A IA generativa, em especial a baseada em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), já está no radar de empresas que buscam acelerar atendimento, produtividade e personalização. Na operação, ela traz desafios técnicos que afetam precisão, segurança e conformidade.
Na Plusoft, o foco é transformar IA generativa em capacidade operacional controlada, com base de conhecimento privada por cliente, governança de dados e parâmetros de geração ajustados para reduzir riscos.
O que muda quando sua empresa usa IA generativa com LLMs
LLMs conseguem produzir texto em linguagem natural, resumir documentos, extrair intenções e classificar sentimentos. Em contextos corporativos, a exigência principal costuma ser confiabilidade: a resposta precisa estar alinhada a políticas internas, regras de negócio e informações atualizadas do próprio cliente.
Quando a IA generativa opera sem controles, o risco cresce em três frentes: distorção por vieses do dado, respostas inventadas e exposição indevida de informação.
Principais desafios da IA generativa
Viés de informação
Modelos treinados com grandes volumes de dados públicos podem refletir padrões sociais presentes nesses dados. Em ambientes corporativos, isso afeta tom, priorização de recomendações e até interpretações de solicitações do usuário, com impacto direto em atendimento e tomada de decisão.
Implicação prática: sem governança, o modelo pode responder de forma inadequada para um segmento de clientes, gerar inconsistências de linguagem entre canais e criar passivo reputacional.
Alucinações
A IA generativa pode produzir respostas plausíveis, porém imprecisas, principalmente quando falta contexto, quando a pergunta é ambígua ou quando os parâmetros favorecem maior variação textual.
Implicação prática: em atendimento, uma alucinação pode orientar o cliente para um fluxo errado; em operações internas, pode gerar sínteses incorretas de documentos e decisões baseadas em informação não validada.
Estratégias usadas para reduzir risco e aumentar confiabilidade
1) Dados personalizados e contexto do cliente
A IA generativa entrega valor quando trabalha com dados do próprio cliente: processos, produtos, políticas, características de consumidores, histórico de interações e informações operacionais. Esse contexto permite:
- respostas alinhadas ao catálogo e às regras de negócio;
- resumo e análise de grandes textos (ex.: chamados, e-mails, documentos);
- análise de sentimento e intenção baseada no conteúdo do usuário;
- curadoria de conteúdo e padronização de linguagem em canais.
2) Controle de informações e isolamento por cliente
Para reduzir contaminação por conteúdo público e evitar mistura de dados entre empresas, a estratégia central é manter bases de conhecimento exclusivas por cliente.
- cada cliente opera com uma base controlada;
- os dados de um cliente não ficam acessíveis a outros;
- o conjunto de conhecimento usado pela IA é delimitado por regras de acesso e escopo.
Implicação prática: a resposta tende a ser mais consistente, auditável e aderente às políticas da empresa, com menor chance de incorporar informações irrelevantes.
3) Curadoria e governança da base de conhecimento
A qualidade da IA generativa depende diretamente da qualidade do conteúdo que alimenta a base.
Práticas recomendadas de curadoria incluem:
- validação de fontes internas (documentos oficiais, políticas, FAQs, bases transacionais);
- remoção de duplicidades e versões antigas;
- padronização de nomenclaturas e definições críticas;
- manutenção periódica com responsáveis por área.
Implicação prática: reduz contradições, melhora o acerto em perguntas recorrentes e diminui retrabalho de atendimento humano.
4) Gerenciamento da criatividade com parâmetros de geração
O nível de “criatividade” influencia o quanto o modelo varia nas respostas. Em aplicações corporativas, o objetivo é controlar variação para manter precisão e previsibilidade.
Boas práticas operacionais:
- ajustar parâmetros de geração (ex.: temperatura) conforme o caso de uso;
- usar configurações mais conservadoras para temas sensíveis (políticas, financeiro, procedimentos);
- permitir mais flexibilidade apenas em tarefas de linguagem com baixo risco (ex.: reescrita e resumo, quando permitido).
Implicação prática: reduz respostas improvisadas e melhora consistência do atendimento em escala.
5) Monitoramento de respostas e conformidade com o contexto
A operação exige observabilidade.
Pontos que costumam fazer diferença:
- monitoramento contínuo de respostas com amostras e auditoria;
- métricas de aderência (precisão, taxa de fallback, retrabalho humano);
- aprendizagem operacional baseada em casos reais, com ajustes de base e parâmetros.
Implicação prática: evita que a IA se afaste do padrão esperado ao longo do tempo e acelera correções sem impacto amplo.
Segurança e privacidade como requisitos de plataforma
Em ambientes corporativos, segurança deve estar presente na arquitetura e no processo.
Elementos comuns em uma abordagem robusta incluem:
- controle de acesso por perfil e trilhas de auditoria;
- proteção de dados com criptografia e protocolos de segurança;
- políticas de retenção e classificação de dados;
- alinhamento com LGPD e governança interna do cliente.
Como as empresas podem se preparar para usar IA generativa
A adoção consistente depende de quatro frentes, com decisões claras e responsáveis definidos.
Infraestrutura tecnológica
Mapeie integrações necessárias (CRM, atendimento, bases documentais, sistemas internos), requisitos de disponibilidade e governança de acesso.
Capacitação e treinamento
Treine times de atendimento, TI, segurança e áreas de negócio para operar a IA: escrita de solicitações internas, validação de conteúdo e atualização de base.
Cultura de operação e melhoria contínua
Defina quem aprova mudanças na base, como entram novos documentos, quais métricas determinam ajuste de parâmetros e quando ocorre rollback.
Governança e ética
Crie políticas objetivas para: temas proibidos, linguagem aceitável, tratamento de dados sensíveis, rastreabilidade e responsabilidade por decisões.
Como aplicar IA generativa com governança
A IA generativa pode aumentar eficiência e qualidade quando opera com contexto controlado, base privada por cliente e mecanismos de governança. Na Plusoft, a aplicação prática passa por dados personalizados, isolamento de conhecimento, curadoria e ajuste de parâmetros para manter previsibilidade operacional.
Quer entender como aplicar IA generativa com segurança no seu atendimento e processos? Fale com a Plusoft para avaliar o melhor desenho de base de conhecimento, governança e integrações.
