Monitorização e sinalização soa como um painel de controlo. Normalmente é outra coisa: um sistema que recebe dados continuamente, os compara com uma expectativa ou um valor-limite, e emite um sinal assim que algo se desvia. Pode ser uma máquina que vibra de forma diferente do normal, um stock que diminui mais rápido do que o planeado, uma rede onde passa tráfego incomum, ou um processo de clientes em que o tempo de execução aumenta. O componente de IA está no reconhecimento de padrões que não se conseguem captar com regras fixas — não na substituição da pessoa que reage ao sinal.
Um sistema de monitorização entrega três coisas: uma medição contínua, uma norma com a qual essa medição é comparada, e um sinal quando o desvio excede um determinado limite. O que acontece depois depende da configuração. Na forma mais simples, é enviada uma notificação a uma pessoa, que avalia e age. Numa forma mais avançada, o sinal desencadeia automaticamente um passo seguinte — uma notificação a um fornecedor, um ajuste num planeamento, um bloqueio de uma transação. Essa segunda forma toca o território das cadeias em que os passos se sucedem: a monitorização torna-se então o ponto de partida de um processo que decorre sem intervenção, e isso exige um tipo de confiança diferente de uma notificação que alguém ainda pode ignorar.
A diferença entre estas duas formas não é trivial. Um sinal que vai para uma pessoa pode estar errado sem causar dano imediato — a pessoa filtra. Um sinal que desencadeia uma ação tem de estar correto, ou a organização tem de ter uma forma de reverter a ação. Muitas organizações começam por isso na primeira forma e só avançam para a segunda quando o sinal se comprovou.
A monitorização e sinalização exige, antes de tudo, dados contínuos e fiáveis. Um sistema que recebe uma exportação de outro sistema todas as semanas não pode dar um sinal — só pode relatar a posteriori. Tem de existir um fluxo: sensores, registos, transações, eventos, que entram continuamente e cuja qualidade não varia com quem faz a introdução.
Além disso, exige uma norma. Um desvio só é um desvio em relação a algo. Nas máquinas, isso costuma ser uma especificação técnica; nos processos, é mais frequentemente uma média histórica ou um valor-alvo que alguém estabeleceu. Onde essa norma falta ou é instável — um processo que muda constantemente, um mercado que oscila — o sistema dá ou demasiados sinais, ou demasiado poucos. Ambos minam a confiança nele.
Em terceiro lugar, exige uma via definida para o que acontece com um sinal. Quem recebe a notificação, dentro de que prazo é avaliada, qual é a escalada se não houver resposta. Sem essa via, um sinal acaba numa caixa de entrada que ninguém lê, e o sistema perde a sua função. Isto toca a mesma questão que conversas que são registadas e acompanhadas: registar sem acompanhamento resulta apenas num arquivo, não numa melhoria.
O problema mais comum é um sistema de monitorização que dá demasiados sinais. Se cada pequeno desvio gera uma notificação, as pessoas aprendem a ignorá-las — o efeito contrário ao que o sistema pretende. Definir o valor-limite é por isso uma ponderação contínua entre demasiado ruído e avisar demasiado tarde, e essa ponderação muda à medida que entram mais dados.
Um segundo problema é que o sinal é emitido, mas ninguém é responsável pelo acompanhamento. Isto acontece frequentemente quando a monitorização é montada como um projeto de TI sem que o departamento que tem de trabalhar com os sinais esteja envolvido. A técnica funciona, a organização não.
Um terceiro problema surge quando o sinal exige uma decisão que é, na verdade, trabalho humano — este desvio é aceitável, o cliente deve ser contactado, este risco vale a pena interromper. Onde essa ponderação se torna mais complexa do que uma regra fixa consegue suportar, a monitorização desloca-se para o apoio à decisão, e aplicam-se outros requisitos de fundamentação e explicabilidade do que num simples sinal-limite.
A maioria dos projetos de monitorização que não avançam encravam no fluxo de dados, não no modelo. Sensores que falham, registos inconsistentes, sistemas que não comunicam entre si — não são problemas de IA, são problemas de infraestrutura que primeiro têm de ser resolvidos. A coordenação também tem influência: um sinal que surge num departamento muitas vezes tem de chegar a outro departamento para ter significado, e isso toca a questão de como está organizada a coordenação entre departamentos.
Esta página descreve o que a monitorização e sinalização pode trazer, e o que a organização precisa de ter em ordem antes de funcionar. Outra questão é que parte do trabalho em torno desses sinais — avaliar, acompanhar, escalar — pode efetivamente ser assumida pela IA. Essa é uma questão a nível de tarefas, e é a isso que responde o werkscan da FTE TO AI: calcula, por tarefa, que parte do trabalho pode ser assumida, em vez de o fazer ao nível de um processo inteiro ou de uma função inteira.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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