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- O artigo discute a importância de definir métricas para produtos de IA.
- Você aprenderá a criar um sistema eficaz de métricas para entender seu produto.
- Ter métricas claras impacta diretamente na eficácia do produto e na satisfação dos clientes.
- A definição de métricas ajuda a alinhar a equipe e a evitar confusões na avaliação do desempenho.
Com tantas opções de produtos de inteligência artificial (IA) no mercado, como saber se o seu está realmente funcionando? A chave está em definir as métricas para produto de IA corretas. Sem elas, é como pilotar um avião sem a torre de controle, impossível tomar decisões informadas e garantir o sucesso do seu produto.
Este artigo vai te guiar na criação de um sistema de métricas eficaz, que te ajudará a entender o impacto da sua IA e a direcioná-la para o caminho certo.
A importância de definir as métricas certas para produto de IA
Imagine lançar um produto sem saber se ele está agradando os clientes ou se está cumprindo seus objetivos. Parece arriscado, certo? Com produtos de machine learning (ML), a situação é a mesma. Se você não define as métricas de forma clara e objetiva, cada equipe pode criar suas próprias versões, gerando confusão e dificultando o alcance de um objetivo comum.
Uma experiência pessoal da autora, Sharanya Rao, ilustra bem essa questão. No início de sua carreira como gerente de produtos de ML, ela percebeu que a equipe debatia intensamente sobre como medir a eficácia do produto. A solução foi definir métricas claras, que permitiram a todos trabalhar na mesma direção.
Como começar a definir suas métricas para produto de IA
O ponto de partida é identificar o que você quer saber sobre o impacto do seu produto nos clientes. Transforme essas dúvidas em perguntas-chave, que te ajudarão a escolher as métricas mais adequadas. Alguns exemplos de perguntas são:
Leia também:
- O cliente recebeu o resultado esperado? → Métrica de cobertura
- Quanto tempo o produto levou para entregar o resultado? → Métrica de latência
- O usuário gostou do resultado? → Métricas de feedback, adoção e retenção
Essas perguntas te darão um norte na hora de definir as métricas que realmente importam para o seu produto.
Indicadores Input e Output para otimizar suas métricas
Após definir as perguntas principais, é hora de detalhar os sinais de “entrada” (input) e “saída” (output). As métricas de output são indicadores que mostram o que já aconteceu, enquanto as métricas de input ajudam a prever tendências e resultados futuros.
Vamos usar as perguntas do tópico anterior para exemplificar:
- O cliente recebeu o resultado esperado? → Cobertura
- Quanto tempo o produto levou para entregar o resultado? → Latência
- O usuário gostou do resultado? → Feedback, adoção e retenção do cliente
- O usuário indicou se o resultado estava certo ou errado? (output)
- O resultado foi bom ou razoável? (input)
Nem todas as perguntas precisam ter indicadores de input e output, mas essa análise te dará uma visão mais completa do desempenho do seu produto.
Métodos de coleta de dados para suas métricas de IA
O passo final é escolher como você vai coletar os dados para suas métricas. A forma mais comum é usar instrumentação em larga escala, com o auxílio da engenharia de dados. No entanto, em alguns casos, especialmente com produtos de ML, você pode optar por avaliações manuais ou automatizadas das saídas do modelo.
Embora as avaliações automatizadas sejam o ideal, começar com avaliações manuais pode ser um bom caminho. Crie um sistema para classificar as saídas como “boas”, “razoáveis” ou “ruins”, definindo critérios claros para cada categoria. Isso te ajudará a construir uma base sólida para um processo de avaliação automatizado mais preciso e confiável.
Aplicações práticas: exemplos de uso em diferentes produtos de IA
Para ilustrar como o framework funciona na prática, vamos analisar dois exemplos: busca por IA e geração de descrições de produtos.
Exemplo 1: Busca por IA
| Pergunta | Métricas | Natureza da Métrica |
| :————————————————- | :————————————————————————————————————————————– | :———————- |
| O cliente recebeu um resultado? → Cobertura | % de sessões de busca com resultados exibidos ao cliente | Output |
| Quanto tempo levou para entregar o resultado? → Latência | Tempo para exibir os resultados da busca para o usuário | Output |
| O usuário gostou do resultado? → Feedback, adoção e retenção | % de sessões de busca com feedback positivo (“joinha”) ou cliques nos resultados
% de resultados marcados como “bom/razoável” | Output
Input |
Se você busca entender mais sobre o impacto da IA, não deixe de conferir como agências de publicidade integraram anúncios nas respostas do ChatGPT.
Exemplo 2: Geração de descrições de produtos
| Pergunta | Métricas | Natureza da Métrica |
| :————————————————- | :———————————————————————————————————— | :———————- |
| O cliente recebeu um resultado? → Cobertura | % de produtos com descrição gerada | Output |
| Quanto tempo levou para entregar o resultado? → Latência | Tempo para gerar as descrições para o usuário | Output |
| O usuário gostou do resultado? → Feedback, adoção e retenção | % de produtos com descrições geradas que precisaram de edição
% de descrições marcadas como “bom/razoável” | Output
Input |
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Este modelo pode ser adaptado a diversos produtos baseados em machine learning. O objetivo é te ajudar a definir as métricas certas e a garantir o sucesso da sua IA.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificiado, mas escrito e revisado por um humano.
Via VentureBeat
