Continuação do anterior? https://t.co/x2sTHdFHlA Jev AI: 10 casos de uso impressionantes Julian Goldie SEO #AIResumo #Claude #Codex 10 automações de tomada de decisão com Jev AI 🔳 Características do Jev AI O Jev AI é um modelo de IA especializado em tomada de decisão lançado pela TypeSafe AI, apresentado como um sistema do tipo System 1 que, em vez de gerar textos, escolhe respostas com base em cenários e opções fornecidos, retornando também o nível de confiança. 🔳 Tomada de decisão rápida e de baixo custo O vídeo explica que o Jev AI é 20 a 200 vezes mais rápido e 40 a 400 vezes mais barato do que modelos de IA tradicionais, com respostas retornadas em cerca de 0,1 segundo. Sua principal característica é a capacidade de processar grandes volumes de pequenas decisões rapidamente. 🔳 Três formatos de decisão Oferece três tipos de avaliação: Choice (escolha entre múltiplas opções), Score (avaliação com base em critérios definidos) e Yes/No (decisão probabilística entre sim ou não), podendo processar várias perguntas simultaneamente. .Automation com nível de confiança Como o Jev AI retorna tanto a decisão quanto o nível de confiança, é possível criar um sistema onde decisões com confiança acima de um limite são automaticamente executadas, enquanto aquelas abaixo desse limite são encaminhadas para revisão humana. 🔳 Caso de uso 1: Classificação automática de e-mails Classifica automaticamente e-mails recebidos em categorias como responder, investigar mais, aguardar ou revisão humana. No exemplo apresentado, 500 e-mails foram processados em segundos, com custo total de apenas 3,5 centavos, e apenas cerca de 12 e-mails com baixa confiança foram encaminhados para revisão humana. 🔳 Caso de uso 2: Classificação de palavras-chave SEO Classifica milhares a dezenas de milhares de palavras-chave em categorias como coleta de informação, propósito comercial ou intenção de compra, e também pode ser usado para atribuir palavras-chave a páginas existentes ou novas. Foi apresentado como uma solução para organizar grandes volumes de palavras-chave em planilhas automaticamente. 🔳 Caso prático: Classificação de materiais de pesquisa Como exemplo semelhante, foi apresentado o caso de classificação de 18 artigos acadêmicos em 24 categorias, processados em 8 centavos totais e cerca de 0,25 segundos por item. 🔳 Caso de uso 3: Avaliação de leads Classifica leads como fortes, médios ou fracos, atribuindo um nível de confiança, e também avalia se a mensagem criada é apropriada para cada lead. Um exemplo mostrou que 700 leads foram processados em 40 segundos, com custo de 9 centavos. 🔳 Caso de uso 4: Construção automática de links internos Permite que o Jev AI decida os destinos apropriados para links internos em cada página do site, automatizando a estrutura de links internos. Em um site com 586 páginas, foram posicionados 584 links em 45,1 segundos, com custo de 21 centavos. 🔳 Decisão de não criar links desnecessários No exemplo de links internos, o Jev AI determinou que 139 páginas não tinham destinos adequados e, portanto, não configurou nenhum link. É importante destacar que ele não apenas executa automações, mas também toma decisões conscientes de não executar ações. 🔳 Caso de uso 5: Decisão sobre publicação de conteúdo Avalia simultaneamente se o artigo responde à intenção da busca, se contém afirmações sem fundamento e se os links internos são apropriados. Se a avaliação for verde, publica automaticamente; se for amarela, encaminha para revisão humana; se for vermelha, devolve ao modelo gerador de texto. 🔳 Caso de uso 6: Roteamento entre modelos de IA Pode atuar como um roteador que seleciona entre modelos baratos e rápidos ou modelos mais potentes e caros, conforme a natureza da solicitação. No exemplo do LangChain, foi apresentada a ideia de escolher sempre o modelo mais barato dentro dos limites viáveis. 🔳 Caso de uso 7: Redução de contexto Avalia se cada chamada de ferramenta no histórico de agentes de IA ainda é relevante para a tarefa atual e remove informações desnecessárias. No exemplo apresentado, foi reduzido cerca de 1 milhão de tokens para 86.000 tokens em aproximadamente 1 segundo. 🔳 Desafios da redução de contexto Foi mencionada uma crítica: ao remover entradas individuais do histórico, pode-se perder o contexto das decisões anteriores e a sequência lógica por trás delas. Técnicamente, ainda está em discussão se deve-se excluir ou reorganizar essas informações. 🔳 Caso de uso 8: Monitoramento de sites concorrentes Monitora alterações em sites concorrentes e avalia se essas mudanças são relevantes para sua empresa por meio da probabilidade “Sim” ou “Não”. Apenas alterações que excedem um limiar definido geram notificações, reduzindo alertas desnecessários causados por pequenas atualizações. 🔳 Caso de uso 9: Operações no navegador Atualiza automaticamente as opções disponíveis após cada mudança na página web e permite que o Jev AI decida o próximo clique ou ação. A entrada de texto é delegada a um pequeno modelo gerador separado, enquanto o Jev AI se concentra exclusivamente na tomada de decisão. 🔳 Exemplo: Pesquisa de voos Foi apresentado um caso em que foram encontradas opções de voo em cerca de 7 segundos, com custo inferior a 0,5 centavo — embora o processo tenha sido explicado apenas até o ponto da busca e identificação das opções, sem realizar a reserva real. 🔳 Caso de uso 10: Distribuição automática de tarefas para agentes de IA Atribui automaticamente tarefas como criação de conteúdo, pesquisa, correção de sites e produção de vídeos aos agentes de IA disponíveis. Apenas tarefas com baixo nível de confiança são encaminhadas para uma via humana, permitindo distribuição automática em grande escala. 🔳 Separação entre geração textual e tomada de decisão Anteriormente, grandes modelos linguísticos realizavam tanto a geração textual quanto pequenas decisões. Ao delegar as decisões ao Jev AI ou modelos similares, os modelos caros podem focar exclusivamente na geração e processamento avançado. ◙ Redução significativa dos custos em processamentos em larga escalaAs 10 aplicações apresentadas já eram possíveis com a IA tradicional, mas chamar modelos grandes para cada julgamento detalhado aumenta os custos e o tempo de processamento. O Jev AI representa uma grande mudança ao permitir a redução de custos para grandes volumes de decisões. 🔳 Métodos atuais de utilização Embora a tecnologia seja recente e ainda não se saiba se se estabelecerá a longo prazo, recomenda-se automatizar tarefas simples e repetitivas, como classificação, avaliação e triagem diárias ou semanais. 🔳 Conclusão do vídeo O valor do Jev AI não está na capacidade de escrever textos, mas na habilidade de processar grandes volumes de decisões de forma rápida e de baixo custo, separando automaticamente as ações que exigem confirmação humana com base no nível de confiança. Esta é a principal afirmação do vídeo: otimizar o roteamento, monitoramento e aprovação de agentes de IA.