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Nível 3 — Automação e escala · Módulo 3.6 — Engenharia de prompt e avaliação

3.6.5 · Caso Wayon: triagem de ticket

4 min de vídeo TEC BASIS

Objetivo: ao final, o consultor percorre o ciclo completo prompt → avaliação → melhoria num caso real de AMS, e sabe transformar o resultado medido em argumento de proposta comercial defensável.

O que você precisa levar desta aula

  1. O ciclo é medir → ler os casos que falharam → corrigir com alvo → medir de novo, inteiro. O passo que quase todo mundo pula é o segundo, e é o que transforma nota em conserto.
  2. Toda melhoria dirigida arrisca regressão em outra fatia. No caso real, ganhar 46 pontos nos ambíguos custou 2 pontos nos típicos — só a avaliação completa a cada rodada mostra isso.
  3. Um número medido é argumento comercial defensável; um adjetivo não é. "86% de acerto em 300 chamados históricos, com revisão humana nos de baixa confiança" sobrevive à reunião de status. "Classificação inteligente" não.

O ciclo, passo a passo

Passo O que fazer Erro comum
1 Rodar a avaliação e ler por fatia Olhar só o agregado
2 Ler os casos que falharam, um a um, uns vinte Pular direto para o ajuste
3 Formular a hipótese do erro em uma frase Mudar cinco coisas ao mesmo tempo
4 Fazer a menor mudança que testa a hipótese Reescrever o prompt inteiro
5 Rodar a avaliação inteira Rodar só na fatia que você mexeu
6 Comparar todas as fatias com a rodada anterior Comemorar o agregado

O passo 4 é onde a disciplina paga: mudando uma coisa por vez, quando o número se move você sabe o que o moveu. Mudando cinco, você tem um número melhor e nenhum aprendizado.

O caso, com números

Fatia Casos Antes Depois Δ
Típicos 210 91% 89% −2
Entrada vazia 22 82% 82% 0
Entrada longa 31 79% 81% +2
Ambíguos 37 31% 77% +46
Agregado 300 74% 86% +12

A mudança que produziu isso:

<desempate>
Um chamado pode tocar mais de uma área. Quando isso acontecer, classifique pela
área onde a AÇÃO DE CORREÇÃO precisa ser feita, não pela área onde o sintoma
aparece, e use confianca "baixa". Chamado com confiança baixa vai para triagem
humana antes do roteamento — errar para baixa confiança custa minutos; errar de
fila custa horas.
</desempate>

Mais um quarto exemplo em <examples>, ambíguo, com confianca: baixa.

Note que a regra de desempate dá o motivo — a assimetria de custo entre os dois erros — em vez de só mandar. É a técnica da aula 3.6.1 aplicada ao problema que a avaliação encontrou.

Ler o resultado com honestidade

Duas leituras erradas aparecem com frequência:

Do número para a proposta

Frase que não se sustenta Frase auditável
"Classificação automática inteligente de chamados" "Roteamento automático com 86% de acerto medido em 300 chamados históricos do próprio cliente"
"Reduz drasticamente o tempo de triagem" "Elimina a triagem manual dos chamados classificados com alta confiança — 74% do volume da amostra"
"Aprende com o tempo" "A avaliação é reexecutável; a cada trimestre o dataset é reamostrado e o prompt reajustado se houver queda"

A coluna da direita tem três características que a esquerda não tem: um número, a origem do número, e o escopo do que não está incluído. As três aparecem em qualquer entregável defensável — e as três só existem porque a avaliação existe.

E há um efeito comercial lateral que vale registrar: propor com a avaliação junto muda o que se vende. Não se vende "uma automação"; vende-se "uma automação com uma régua, reexecutável, que avisa quando degradar". A régua é parte do entregável.

Regra Wayon Proposta comercial que afirma taxa de acerto, redução de tempo ou volume automatizado precisa citar o número, a origem do número e o que fica fora. E automação de triagem entregue a cliente vai desenhada com caminho de exceção humano para os casos de baixa confiança — a taxa de acerto do modelo nunca é o único portão. O ciclo de avaliação é reexecutado quando o processo do cliente mudar, e o resultado da reexecução fica registrado no projeto.

📖 Definir critérios de sucesso · Faixa por perfil — BASIS, módulo 2.8

Quiz — 3 questões

1.Depois de uma correção dirigida à fatia ambígua, o agregado sobe de 74% para 86% e os típicos caem de 91% para 89%. Como interpretar?
  • a)A queda é ruído; fatias grandes oscilam naturalmente entre rodadas

    Com o mesmo dataset e o mesmo grader determinístico, a diferença é reprodutível — não é ruído.

  • b)É a regressão esperada de uma mudança dirigida, e é por isso que a avaliação roda inteira a cada rodada

    Correto. Ajustar uma fatia frequentemente custa em outra; só a rodada completa revela.

  • c)Indica que a correção foi mal formulada e deve ser revertida

    A decisão depende do volume e do custo do erro em cada fatia — aqui o ganho compensa, e reverter jogaria fora 46 pontos.

Ver resposta e por quê
a) Com o mesmo dataset e o mesmo grader determinístico, a diferença é reprodutível — não é ruído.
b) Correto. Ajustar uma fatia frequentemente custa em outra; só a rodada completa revela.
c) A decisão depende do volume e do custo do erro em cada fatia — aqui o ganho compensa, e reverter jogaria fora 46 pontos.
2.Qual afirmação pode ir para uma proposta ao Meridiano?
  • a)"Classificação automática de chamados com alta precisão"

    Sem número, sem origem e sem escopo — é adjetivo, e vira compromisso do mesmo jeito.

  • b)"86% de acerto medido em 300 chamados históricos do cliente, com triagem humana nos casos de baixa confiança"

    Correto. Traz número, origem e o que fica fora — as três coisas que tornam a afirmação auditável.

  • c)"Acerto acima de 85%, conforme benchmark de mercado para classificação de texto"

    Benchmark de mercado não é medição no dado do cliente; a origem do número está errada.

Ver resposta e por quê
a) Sem número, sem origem e sem escopo — é adjetivo, e vira compromisso do mesmo jeito.
b) Correto. Traz número, origem e o que fica fora — as três coisas que tornam a afirmação auditável.
c) Benchmark de mercado não é medição no dado do cliente; a origem do número está errada.
3.A avaliação chegou a 86%. Qual é a conclusão correta sobre automatizar o roteamento?
  • a)86% significa que um chamado em sete vai para a fila errada; o que viabiliza a automação é o caminho de exceção, não o número

    Correto. Sem o desenho com revisão humana nos de baixa confiança, 86% é a taxa de retrabalho.

  • b)86% está acima do limiar usual de 80% para automação, então pode automatizar

    Não existe limiar universal; o que decide é o custo do erro e a existência de caminho de exceção.

  • c)Ainda não dá para automatizar: abaixo de 95% o retrabalho anula o ganho

    Também é um limiar inventado, e ignora que o caso de baixa confiança pode ser desviado antes de virar retrabalho.

Ver resposta e por quê
a) Correto. Sem o desenho com revisão humana nos de baixa confiança, 86% é a taxa de retrabalho.
b) Não existe limiar universal; o que decide é o custo do erro e a existência de caminho de exceção.
c) Também é um limiar inventado, e ignora que o caso de baixa confiança pode ser desviado antes de virar retrabalho.