Arquitetura de inteligência artificial: perceção à execução

Explicar como funciona a inteligência artificial apenas com base na resposta gerada por um algoritmo dificulta a compreensão global do sistema. Para satisfazer uma necessidade de negócio, é necessário receber dados de entrada, compreendê-los, definir as etapas a seguir e executá-las. A arquitetura de inteligência artificial define como estas funções se articulam entre si. Na X Mind Solutions, aplicamos nos nossos projetos esta abordagem arquitetural, integrando comunicação, perceção, planeamento e execução.

A comunicação permite que o sistema de inteligência artificial troque informações com os utilizadores e com outros sistemas. A perceção, por sua vez, diz respeito à interpretação dos dados recebidos no contexto da tarefa. Por exemplo, receber apenas o texto de um pedido não é o mesmo que determinar o que é solicitado. No design arquitetural, esta distinção é fundamental: é necessário considerar conjuntamente que informações chegam ao sistema, como serão interpretadas e como agir perante dados em falta. Desta forma, cria-se o contexto necessário para as etapas seguintes.

O planeamento é a função que determina através de que etapas um pedido compreendido pode ser atendido. Nem todas as tarefas se concluem com a produção de uma única resposta; determinados processos exigem a recolha de informação, a avaliação de opções e a sequenciação de operações. O ponto essencial reside na clareza da relação entre o objetivo do sistema e as ferramentas ao seu dispor. Para as empresas, a conceção do planeamento deve também abranger a avaliação de quais etapas podem decorrer de forma automatizada e em que momentos é necessária a validação humana.

A execução é a fase em que as etapas delineadas se convertem em ações concretas. Preparar uma resposta e realizar uma transação noutro sistema implicam requisitos distintos. Por conseguinte, o design arquitetural deve contemplar não apenas o que será feito, mas também com que permissões e dentro de que limites a operação decorrerá. As integrações de sistemas ganham relevância neste ponto. A verificação do resultado da ação efetuada ajuda a identificar a discrepância entre a etapa planeada e a situação real obtida.

Estes componentes devem ser encarados como uma estrutura interligada e não como uma lista de funcionalidades isoladas. Uma lacuna na fase de perceção pode comprometer o planeamento, enquanto uma incerteza no planeamento afeta a execução. Por este motivo, é essencial que as empresas iniciem os seus projetos de inteligência artificial definindo o fluxo de trabalho, e não apenas escolhendo modelos. Ao clarificar que dados de entrada recolher, que decisões tomar e que operações realizar, as necessidades que a arquitetura deve satisfazer tornam-se consideravelmente mais evidentes.