Há 132 empresas listadas em soluções de IA sob medida neste diretório, e elas não vendem a mesma coisa. Uma delas vai configurar uma plataforma que você mesmo poderia ter comprado e cobrar pela configuração. Outra vai construir uma camada de recuperação sobre documentos que a sua própria equipe não consegue encontrar. Uma terceira vai fazer o ajuste fino de um modelo com os seus dados rotulados. Uma quarta vai assumir um problema de pesquisa em que nenhum dos envolvidos sabe, no início, se a coisa é possível. São quatro ofícios distintos, com quatro conjuntos de competências, quatro curvas de custo e quatro maneiras de fracassar, e a expressão no site é idêntica nos quatro casos.
Essa ambiguidade custa caro em uma direção específica. Compradores pagam com frequência pelo quarto quando o primeiro teria bastado, porque o quarto soa mais sério em uma reunião de conselho. Ninguém jamais foi demitido por encomendar um trabalho original. O erro oposto, comprar uma configuração quando o problema de fato exige modelagem nova, aparece mais rápido e dói menos, porque o fornecedor chega ao limite em menos de um trimestre e a maior parte do dinheiro ainda está na sua conta.
O que soluções de IA sob medida realmente descreve
Organize o trabalho pelo que existe de novo ao final dele, e os quatro ofícios se separam com clareza.
| O que há de novo no final | O que você está comprando | Quando é a resposta certa | O que a primeira fase deve entregar a você |
|---|---|---|---|
| Nada. Configuração. | A plataforma de outra empresa, preparada para o seu processo e conectada aos seus sistemas | Uma tarefa comum em que o diferencial é o seu fluxo de trabalho, não os seus dados | Uma configuração funcionando no seu próprio ambiente, e a documentação para alterá-la sem o fornecedor |
| Uma camada de recuperação | Seus próprios documentos e registros, que um modelo geral passa a conseguir consultar para responder | O conhecimento existe dentro da empresa e a equipe não consegue encontrá-lo com rapidez | Um conjunto de avaliação com perguntas reais e respostas pontuadas, antes de qualquer interface ser construída |
| Um modelo ajustado | Um modelo geral adaptado aos seus rótulos, ao seu formato ou à linguagem do seu setor | O formato de saída ou o vocabulário do setor importa mais do que a capacidade bruta, em grande volume | Uma comparação medida com o modelo não ajustado no mesmo conjunto de teste |
| Um sistema inédito | Modelagem ou engenharia que não existe pronta no mercado por preço nenhum | A tarefa é específica da sua física, dos seus sensores ou do seu processo regulado | Um resultado de viabilidade por escrito, incluindo as condições em que a resposta é não |
A coluna da direita é a parte útil dessa tabela. Uma empresa que não consegue descrever a primeira entrega nesses termos nunca fez esse trabalho, seja qual for a linha que ela reivindique.
Uma pergunta organiza a maioria dos briefings em uma única reunião
Pergunte o que já existe que resolve setenta por cento disso, e depois pergunte por que os trinta por cento restantes não podem ser uma mudança de processo.
As duas metades importam. A primeira pega o erro caro, porque uma empresa séria vai citar os dois ou três produtos que cobrem a maior parte do seu problema e explicar onde eles param. Uma empresa que afirma que nada existe desconhece o próprio mercado ou conta com o seu desconhecimento. A segunda metade pega o erro mais sutil, que é construir um sistema para automatizar uma etapa que nem deveria existir. Muitos projetos de extração de documentos existem porque um formulário foi mal desenhado onze anos atrás, e corrigir o formulário sai mais barato do que ensinar um modelo a ler a bagunça.
A resposta também mostra em qual dos quatro ofícios você está. Se setenta por cento estão cobertos e a lacuna é de integração, você precisa da conversa sobre integração de IA, não de um projeto de modelagem. Se nada cobre o problema porque os dados são só seus, você está na linha três ou quatro e a conversa sobre orçamento muda de formato.
Quatro testes que decidem entre construir e configurar
- Os dados podem sair, e já existem? Não se ajusta um modelo com dados espalhados por quatro sistemas sob nomes de cliente diferentes. A resolução de entidades vem primeiro, e é um trabalho sem glamour que nenhuma proposta quer colocar na abertura. Quando os dados não podem sair da sua infraestrutura de forma alguma, essa restrição define a arquitetura antes que alguém escolha um modelo.
- A tarefa se repete o bastante para se pagar? Uma construção tem um custo fixo e um custo de operação. Uma tarefa que acontece duzentas vezes por dia paga os dois. Uma tarefa semanal quase nunca paga, e uma pessoa com uma boa lista de verificação é a resposta correta com mais frequência do que os fornecedores admitem.
- A precisão é limitada pelo modelo ou pelos seus dados? Isso se resolve em duas semanas, e quase ninguém gasta essas duas semanas. Se um modelo geral com uma boa recuperação já percorre a maior parte do caminho, o teto são os seus dados, e um modelo ajustado traz muito pouco. Se o modelo geral falha de um jeito que mais contexto não corrige, então o ajuste tem espaço para avançar.
- Quem revisa o resultado, e o que acontece quando ele está errado? Um sistema cujo resultado é aprovado por um profissional tolera taxas de erro que um sistema automatizado não tolera. A capacidade de revisão que você realmente tem é uma restrição rígida do projeto, e o AI Risk Management Framework publicado pelo NIST é um vocabulário comum razoável para ter essa discussão com um fornecedor que preferiria não tê-la.
Os custos que chegam depois da fatura
Uma assinatura esconde a manutenção dentro do preço. Uma construção sob medida entrega a manutenção a você.
