra pessoa
Peça a um colega para executar a tarefa usando apenas a versão escrita. Cada pergunta que ele fizer revela uma lacuna no documento.
7. Revise após um mês
Analise alguns resultados, as correções de quem os revisou e as situações em que quase houve um problema. Mantenha, altere ou desative o fluxo de trabalho.
Como é um fluxo de trabalho real com IA?
A Northgate Lettings é uma imobiliária fictícia de locação com 30 pessoas. Os administradores de imóveis passam as tardes de sexta-feira escrevendo e-mails para atualizar os proprietários sobre reparos. A imobiliária transforma isso em um fluxo de trabalho. Gatilho: toda sexta-feira. Entrada: os registros de reparos da semana de um imóvel, copiados do sistema de manutenção, com os nomes dos inquilinos substituídos por [INQUILINO]. Instrução: 'Você está escrevendo uma atualização curta e factual para um proprietário. Use apenas os registros abaixo. Para cada reparo, informe o que foi relatado, o que foi feito e o que acontece a seguir. Se um custo, uma data ou o nome de um prestador não estiver no registro, escreva [VERIFICAR]. Não peça desculpas em nome da imobiliária nem prometa datas de conclusão.'
O primeiro teste mostra por que as regras importam. Sem elas, o rascunho dizia a um proprietário que a caldeira seria 'consertada no início da próxima semana', algo que ninguém havia confirmado, e estimava o reparo 'em cerca de £150'. Com as regras, o rascunho registra a caldeira como 'visita técnica agendada; data de conclusão [VERIFICAR]' e não informa o custo. A verificação tem três pontos: todas as datas e custos constam no registro, não há nenhuma promessa que o prestador de serviço não tenha confirmado, e o nome do proprietário e o endereço do imóvel são adicionados no próprio sistema de e-mail da imobiliária, nunca na ferramenta de IA.
A aprovação final cabe ao gerente de imóveis para atualizações de rotina e ao gerente da filial para qualquer reparo acima do limite de aprovação da agência. O fluxo de trabalho ocupa uma página, fica no armazenamento compartilhado, e uma nova gerente de imóveis conseguiu segui-lo corretamente na segunda semana de trabalho, usando apenas o documento. Esse é o teste que importa.
Quer ver como isso se relaciona com uma função?
Conheça o período de teste planejado para equipes ↗Por que todo fluxo de trabalho com IA precisa de uma verificação humana?
Porque a ferramenta ocasionalmente produzirá erros com confiança, e as pessoas que seguem um fluxo de trabalho toda semana aos poucos deixam de conferir. O Perfil de IA Generativa do NIST descreve a confabulação, a produção de conteúdo apresentado com confiança, mas incorreto ou falso, e o viés de automação, a confiança excessiva em sistemas automatizados, que, segundo o documento, pode agravar outros riscos. Uma verificação por escrito combate os dois: diz ao revisor exatamente o que conferir e impede que essa conferência se torne opcional.
Mantenha a verificação curta o suficiente para ser feita todas as vezes. Três ou quatro perguntas específicas são melhores do que uma lista longa que ninguém termina. Se a verificação demora mais do que fazer a tarefa manualmente, o fluxo de trabalho não gera economia e deve ser reformulado ou descontinuado.
Qual é a melhor ferramenta de automação de fluxos de trabalho com IA?
Não existe uma ferramenta melhor para tudo, e a maioria das equipes não deveria escolher uma antes de comprovar que um fluxo de trabalho manual funciona. Plataformas de automação conectam aplicativos e podem acionar modelos de IA em horários programados, o que elimina o trabalho de copiar e colar, mas também elimina a pausa natural em que uma pessoa lê o resultado. Se você automatizar, mantenha uma etapa de revisão antes que qualquer conteúdo chegue a um cliente e confira onde a plataforma armazena os dados que passam por ela.
A automação é mais adequada quando os dados de entrada são estruturados, o resultado tem uso interno e os erros são fáceis e baratos de reverter, como classificar e-mails recebidos para uma pessoa tratar. Ela não é adequada para nada que envie mensagens, altere registros ou tome decisões sem que alguém confira antes.
Quando um fluxo de trabalho com IA não é a solução certa?
Pule a etapa de IA quando a tarefa for rara, quando os dados forem sensíveis demais para inserir na ferramenta aprovada ou quando um modelo de documento resolver o problema. Uma carta padrão em que só mudam dois campos a cada vez precisa de mala direta, não de um modelo de IA. Uma tarefa que exige julgamento sobre uma pessoa específica, como uma questão de desempenho, deve continuar nas mãos de uma pessoa.
E, se um fluxo de trabalho continuar produzindo resultados que o revisor precisa reescrever do zero, descontinue-o. Isso é uma informação útil, não um fracasso.
Como as pessoas aprendem a executar bem fluxos de trabalho com IA?
Praticando com exemplos realistas e recebendo feedback antes de lidar com consequências reais. Pratique a verificação tanto quanto a elaboração de instruções: dê às pessoas um rascunho com erros inseridos de propósito, como uma data inventada ou um custo que não consta na fonte, e veja se elas os identificam. Nosso guia de modelos de instruções oferece estruturas reutilizáveis para a etapa de elaboração da instrução.
O Tosheo.ai está sendo desenvolvido em torno desse tipo de prática. Os cenários de prática planejados são simulações em que a pessoa usa IA em uma situação realista de trabalho e explica o que mudou e por quê, com avaliação segundo um guia visível de critérios de pontuação. O produto ainda está na fase anterior ao desenvolvimento; os preços planejados estão na página de preços.