A Avaliação de Desempenho em Contratos de Inteligência Artificial: A Cláusula Mais Importante Que Você Nunca Usou (Parte 1)
Você pode ter notado, especialmente se assistiu ao Super Bowl este ano, que a inteligência artificial está em toda parte.
A IA agora está incorporada em quase tudo que utilizamos. Desde chatbots de suporte ao cliente e ferramentas de elaboração de documentos até plataformas de cibersegurança, motores de análise e fluxos de trabalho autônomos, é praticamente impossível escapar.
Apesar de sua onipresença, muitos contratos de IA tratam o desempenho como uma propaganda de marketing, com termos como “de última geração”, “líder da indústria” e “semelhante ao humano” descrevendo ferramentas, não promessas de desempenho mensuráveis.
A lacuna entre “promessa” e “propaganda” é importante.
Se você não consegue especificar como a IA será testada antes da implantação, após atualizações e quando as condições mudam, você está comprando propaganda. Se a ferramenta cara que você adquiriu não funcionar, é inútil. Incluir requisitos de testes de benchmark nos contratos é um método altamente eficaz para garantir que as promessas da IA se traduzam em resultados exigíveis.
A. POR QUE O TESTE DE BENCHMARK DEVE ESTAR EM TODOS OS CONTRATOS DE IA
Qualquer contrato baseado em uma compreensão imprecisa do que está sendo entregue e como a entrega pode mudar ao longo do tempo é, em essência, um mau negócio. Você não pode colocar um preço em um serviço, software ou plataforma quando o valor que você obtém é desconhecido.
O Desempenho da IA em uma Demonstração Não É um Métrica
O desempenho da IA depende do contexto. Demonstrações geralmente são realizadas em conjuntos de dados estreitos para garantir resultados previsíveis — quando não estão rodando em um script totalmente pré-escrito. Poucos usam dados “do mundo real”, muito menos as coleções de dados únicas.
Um modelo que parece preciso em uma demonstração do fornecedor pode gerar resultados muito diferentes no seu hardware com seus dados, terminologia e fluxos de trabalho. Muitas vezes, o primeiro teste real de uma ferramenta ocorre após a implantação, quando os processos de negócios dependem dela. O benchmarking reverte isso, exigindo que a IA atenda a limites de desempenho em seus sistemas e dados.
Modelos de IA Estão em Constante Mudança
O benchmarking também é importante porque os sistemas de IA mudam ao longo do tempo, às vezes de maneiras difíceis de detectar e além do seu controle. Os fornecedores atualizam regularmente os modelos, alternam entre diferentes modelos fundamentais, ajustam a lógica de recuperação, ajustam os prompts ou reconfiguram o sistema para “melhorar a qualidade”.
Enquanto isso, seu ambiente está em constante evolução. Políticas são atualizadas, bases de conhecimento se expandem, linhas de produtos mudam e o comportamento do cliente varia — cada um contribuindo para uma possível deriva de desempenho. Sem uma estrutura contratual de testes em vigor, o ônus de detectar a deriva do modelo ou da aplicação recai inteiramente sobre você.
A Inconsistência Impacta o Valor
Os contratos de software tradicionais normalmente dependem fortemente de listas de recursos e métricas de tempo de atividade para definir a proposta de valor, o que, por sua vez, informa o preço. A IA introduz um tipo diferente de falha nessa análise: um sistema pode estar “ativo” enquanto produz saídas não confiáveis ou ações inseguras.
Se o contrato não vincular a aceitação, obrigações de desempenho contínuas e remediação a resultados mensuráveis, você terá que depender de soluções alternativas, como ajustar as saídas que recebe para contabilizar preconceitos que você descobriu.
A IA Agente Aumenta as Apostas
Enquanto a IA generativa oferece saídas revisáveis, a IA agente permite que agentes individuais realizem várias tarefas para alcançar um objetivo. Ela pode acionar fluxos de trabalho, criar tickets, atualizar registros, enviar e-mails, agendar reuniões, executar e modificar códigos, e interagir com outras ferramentas e agentes de IA.
O risco muda de a IA fornecer uma resposta ruim para realizar um ato ruim.
B. O TESTE DE BENCHMARK É IMPORTANTE PARA TODAS AS FERRAMENTAS E SISTEMAS DE IA
Você pode ser perdoado por pensar que apenas as plataformas de IA “sofisticadas” precisam de benchmarking. Afinal, é da natureza humana investir mais em garantia de qualidade em algo que custa mais para usar. Essa suposição é cada vez mais arriscada.
IA Generativa “Básica” ou Fundamental
Até mesmo ferramentas de IA generativa básicas para elaboração, resumo e chat podem causar sérios problemas em contextos sensíveis. Elas podem distorcer obrigações, alucinar fatos ou omitir qualificadores ao elaborar comunicações com clientes, resumir políticas ou fornecer orientações de RH, arriscando a conformidade e a reputação.
Precisão/factualidade (especialmente para tópicos regulados ou voltados ao cliente), taxa de alucinação (citações fabricadas, políticas inventadas, fatos inventados), seguimento de instruções (respeita restrições, tom, tópicos proibidos?), comportamento de privacidade/confidencialidade (vaza conteúdo sensível?), recusa e escalonamento (transfere apropriadamente para um humano?).