Três itens em particular ficam de fora das primeiras propostas. O primeiro é a avaliação: uma construção sem um conjunto de teste reservado e sem uma reexecução programada não tem como avisar que piorou, e ela vai piorar, porque os seus dados mudam e os modelos subjacentes mudam debaixo de você. O segundo é a descontinuação de modelos. Todo grande provedor aposenta versões de modelos segundo um cronograma publicado, de modo que um sistema preso a uma versão tem data de validade e alguém precisa assumir a migração. O terceiro é a pessoa. Um sistema sob medida precisa de um responsável dentro da sua empresa que entenda o que ele faz, e se essa pessoa não está nomeada no plano, o sistema deixa de ser confiável por volta do oitavo mês, sem que ninguém tenha decidido deixar de confiar nele.
Nada disso é argumento contra construir. É argumento para orçar o segundo ano junto com o primeiro, uma pergunta que vale fazer a todas as empresas da sua lista de finalistas.
Cinco coisas que uma proposta precisa conter
- Um conjunto de teste que você consiga ler. Exemplos reais do seu negócio, com a resposta certa registrada por escrito, acordados antes de qualquer construção começar. Sem ele, toda discussão posterior sobre qualidade vira questão de opinião.
- A comparação com não fazer nada sofisticado. Quanto uma busca por palavras-chave, um motor de regras ou um produto existente pontua nesse mesmo conjunto de teste. Uma proposta que não informa a linha de base está escondendo o tamanho do ganho.
- Uma condição de parada explícita. O resultado que levaria a empresa a recomendar o abandono da abordagem. Trabalho de pesquisa sem essa condição vira renda vitalícia.
- Os artefatos de entrega, listados. Código, pesos, prompts, o conjunto de avaliação e os scripts que o executam, os dados rotulados e o manual de operação, cada um citado como algo que você recebe, e não como algo que você pode ver.
- O custo do segundo ano, por escrito. Hospedagem, inferência, reavaliação e a migração quando uma versão do modelo for aposentada.
Quem é dono do modelo, dos pesos e dos prompts
É aqui que o trabalho sob medida mais se distancia da compra de um produto, e onde os contratos costumam ser mais vagos. Quatro coisas podem ter donos diferentes: o código, os pesos treinados, os prompts e conjuntos de avaliação, e os dados rotulados. Uma empresa pode entregar a você um código que funciona e ficar com os pesos, ou entregar pesos que você não consegue retreinar porque os dados rotulados ficaram com ela. Os dois arranjos são comuns e nenhum é desonesto se for declarado. O que não é aceitável é descobrir no final.
Faça a pergunta na forma direta. Se parássemos de trabalhar com vocês amanhã, o que teríamos em mãos, e conseguiríamos retreinar sem vocês? A resposta separa os fornecedores mais rápido do que qualquer estudo de caso. Empresas que fazem esse trabalho de forma rotineira têm uma resposta pronta, porque todo cliente sério já perguntou.
Como montar uma lista de finalistas sem perder seis semanas
Escreva o escopo uma única vez, em uma página, incluindo o conjunto de teste e a linha de base. Depois envie a mesma página a três empresas de linhas diferentes da tabela e compare o que volta. Orçamentos de soluções de IA sob medida que diferem por um fator de cinco costumam indicar que as empresas leram o briefing como ofícios diferentes, e essa é a informação mais útil que um orçamento pode dar.
Para a busca de fornecedores, a categoria soluções de IA sob medida é o ponto de partida óbvio, e vale ler também ML e ciência de dados para o trabalho com modelos ajustados e IA generativa quando o resultado é conteúdo e não uma previsão. Empresas cujo ponto forte é conectar sistemas, e não construí-los, estão em integração de IA, e contratos que começam pela estratégia estão em consultoria de estratégia de IA. A lista completa está no diretório, e por cidade se você quer pessoas que venham até o local, com San Francisco, Nova York e Atlanta reunindo hoje o maior número de listagens.
Dois textos complementares valem dez minutos antes de você enviar qualquer coisa. O que comprar e como trata da mesma decisão em todas as categorias, e a lista de verificação para a primeira contratação trata das questões contratuais que este texto apenas toca. Se a construção que você está avaliando é uma interface de chat sobre os seus próprios documentos, o desenvolvimento de GPTs personalizados é a versão mais estreita da linha dois. Se for um problema de dados e modelagem, a consultoria de IA e ML explica o que esse contrato contém, e os serviços de desenvolvimento de IA tratam da entrega. Organizações maiores devem ler como escolher uma empresa de IA para grandes corporações, e quem está avaliando se um parceiro contínuo é mesmo necessário deve ler quando uma pessoa basta.
Se escrever o escopo é a parte em que você travou, descreva o problema aqui e o diretório vai retornar as empresas cujas listagens correspondem a ele. Agências que fazem esse tipo de trabalho e ainda não estão listadas podem adicionar um perfil.
Fontes e leituras adicionais
Os números de listagens deste artigo foram lidos nas páginas de categoria deste diretório e mudam à medida que agências são adicionadas. Para um panorama mais amplo de onde a adoção realmente está, o AI Index, do Stanford HAI, e a Business Trends and Outlook Survey, do US Census Bureau, publicam sobre o tema com regularidade, e a pesquisa do Census Bureau tem a vantagem de perguntar diretamente às empresas, e não aos fornecedores. A MIT Sloan Management Review publica a cobertura mais consistente sobre por que esses projetos emperram depois de um piloto. O AI Risk Management Framework, do NIST, é a referência para as questões de revisão e supervisão mencionadas acima.