Como validaram o agente de IA — basearam-se apenas nas métricas de negócio do cliente ou usaram métricas adicionais?

A validação do agente de IA geralmente inclui não apenas métricas de negócios do cliente, mas também métricas técnicas e de qualidade adicionais para uma avaliação abrangente.

Além das principais métricas de negócios (por exemplo, conversão, receita, retenção), frequentemente utilizam-se:

• Métricas de qualidade do modelo: precisão, recall, pontuação F1, AUC-ROC, etc.
• Métricas de estabilidade e confiabilidade: tempo de resposta, frequência de falhas.
• Métricas de experiência do usuário: satisfação do usuário, número de solicitações de suporte.
• Métricas de ética e segurança: ausência de preconceitos, correção das decisões.

Essa abordagem ajuda não apenas a entender até que ponto o agente de IA alcança os objetivos de negócios, mas também a identificar problemas técnicos e riscos que podem afetar a eficiência a longo prazo e a confiança no sistema.