iUse este conteúdo como ponto de partida e preserve versão, responsáveis, decisões e evidências.
Identificação
- Nome:
- Área e owner:
- Patrocinador:
- Usuários e pessoas afetadas:
- Data e versão:
Problema e finalidade
- Problema atual:
- Resultado esperado:
- Por que IA é necessária:
- Alternativa sem IA considerada:
- Métrica de sucesso e stop criteria:
Uso e impacto
- A IA informa, recomenda, prepara ou executa?
- Qual decisão ou processo é influenciado?
- Consequências de erro:
- Direitos, oportunidades, saúde ou segurança envolvidos:
- Possibilidade de revisão, contestação e reversão:
Dados e fornecedores
- Categorias e classificação:
- Dados pessoais/sensíveis/crianças:
- Fontes, qualidade e lineage:
- Modelo, provedor e versão:
- RAG, agentes, ferramentas, MCP e permissões:
- Países de inferência, storage, logs, backup, suporte e subprocessadores:
Supervisão e operação
- Owner operacional e Model/Agent Owner:
- Pontos de aprovação humana:
- Limites de custo, tempo, passos e ações:
- Kill switch, rollback e continuidade:
- Métricas, baseline, alertas e revisão:
Evidências anexas