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Notas de campo sobre levar IA para dentro de sistemas reais.
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Forward-deployed engineering: o que aprendemos com a Sophia
O que faz um forward-deployed engineer, como essa função se relaciona com a ampliação de equipes e o que aprendemos ao conectar IA às regras e aos processos da nossa própria plataforma.
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Detecção de fraude em dados públicos: a métrica que importa quando 0.17% dos registros são fraudes
Treinamos quatro classificadores com um conjunto público de dados de transações com cartão para aprender uma coisa: quando a fraude é tão rara, o número que todos citam é o errado. O que medimos e o que um sistema em produção ainda precisaria.
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Seu primeiro projeto de IA: escolha um resultado mensurável
Escolha um primeiro projeto de IA com uma tarefa que você possa medir. Avalie os dados disponíveis, inclua o tempo de revisão e defina quais ações precisam de aprovação.
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Reconstruímos nosso próprio processo de contratação com IA
Duas etapas da nossa própria operação de recrutamento dependiam do tempo escasso de especialistas: avaliar engenheiros seniores e transformar entrevistas em perfis prontos para clientes. Redesenhamos ambas em torno da IA. O que construímos, o que foi preciso para confiar no sistema e os números.
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Como manter a documentação técnica em dia com IA
Um agente de IA pode detectar instruções desatualizadas e propor mudanças. A equipe confere as fontes, testa os exemplos e revisa cada atualização.
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Visão computacional com as câmeras que você já tem: o que duas provas de conceito nos ensinaram
Contar pessoas e veículos, medir a ocupação, verificar o uso de capacetes: os modelos estão prontos e as câmeras já estão instaladas. O trabalho está no posicionamento, nos limiares, na deriva e em decidir o que nunca será registrado.
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IA no suporte: encaminhar tickets à equipe certa
Teste se a IA consegue classificar solicitações de suporte e sugerir um responsável. Meça encaminhamentos incorretos e tempos de revisão e resolução.
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