Trilha 03 · Aula 3 de 5
- 3.1O que uma IA generativa pode e não pode fazerLida
- 3.2Pesquisar com IA de forma verificávelLida
- 3.3Classificar e estruturar informaçãoLida
- 3.4Analisar relações e produzir inteligênciaLida
- 3.5Agentes, ferramentas, conhecimento persistente e interoperabilidadeLida
De ler textos a desenhar uma taxonomia
A classificação automática pode ajudar a organizar grandes volumes de notícias, patentes, chamadas e comunicações empresariais. Mas primeiro devemos decidir para que serve cada rótulo. Uma taxonomia útil não é uma lista enorme de categorias; é um conjunto consistente que permite responder a perguntas e desencadear ações.
Para um monitoramento de concorrentes poderíamos precisar de: ator, data do evento, geografia, tipo de acontecimento, tecnologia envolvida, fase de maturidade, relação com o FCV, fonte e estado de verificação. Nem sempre é possível extrair todos os campos: o valor nao_consta costuma ser melhor do que uma inferência disfarçada de dado.
Desenho mínimo de esquema
| Campo | Regra | Exemplo didático |
|---|---|---|
evento |
Um destes: pesquisa, patente_solicitada, piloto, acordo, venda, regulação, outro | patente_solicitada |
ator |
Nome presente na fonte, não inventado | Fornecedor B |
data_evento |
Data do evento ou nao_consta; separar da publicação |
nao_consta |
fase |
Exploração, piloto, comercial, indeterminada | exploração |
afirmacao |
Resumo neutro do que a fonte sustenta | «Foi publicado um pedido» |
evidencia_id |
ID que permite voltar ao material | S03 |
revisao |
correta, duvidosa, incorreta | duvidosa |
Um esquema deve documentar definições, exemplos positivos e negativos e como tratar registros ambíguos. Se chamarmos de «lançamento» tanto um protótipo quanto uma venda, será difícil comparar sinais.
Interativo · Cartões
Os campos do esquema, um a um
Vire cada campo para ver sua regra e o erro que ele evita.
Campos do esquema mínimo de classificação com sua regra.
Um processo que aprende com seus erros
Comece classificando manualmente uma amostra pequena. Depois peça à IA que rotule com o mesmo esquema e explique qual trecho respalda cada campo não óbvio. Compare as divergências e corrija instruções ou categorias. Uma segunda amostra, diferente da primeira, serve para verificar se o ajuste se generaliza.
Não basta dizer que «a precisão é alta»: qualquer indicador de qualidade exige um conjunto de referência e definições de acerto. Para esta experiência formativa, o prioritário é aprender a detectar falsos positivos, falsos negativos e campos fabricados.
Caso Empresa A · simulação
Caso fictícioCaso Empresa A · A diferença entre piloto e comercialização
Se S04 menciona um demonstrador de laboratório, a categoria venda é incorreta; se S03 descreve um pedido publicado, patente_concedida também seria. Pedir à IA que escolha entre categorias explícitas e justifique com um trecho evita parte da arbitrariedade, mas exige revisão dos casos-limite.
O dado estruturado resultante é útil para uma matriz temporal: quando aparece um pedido? Quando um teste? Há adoção verificável? A classificação não resolve por si só a decisão: organiza o terreno para a análise posterior.
Simulação educativa: informações e organizações fictícias.
Faça você mesmo
Faça você mesmo · Desenhe e teste cinco rótulos (20 min)
Crie uma taxonomia de cinco tipos de evento. Defina as regras, rotule S01–S05 manualmente e peça a uma IA uma segunda classificação com saída tabular. Compare linha a linha. Documente pelo menos uma mudança na definição e um exemplo de nao_consta.
Entregável: dicionário de dados e registro de divergências.
Dicionário de classificação
Definir rótulos inequívocos para humanos e IA.
Ver o modelo →Registro de sinais e evidências
Distinguir observação, fonte e interpretação.
Ver o modelo →Confira · resposta fechada
Rotule cada registro
Use o rótulo que o trecho permite, sem inferir mais do que ele diz.
S01 · Fornecedor B anuncia pesquisa em armazenamento industrial.
Ver a resposta
Resposta: atividade_de_pesquisa. Não inferir vendas.
S02 · Blog: «uma nova tecnologia substituirá todas as baterias em 2027».
Ver a resposta
Resposta: precisa_revisao. É opinião: não rotular uma promessa como contrato.
S03 · Publicação de pedido sobre trocador de calor.
Ver a resposta
Resposta: pedido_patente. A concessão não consta (`concesion: nao_consta`).
S04 · Fornecedor B apresenta demonstrador de laboratório.
Ver a resposta
Resposta: piloto_demonstrador. Não inferir exploração rentável.
E agora, a sua própria resposta
Esta parte exige julgamento profissional: não há correção automática. Complete o seu trabalho na prática, avalie-o com a rubrica da aula e compare-o com a solução orientativa.
