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Em algumas apresentações de nossa solução de Gestão de Projetos com IA, o NetProject, é comum surgir uma dúvida sobre qual conteúdo e contextos são utilizados para produção de determinado resultado. Ou seja, de onde o modelo de linguagem grande, ou o LLM, coletou informações para preencher determinado campo dos documentos de gestão? Como o modelo de aprendizado de máquina chegou a determinada resposta para uma projeção de prazos ou custos finais do projeto?
Essas dúvidas frequentes acabaram incentivando pesquisadores na abertura de uma nova frente de trabalho relacionada a Inteligência Artificial, a IA Explicável!.
Siga conosco para entender como essa nova frente de trabalho pode ser aplicada a Gestão de Projetos.
A IA Explicável
A Inteligência Artificial Explicável (XAI) é um campo da inteligência artificial que se concentra em tornar os sistemas de IA mais transparentes, interpretáveis e compreensíveis para os humanos. À medida que os modelos de IA se tornam cada vez mais complexos, a necessidade de explicabilidade aumentou, especialmente em domínios de alto risco, como saúde, finanças e outras áreas sensíveis.
O XAI visa preencher a lacuna entre a natureza nebulosa dos modelos de IA e a própria compreensão humana, fornecendo informações sobre os processos de tomada de decisão dos modelos.
Isso envolve o desenvolvimento de técnicas e modelos que possam oferecer explicações humanamente compreensíveis para as decisões tomadas pela IA, aumentando assim a confiança, a responsabilidade e a justiça nos sistemas de IA.
A IA Explicável aplicada a Gestão de Projetos
A IA explicável (Explainable AI, ou XAI) no contexto da gestão de projetos pode ser suportada de várias formas, ajudando os gerentes de projetos e as equipes a tomarem decisões mais informadas, confiáveis e principalmente “explicáveis”.
A XAI informações sobre como os modelos de IA tomam decisões, o que ajuda as partes interessadas a entender a lógica por trás das previsões. Essa transparência é crucial para criar confiança, pois as partes interessadas podem ver a lógica e os dados que impulsionam os resultados.
Aqui estão algumas maneiras em que a IA explicável pode ser relevante no contexto da Gestão de Projetos:
- Transparência nas Decisões Automatizadas: Em muitas ferramentas de gestão de projetos, a IA pode ser usada para sugerir prazos, alocar recursos, ou priorizar tarefas. Com a IA explicável, essas recomendações vêm acompanhadas de explicações claras sobre como foram geradas, permitindo que os gerentes entendam as razões por trás das sugestões e confiem mais nos insights fornecidos.
- Previsões Claras de Desempenho: A IA explicável pode prever atrasos, custos extras ou riscos em um projeto, mas com a vantagem de oferecer justificativas detalhadas para essas previsões. Por exemplo, ela pode identificar que um risco de atraso se baseia em dados históricos, em alta carga de trabalho em uma equipe específica ou em dependências críticas não resolvidas.
- Apoio na Alocação de Recursos: IA explicável pode auxiliar na distribuição de recursos (financeiros, humanos, etc.) dentro de um projeto, explicando as decisões baseadas em dados como a disponibilidade de equipe, habilidades necessárias e prazos. Isso permite ajustes manuais com base no conhecimento humano, se necessário.
- Monitoramento de Progresso com Justificativas: Ferramentas de IA podem monitorar o progresso de um projeto e fornecer relatórios em tempo real. A IA explicável vai além, justificando cada alerta de atraso ou ajuste de meta, permitindo que os gerentes não apenas vejam o que está acontecendo, mas entendam o porquê.
- Gestão de Riscos com Explicações Detalhadas: A IA pode identificar possíveis riscos ao longo do ciclo de vida de um projeto, como problemas com a entrega de fornecedores ou performance da equipe. Com a IA explicável, os gerentes podem receber explicações claras sobre como esses riscos foram identificados e por que foram classificados como importantes.
- Aprimoramento da Colaboração: Quando as equipes entendem as recomendações e previsões da IA, podem confiar mais nas decisões baseadas nesses dados. Isso pode melhorar a colaboração e aceitação das soluções sugeridas, pois a IA se torna uma ferramenta compreensível, em vez de uma “caixa-preta”.
Aqui na NetProject, entendemos que aplicar IA explicável à gestão de projetos aumenta a confiança nas ferramentas de automação e análise, melhora a tomada de decisão e ajuda a otimizar o uso de recursos.
Vamos a uma tabela comparativa entre algoritmos de IA com e sem IA Explicável no contexto da gestão de projetos:
| Aspecto | IA Tradicional (Sem IA Explicável) | IA Explicável |
|---|---|---|
| Transparência | Decisões e previsões sem explicações claras. | Fornece justificativas detalhadas para cada decisão. |
| Confiança | Pode gerar desconfiança devido à falta de clareza. | Aumenta a confiança ao explicar como as decisões foram tomadas. |
| Tomada de Decisão | Baseada apenas nos resultados fornecidos pela IA. | Baseada em resultados e nas explicações do raciocínio por trás. |
| Intervenção Humana | Difícil ajustar ou questionar as decisões da IA. | Facilidade de ajuste e intervenção com base nas explicações. |
| Acuracidade Percebida | Difícil de avaliar a precisão das previsões. | As explicações ajudam a avaliar a precisão e relevância dos resultados. |
| Colaboração | Pode gerar resistência das equipes. | Melhora a aceitação e colaboração ao esclarecer as decisões da IA. |
| Gestão de Riscos | Identifica riscos, mas não explica claramente os motivos. | Justifica a detecção de riscos com base em dados concretos e históricos. |
| Alocação de Recursos | Aloca recursos sem explicar os critérios. | Explica claramente como e por que os recursos foram alocados de uma determinada forma. |
| Facilidade de Adoção | Pode ser visto como uma “caixa-preta”, dificultando a adoção. | Mais facilmente adotado pelas equipes devido à transparência e clareza. |
| Justificativa para Mudanças | Sem justificativas detalhadas para mudanças propostas no projeto. | Oferece justificativas claras para ajustes nos prazos ou cronogramas. |
Esta comparação destaca as vantagens da IA explicável, especialmente no contexto de gestão de projetos, onde a confiança e a transparência são fundamentais para a eficácia das ferramentas de automação, como o NetProject.
Embora o XAI ofereça benefícios significativos em termos de transparência e confiança, ela também apresenta desafios, como a possível compensação entre interpretabilidade e desempenho do modelo.
Importante destacar que considerações éticas, incluindo mitigação de vieses e justiça, são essenciais na implantação de sistemas XAI.
À medida que a IA continua evoluindo, o desenvolvimento de técnicas de XAI mais sofisticadas e eficazes será essencial para garantir que os sistemas de IA não sejam apenas poderosos, mas também transparentes e confiáveis.
IA Explicável no NetProject
A adoção de IA explicável no NetProject, software de gestão de projetos com IA, traz um diferencial estratégico ao oferecer transparência e confiança nas decisões automatizadas. Ao invés de simplesmente fornecer recomendações ou previsões, a IA explicável permite que gerentes e equipes entendam as razões por trás de cada sugestão, seja na alocação de recursos, gestão de prazos ou identificação de riscos. Isso promove uma maior confiança nas soluções sugeridas pelo sistema, facilitando a colaboração e a tomada de decisões com base em dados claros e justificados, otimizando a eficiência e o sucesso dos projetos.
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