A IA traz mais valor não como um recurso separado, mas como parte de um fluxo de trabalho: encontrar informações, classificar solicitações, preparar um rascunho, analisar dados ou sugerir a próxima ação.
É melhor começar não com um modelo, mas com uma tarefa recorrente que tenha um resultado mensurável. Isto pode ser pesquisa de documentos, classificação de solicitações, elaboração de respostas ou análise de dados operacionais.
O laboratório ajuda a criar protótipos de pesquisa que podem ser testados antes de investir recursos em uma implementação em larga escala.
As melhores tarefas são aquelas em que a IA tem um contexto claro e um ser humano pode verificar o resultado.
Nem todo fluxo de trabalho precisa de IA. Antes de começar, é importante avaliar os dados, os riscos, a economia de tempo esperada, a qualidade da resposta e a responsabilidade pela decisão final.
As integrações de IA devem incluir controle de acesso, registro, limites de contexto, proteção de dados e regras claras para quando uma resposta do sistema for apenas uma sugestão.
Investigação Pesquisa e desenvolvimento de sistema CRM para o hospital Unbroken O laboratório pesquisou e desenvolveu um sistema de CRM demonstrativo para uma instituição médica: pacientes, funcionários, enfermarias, tarefas, diagnósticos NK 025:2021, relatórios em PDF, permissões e registros de auditoria.
Investigação Análise Inteligente de Tráfego e Congestionamento na Infraestrutura Rodoviária de Lviv Um projeto de investigação realizado pelo laboratório em conjunto com a Câmara Municipal de Lviv para analisar fluxos de tráfego, carga nos cruzamentos e fatores de congestionamento nas ruas de Lviv.
Vale a pena considerar a IA quando há tarefas de informação recorrentes, dados suficientes, um critério de qualidade claro e pessoas que podem validar os resultados.
Sim. Freqüentemente, o primeiro protótipo pode ser construído com base em exemplos anonimizados, documentos de teste ou dados sintéticos para validar o fluxo de trabalho.
Na maioria dos cenários práticos, a IA deve reduzir a rotina manual e ajudar a preparar a informação, enquanto as decisões responsáveis permanecem com as pessoas.
O laboratorio esta pronto para discutir investigacao, prototipos e projetos nao comerciais com universidades, laboratorios, empresas, hospitais e instituicoes publicas.
