A confiabilidade de um sistema é, em termos simples, a medida do tempo em que ele opera corretamente, sem falhas, dentro de um determinado contexto. Quanto mais tempo um sistema consegue funcionar de forma estável, mais confiável ele é.

Essa métrica é essencial em qualquer tipo de sistema — seja mecânico, humano ou algorítmico. Mas o nível de confiabilidade aceitável pode variar muito, dependendo da aplicação. Em contextos recreativos, como na geração de imagens artísticas por IA, um nível de acerto de 33% pode ser suficiente — afinal, a cada três imagens criadas, uma pode ser aproveitada. Mas em setores críticos, como a aviação civil, até mesmo 99% de confiabilidade é considerado inaceitável, dado o impacto de uma falha.

IA não é uma “caixa mágica”: confiabilidade depende de contexto

Quando falamos de inteligência artificial, a questão da confiabilidade se torna ainda mais delicada. Ao contrário dos sistemas tradicionais, que seguem regras rígidas e determinísticas, a IA é baseada em estatísticas e probabilidades. Isso a torna extremamente poderosa e adaptável — mas também mais sensível ao contexto em que é aplicada.

Enquanto carros e geladeiras são projetados para operar com o mínimo de imprevisibilidade, sistemas de IA funcionam como equilibristas: são colocados em ambientes complexos, com múltiplas variáveis mudando o tempo todo. Um pequeno ajuste no contexto pode fazer a balança da confiabilidade se inclinar.

Essa complexidade explica por que interações com ferramentas como o ChatGPT podem, por vezes, parecer inconsistentes. Usuários avançados sabem que é preciso orientar a IA com diversas perguntas, refinando o contexto e os critérios até chegar a uma resposta útil. Isso acontece porque há um trade-off constante entre flexibilidade e precisão.

Alta confiabilidade exige estrutura e especialização

Por isso, quando a aplicação exige alta confiabilidade, não basta usar a IA diretamente em interfaces abertas e genéricas. É necessário criar sistemas que estruturem suas capacidades, com foco e controle.

Um bom exemplo disso vem da indústria automotiva: robôs de solda são extremamente eficientes e confiáveis, mas apenas quando programados dentro de um escopo muito bem definido. A mesma lógica se aplica à IA nos processos empresariais — especialmente em áreas críticas, como as relações governamentais.

Imagine tentar usar IA para monitorar novas proposições legislativas apenas conectando-a ao site de uma casa legislativa. Sozinha, a IA não possui o contexto necessário para entender o que é realmente relevante. Resultado: perda de tempo, ruído e, pior, oportunidades desperdiçadas.

Como a Sigalei garante confiabilidade na aplicação de IA

Na Sigalei, entendemos que a confiabilidade em inteligência artificial só é possível com hiperespecialização. Por isso, estruturamos nossos agentes de IA para desempenhar micro atividades específicas dentro dos fluxos de relações governamentais.

Cada tarefa, da identificação de temas estratégicos à geração de resumos e alertas, é desenhada com precisão e calibrada com o contexto adequado. Esse cuidado garante não só maior confiabilidade, mas também mais agilidade e inteligência no processo de tomada de decisão.

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