O que a sua resposta deve incluir
- Cinco tipos de evento com regras de inclusão e exclusão.
- Um exemplo de «nao_consta».
- Um registro de divergências linha a linha com a classificação da IA.
- Pelo menos uma mudança documentada em uma definição.
Solução orientativa
Avalia-se a justificativa por ID e o registro de divergências; não se pretende medir o desempenho real do classificador com quatro exemplos.
Solução ilustrativa de um caso fictício: admite alternativas fundamentadas.
Erros frequentes
Criar categorias sobrepostas, não diferenciar data de publicação e data do fato, pedir probabilidades arbitrárias, inferir entidades ausentes, medir o volume de rótulos em vez da utilidade para as decisões ou ajustar o esquema sem versioná-lo.
Regra para levar: um rótulo não é verdadeiro só porque uma IA o escreveu; é operacional quando outro analista entende sua definição, consegue reproduzi-lo e sabe quando revisá-lo.
Ampliação opcionalAmpliação · Classificar não é preencher lacunas
Um campo vazio é informação útil se significa «a fonte não oferece este dado». O erro aparece quando um classificador preenche vazios com convenções plausíveis. Convém separar três valores: nao_consta (dado ausente no material), nao_se_aplica (o campo não corresponde ao evento) e precisa_revisao (a fonte permite interpretações rivais). Essa distinção torna os registros comparáveis e evita conclusões baseadas em precisão aparente.
Estabeleça um dicionário R09 com cinco classes iniciais: atividade_de_pesquisa, pedido_patente, piloto_demonstrador, acordo_alianca, adocao_comercial. Os rótulos foram desenhados para o exercício; não descrevem a ontologia de nenhum fornecedor. Para cada categoria, defina critério de inclusão, contraexemplo e evidência textual mínima. Se uma notícia mistura pedido e aliança, permita rótulos múltiplos quando o esquema o previr ou separe os eventos: nunca force um único rótulo só por conveniência do relatório.
Empresa A · Teste de classificação e divergências
| Registro fictício | Rótulo justificável | Erro a impedir |
|---|---|---|
| S01 · Pesquisa anunciada | atividade_de_pesquisa | Inferir adoção comercial |
| S03 · Pedido publicado | pedido_patente | Transformá-lo em concessão |
| S04 · Demonstrador | piloto_demonstrador, conforme o texto exato | Convertê-lo em venda |
| S02 · Opinião especulativa | precisa_revisao ou outro tipo documental | Rotular promessa como resultado |
Protocolo de validação: prepare oito registros fictícios com rótulo humano antes de testar o prompt, reserve quatro para ajustar definições e quatro para verificar que as instruções não apenas memorizam exemplos. Guarde as respostas divergentes, a evidência que cada revisor usou e a versão do dicionário. Não publique um número de acurácia sem informar o tamanho e a composição da amostra; oito exemplos ensinam um método, não comprovam desempenho em produção.
Prática · Revisão de dois erros
Peça ao assistente que devolva os campos evento, ator, data_evento, data_publicacao, evidencia_id, trecho, revisao. Introduza deliberadamente uma data não presente e uma afirmação que mistura anúncio e execução. O exercício é superado se os campos sem evidência permanecem nao_consta, se o sistema identifica pelo menos uma ambiguidade e se consegue explicar cada classificação com o texto fornecido.
Saída: R09 Dicionário de classificação, R06 Registro de sinais e evidências;
Interativo · Decida
nao_consta, nao_se_aplica ou precisa_revisao
Um campo vazio é informação útil. Escolha o valor correto em cada caso.
Atividade: escolha entre nao_consta, nao_se_aplica e precisa_revisao.
S03 é um pedido de patente. Campo: data_concessao.
S06 é uma consulta regulatória. Campo: «requerente de patente».
Uma notícia diz que o Fornecedor B «fechou um acordo», sem esclarecer se é exploratório ou de fornecimento. Campo: evento.
S04 menciona um demonstrador sem dizer quando o teste foi feito. Campo: data_evento.
S02 afirma que a tecnologia «substituirá todas as baterias em 2027». Campo: evento.
Referências e limites
Esta aula não cita fontes externas. Desenvolve o método da Academy a partir do material formativo da Innguma.
- A Empresa A é um caso fictício: seus dados, empresas e números não descrevem mercados nem organizações reais.
- As orientações sobre IA são elaboração própria da Academy. Não constituem um procedimento NIST nem substituem uma avaliação de riscos da sua organização.
Intelligence Lab · L04
Registro de sinais
Vai aplicar? Abra o Registro de sinais no Lab e separe observação, fonte e interpretação no seu registro. Saída: registro de sinais. Funciona no navegador, sem servidor, sem conta e sem IA conectada. O resultado pode precisar de revisão e adaptação ao seu caso.
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