IA de Recuperação ou Assistente de Conhecimento
Quando um sistema inclui recuperação, o teste de benchmark é crucial porque a confiabilidade da ferramenta depende de suas fontes e citações. Os contratos devem exigir testes para confirmar que a IA permanece ancorada em fontes aprovadas, atribui respostas corretamente e evita citar materiais incorretos ou desatualizados.
Correção de citações (as fontes referenciadas são reais e relevantes?), anexação (as respostas permanecem dentro do conteúdo recuperado?), controles de atualidade (sinaliza fontes desatualizadas?), controles de acesso (respeita permissões e segmentação?).
IA Preditiva ou de Classificação
Ferramentas de IA que preveem resultados ou geram classificações apresentam riscos únicos. Na detecção de fraudes e pontuação de risco, os danos decorrem de falsos positivos/negativos, pontuações mal calibradas ou preconceito.
O teste de benchmark aqui visa verificar o desempenho do modelo mensurável dentro do ambiente da organização, garantindo que a pontuação esteja alinhada com as tolerâncias de negócios e que mecanismos de monitoramento sejam estabelecidos para detectar deriva.
Precisão/revocação (falsos positivos/falsos negativos), calibração (o significado da pontuação se alinha com as probabilidades do mundo real), preconceito e justiça (teste de impacto desigual onde apropriado), estabilidade (quão sensíveis são os resultados a pequenas mudanças de entrada), explicabilidade (conforme necessário para supervisão).
IA Agente
Com grande poder vem uma capacidade significativamente maior de causar danos catastróficos. Em ambientes agentes, o benchmarking deve cobrir a qualidade da saída e o uso seguro da ferramenta, incluindo o uso correto da ferramenta, permissões, evitando ações irreversíveis sem confirmação e mantendo registros de auditoria.
Corretude do uso da ferramenta (chama as ferramentas certas, na ordem correta), limites de permissão (mínimo privilégio, sem ações não autorizadas, sem elevação de autoridade), restrições de segurança (nunca tomar ações irreversíveis sem confirmação), auditabilidade (registros de ações e chamadas de API, racionalizações, entradas/saídas preservadas), resiliência adversarial (injeção de prompts, envenenamento de dados, entradas maliciosas), interruptor de desligamento e reversão (desabilitação rápida e recuperação).
O Que Pode Dar Errado Quando O Benchmarking É Pulado ou Minimizado
Na maior parte, essa falha se manifesta como frustração com a funcionalidade de uma ferramenta de IA e considerável desgosto por investimentos desperdiçados. Mas e se for pior?
Falha Operacional e Danos ao Cliente
Não realizar o benchmark da IA antes da implantação muitas vezes resulta em danos operacionais e questões contratuais. As organizações descobrem que a ferramenta apresenta desempenho inconsistente entre departamentos, falha em casos críticos ou produz erros que precisam de correção humana. Saídas ruins levam a decisões erradas. Erros de IA agente podem executar ações erradas. Pequenos erros se amplificam, causando problemas significativos em áreas como atendimento ao cliente, faturamento, RH e segurança.
Exposição Legal e Regulatória
Saídas de IA utilizadas em comunicações com consumidores, procedimentos de privacidade, respostas a cibersegurança, orientações de emprego ou outros domínios sensíveis podem resultar em desempenho não confiável e potencialmente violar leis de proteção ao consumidor, regulamentos de práticas injustas e enganosas, estatutos anti-discriminação e obrigações contratuais com parceiros, fornecedores e clientes, bem como requisitos setoriais específicos.
Frequentemente, a questão subjacente não é a existência da própria IA, mas sim sua implementação sem controles apropriados alinhados ao seu perfil de risco.
Vazamentos de Dados Protegidos e Confidenciais
Imagine todas as maneiras pelas quais um humano pode acidentalmente expor informações confidenciais da sua empresa. Agora imagine esse mesmo humano fazendo o mesmo, mas mil vezes mais frequentemente, sem dormir ou fazer pausas, e que você não pode repreendê-lo ou demiti-lo. A IA pode vazar dados confidenciais por meio de prompts e documentos carregados, controles de acesso mal configurados ou injeção de prompt maliciosa que insere comandos para exfiltrar suas informações.
A IA agente introduz um problema completamente novo. Agentes de IA são programados para priorizar a conclusão de tarefas designadas e farão isso mesmo que à custa de outras prioridades mais baixas (como a confidencialidade).
Outros Problemas Potenciais
Existem também riscos menos óbvios, mas significativos, a jusante. Sistemas generativos podem produzir conteúdo impreciso, enganoso ou que viole políticas. Sua saída pode ser não original ou muito semelhante a material protegido, criando “preconceito de autoridade” onde os usuários confiam em respostas confiantes. Eles podem gerar problemas de atribuição ou validação, questionando a integridade e a responsabilidade dos registros. Sem expectativas formais de desempenho, as organizações podem ficar presas a uma ferramenta que não consegue atender às necessidades, sem opções contratuais para melhoria ou saída.
(A Parte 2 discutirá uma abordagem prática para testes de benchmark em contratos de IA.)
