Teste A/B para agentes de IA: guia prático
Aprenda a fazer teste A/B com agentes de IA usando hipótese, atribuição estável, métricas de negócio, guardrails, amostra e critérios de decisão.
UNNO / CADERNO TEMÁTICO
Responsabilidades, contexto, ferramentas e aprovação humana para agentes que participam de processos reais.
Comece por O que são agentes de IA para empresas, além de chatbots.
Aprenda a fazer teste A/B com agentes de IA usando hipótese, atribuição estável, métricas de negócio, guardrails, amostra e critérios de decisão.
Veja como criar acesso emergencial para agentes de IA com aprovação, privilégio temporário, registro de sessão, expiração, revogação e revisão posterior.
Aprenda a criar revisão humana por amostragem para agentes de IA com estratos de risco, critérios, filas, métricas e resposta a desvios em produção.
Aprenda a testar agentes de IA com falhas controladas, raio de impacto, critérios de interrupção e evidências para melhorar a resiliência operacional.
Aprenda a revisar e recertificar acessos de agentes de IA usando inventário, uso real, risco, dono, evidências e remoção segura de permissões excessivas.
Veja como usar LLM como juiz para avaliar agentes de IA com rubricas, calibração humana, testes contra vieses e limites para decisões críticas.
Veja como um agente de IA pode organizar assistência técnica, triar chamados, preparar ordens de serviço, apoiar visitas e preservar evidências.
Aprenda a definir orçamento de erro para agentes de IA com SLO, classes de falha, limites por risco e regras para pausar mudanças ou reduzir autonomia.
Aprenda a criar uma matriz de autonomia para agentes de IA com níveis por ação, risco, evidência, aprovação humana e critérios de avanço ou recuo.
Veja como aplicar Zero Trust a agentes de IA com identidade própria, verificação por ação, menor privilégio, segmentação, telemetria e contenção.
Aprenda a detectar drift em agentes de IA comparando entradas, fontes, decisões, ferramentas e resultados com uma linha de base operacional confiável.
Veja como implementar um agente de IA para agendamentos com disponibilidade real, confirmação, remarcação, regras, integração e controle de exceções.
Aprenda a versionar prompts e instruções de agentes de IA com registro, testes, aprovação, implantação gradual e rollback ligado ao resultado operacional.
Veja como criar um catálogo de ferramentas para agentes de IA com escopo, permissões, contratos, donos, testes e ciclo de vida de cada capacidade operacional.
Veja como usar nível de confiança em agentes de IA com calibração, faixas de decisão, sinais verificáveis, revisão humana e métricas por resultado.
Veja como um agente de IA prepara renovações de clientes ao reunir uso, entregas, chamados, compromissos e riscos em um briefing comercial verificável.
Veja como um agente de IA organiza feedback de clientes, conecta evidências a causas operacionais e transforma sinais dispersos em ações com dono e prazo.
Aprenda a controlar mudanças em agentes de IA com inventário de componentes, testes de regressão, aprovação, implantação gradual e rollback seguro.
Aprenda a testar agentes de IA em modo sombra com casos reais, métricas, comparação humana, proteção de dados e critérios claros para avançar.
Veja como um agente de IA pode apoiar manutenção preventiva com histórico, sensores, ordens de serviço, priorização, evidências e aprovação técnica.
Aprenda a criar identidade e credenciais para agentes de IA com acesso mínimo, segregação, rotação, revogação, rastreabilidade e revisão periódica.
Veja como um agente de IA apoia o planejamento de demanda ao reunir sinais, explicar desvios, preparar cenários e conectar vendas, estoque, compras e produção.
Veja como usar um agente de IA na gestão de projetos para organizar status, dependências, riscos, decisões e cobranças com fontes e responsáveis claros.
Veja como usar um agente de IA no controle de qualidade para organizar inspeções, evidências, não conformidades, causas e ações corretivas com segurança.