Demonstrações e Amostras de Tecnologia

Uma demonstração honesta começa por ser clara sobre o que está a ser mostrado. Abrimos cada sessão indicando o modelo em uso, os dados nos quais foi treinado, os tipos de entradas que esperamos que lide bem e os tipos que esperamos que lide mal. Essa estrutura dá-nos o direito de pedir às partes interessadas que tragam os seus próprios exemplos — incluindo os embaraçosos — e evita que a demonstração se torne um evento de marketing.

Sempre que possível, executamos a demonstração em dados que o público conhece. Uma demonstração de deteção de defeitos em peças que a equipa de qualidade inspecionou pessoalmente; uma demonstração de sentimento num lote recente de transcrições de contact center; uma demonstração de previsão nos resultados reais do trimestre passado. As reações na sala mudam imediatamente quando os dados são deles, e as perguntas tornam-se úteis de uma forma que nunca são quando os dados são genéricos.

As sessões são deliberadamente estruturadas para uma conversa bidirecional. Estamos interessados nas perguntas que o público faz tanto quanto nas respostas do modelo às entradas que trazem; as perguntas são geralmente um guia mais fiável para saber se a tecnologia é a resposta certa para o seu problema do que qualquer benchmark poderia ser.

• Sessões interativas ao vivo — não vídeos pré-gravados
• Entradas fornecidas pelo público incentivadas
• Declaração clara das forças e fraquezas do modelo
• Uso anonimizado de dados do público mediante solicitação
• Notas de acompanhamento registando observações e limites
• Prova de valor focada de acompanhamento opcional

A nossa biblioteca de demonstrações é atualizada continuamente e inclui atualmente demonstrações de visão que cobrem inspeção de defeitos de fabrico, compreensão de documentos (formulários, faturas, documentos de identidade, contratos), análise de prateleiras de retalho e pesquisa de similaridade visual; demonstrações de PNL que cobrem sentimento baseado em aspetos, classificação de intenção e tópico, classificação multilingue, resposta a perguntas aumentada por recuperação e extração de entidades nomeadas; demonstrações de previsão que cobrem previsão de procura hierárquica, séries intermitentes, deteção de anomalias em métricas operacionais e previsão probabilística para política de inventário.

Também mantemos um conjunto crescente de demonstrações de IA generativa: resposta a perguntas fundamentada em fontes de conhecimento curadas, extração de saída estruturada de texto não estruturado, sumarização ajustada para classes de documentos específicas e padrões de assistente com âmbito para fluxos de trabalho particulares. Somos deliberadamente conservadores em relação a casos de uso generativos que exigiriam geração aberta em produção; a biblioteca de demonstrações reflete os casos de uso que realmente conseguimos implementar de forma responsável.

As demonstrações de sistemas de conhecimento complementam a biblioteca: um sistema de decisão baseado em regras, um grafo de conhecimento construído a partir de dados abertos e um exemplo neuro-simbólico híbrido que combina extração de entidades com raciocínio baseado em regras. Estas demonstrações são particularmente úteis para públicos a quem foi dito que a aprendizagem de máquina é a resposta para um problema que quase certamente não é melhor resolvido apenas com estatísticas.

“As demonstrações mais úteis são aquelas que levantam a questão que ninguém tinha pensado em fazer.”

Quando a biblioteca padrão não corresponde bem o suficiente à questão, construímos uma amostra personalizada com os seus dados em duas a três semanas. Isto não é uma prova de valor; é uma demonstração mais focada que usa as suas entradas contra um modelo pré-construído suficientemente próximo do caso de uso para ser informativa. O resultado é um protótipo funcional, uma avaliação escrita do que observamos e uma recomendação sobre se uma prova de valor completa se justifica.

As amostras personalizadas são deliberadamente mantidas com um âmbito pequeno. Não adaptamos modelos para desempenho em produção, não projetamos o pipeline circundante e não construímos a interface do utilizador para um padrão implementável. O objetivo é uma visão mais rápida e barata do que uma prova completa proporcionaria; a desvantagem é que a amostra não é implementável como está.

Muitos dos nossos relacionamentos mais bem-sucedidos com clientes começaram com uma amostra personalizada que revelou uma questão que a especificação original não tinha antecipado, e que reconfigurou o projeto subsequente para melhor.

Para públicos técnicos, oferecemos sessões de laboratório de meio dia ou dia inteiro nas quais os nossos engenheiros trabalham ao lado dos seus num problema focado à sua escolha. Estas sessões são parte demonstração, parte workshop, parte conversa franca sobre o que é alcançável. São particularmente valiosas para equipas que estão a avaliar se devem construir uma capacidade interna ou contratar ajuda externa; a conversa que emerge é geralmente mais útil para a decisão final do que qualquer proposta de fornecedor poderia ser.

As sessões de laboratório são realizadas sob NDA quando apropriado, e os artefactos produzidos — código, notebooks, resultados de avaliação — são deixados com a sua equipa. Não reteremos dados proprietários partilhados connosco nestas sessões para além da duração do trabalho.

As demonstrações são entregues remotamente por padrão, com sessões no local disponíveis quando o público ou os dados o justificam. Uma demonstração remota padrão dura sessenta a noventa minutos e acomoda até uma dúzia de participantes numa conversa de trabalho; sessões maiores são possíveis, mas tornam-se menos interativas. Temos o prazer de entregar a mesma demonstração a vários grupos de partes interessadas separadamente, se isso ajudar o alinhamento interno.

Não há custo para a biblioteca de demonstração padrão ou para uma sessão de laboratório introdutória; amostras personalizadas e workshops estendidos são orçamentados com base no trabalho envolvido. Uma breve chamada de descoberta geralmente estabelece o formato e o conteúdo corretos; não proporemos uma sessão cujo valor não seja claro para ambas as partes.