Memorial de projetos : transição de sistemas determinísticos para ia generativa: um estudo de caso
Resumo
Resumo: A adoção de sistemas de inteligência artificial (IA), em especial os baseados em modelos generativos, tem se tornado cada vez mais comum em diferentes setores. No entanto, a substituição de sistemas tradicionais, com comportamento determinístico, por modelos de IA que apresentam características não determinísticas, introduz desafios técnicos, operacionais e culturais. Apresento um estudo de caso que evidencia as dificuldades enfrentadas por usuários acostumados com previsibilidade, ao interagirem com um sistema baseado em IA generativa. Além disso, são discutidos os conceitos de determinismo e não determinismo e são propostas soluções para mitigar os impactos dessa transição. Este estudo de caso demonstra que a adoção de IA generativa em sistemas previamente determinísticos envolve uma série de desafios que vão além da técnica, atingindo diretamente a confiança do usuário e os fluxos de trabalho. O não determinismo, quando bem compreendido e controlado, pode conviver harmoniosamente com requisitos de precisão e confiabilidade. O sucesso na implantação de soluções baseadas em IA depende, portanto, de uma abordagem integrada, que considere tanto os benefícios técnicos quanto a experiência e a aceitação do usuário. O equilíbrio entre inovação e previsibilidade é essencial para a consolidação de sistemas inteligentes confiáveis no ambiente corporativo Abstract: The adoption of artificial intelligence (AI) systems, especially those based on generative models, has become increasingly common across various sectors. However, replacing traditional systems, which operate under deterministic behavior, with AI models that exhibit non-deterministic characteristics introduces technical, operational, and cultural challenges. This case study highlights the difficulties faced by users accustomed to predictability when interacting with a system powered by generative AI. Furthermore, it discusses the concepts of determinism and nondeterminism and proposes solutions to mitigate the impacts of this transition. This case study demonstrates that adopting generative AI in systems that were previously deterministic involves a range of challenges that go beyond technical aspects, directly impacting user trust and workflow stability. Non-determinism, when well understood and controlled, can coexist harmoniously with requirements for precision and reliability. Therefore, the successful implementation of AI-based solutions depends on an integrated approach that considers both technical benefits and the user's experience and acceptance. Striking a balance between innovation and predictability is essential for the consolidation of reliable intelligent systems in corporate environments