Geotab Ace: Como a IA Generativa está transformando a gestão de frotas?

A Geotab segue investindo continuamente em tecnologias de ponta para aprimorar a inteligência de dados na gestão de frotas. Com a chegada da Inteligência Artificial Generativa (IA Gen), a maneira como dados de frota são utilizados está sendo transformada. A IA Gen permite consultas em linguagem natural, facilitando o acesso a dados em tempo real para gerar insights estratégicos e apoiar decisões de negócio. Essas consultas podem ser simples ou complexas, abrangendo áreas como segurança veicular, eletrificação de frotas, manutenção preventiva, entre outras.

Temos o prazer de apresentar o Geotab Ace™, o nosso novo assistente de IA Generativa. Esta solução inovadora nasceu a partir de feedbacks reais de clientes durante o projeto piloto Project G (em inglês), lançado em 2023. A Geotab, referência em soluções com IA, identificou o potencial transformador de tecnologias como o ChatGPT desde o início, e tem liderado a aplicação da IA Gen no setor de telemática.

A experiência adquirida com o Project G e nossa própria jornada com IA Generativa nos levaram à criação de um whitepaper exclusivo sobre maturidade em IA Generativa, desenvolvido para apoiar outras organizações na adoção responsável dessa tecnologia.

Este documento compartilha a abordagem da Geotab para a implantação ética e segura da IA Generativa, com foco especial no Geotab Ace. Para mais informações sobre nossas diretrizes de privacidade e segurança (em inglês) da informação, recomendamos a leitura de nossas políticas públicas.

O conteúdo está dividido em duas partes principais: a primeira explora a implantação responsável da IA Generativa e a segunda, nossa abordagem à privacidade de dados. Antes disso, confira abaixo um resumo do Geotab Ace e saiba mais em geotab.com.br/ace.

Visão geral da solução: Como funciona o Geotab Ace

O Geotab Ace é uma solução baseada em IA Generativa, integrada ao nosso sistema de telemática para frotas, que utiliza linguagem natural para facilitar o acesso a informações estratégicas. Essa interface inteligente é capaz de gerar código automaticamente, permitindo a realização de consultas seguras aos dados do cliente com foco em experiência do usuário, acessibilidade e precisão nos insights.

Projetado para simplificar a análise de dados de frotas, o Geotab Ace ajuda os gestores a tomarem decisões mais rápidas e informadas, potencializando os investimentos em tecnologia de mobilidade e telemática.

Para viabilizar esse nível de automação e segurança, a solução é impulsionada por um Grande Modelo de Linguagem (LLM), o Gemini, desenvolvido pelo Google. Esse modelo atua como um agente inteligente, capaz de entender perguntas feitas em linguagem natural e, a partir disso, gerar consultas SQL seguras para buscar os dados relevantes.

Além de retornar os dados solicitados, o Geotab Ace também oferece transparência total, explicando o que foi entendido na pergunta, quais suposições foram feitas, e qual foi a origem dos dados utilizados. O modelo não acessa diretamente os dados dos clientes, e também não gera insights sozinho, sua função é gerar os códigos certos para acessar os dados de forma controlada e precisa.

Essa abordagem é reforçada por um processo de “aterramento”, onde o modelo foi treinado com milhares de exemplos de perguntas e respostas desenvolvidas por especialistas em dados e cientistas de dados da Geotab. Isso garante uma alta taxa de precisão e confiabilidade nas respostas entregues ao usuário.

Todo esse funcionamento é gerenciado por uma camada de orquestração proprietária, responsável por garantir que cada etapa da interação com a IA ocorra de maneira segura, transparente e eficiente.

Agora que você conhece o funcionamento do Geotab Ace, na próxima seção vamos apresentar nossa estrutura de implantação de IA Responsável e a forma como lidamos com a privacidade de dados dos clientes.

Superando os desafios da IA Generativa

A implementação de IA Generativa (IA Gen) apresenta desafios únicos que vão além dos princípios tradicionais aplicados ao machine learning. No desenvolvimento do Geotab Ace™, enfrentamos questões específicas relacionadas à segurança, transparência e controle — especialmente por se tratar de uma solução corporativa voltada para o uso seguro de dados de frotas conectadas.

Para garantir uma implantação de IA Responsável, adotamos uma abordagem multifacetada, baseada em boas práticas consolidadas e novas estratégias voltadas à IA Gen. Nosso foco foi superar os riscos técnicos e éticos com cinco pilares fundamentais:

• Design centrado no ser humano, o que significa que temos nossos usuários finais em mente ao projetar nossos sistemas.
• Como sempre, focando em nossa coleta de dados de alta qualidade.
• Aterrando o modelo em fatos.
• Testes de "Red Teaming" ou hacking ético para testar o estresse dos modelos e
• Garantindo que estamos implementando uma solução de nível empresarial.

Esses elementos são essenciais para enfrentar as ameaças emergentes  relacionadas ao uso de IA em ambientes corporativos. A tabela a seguir resume essas áreas de risco e como cada uma foi tratada.

A seguir, mostramos exemplos concretos de como aplicamos esses princípios no desenvolvimento do Geotab Ace para garantir a segurança, privacidade e confiança dos usuários ao interagir com IA Generativa.

Design centrado no ser humano 

O Geotab Ace™ foi desenvolvido com base no princípio de design centrado no ser humano, com o objetivo de democratizar o acesso aos dados de maneira simples, segura e eficiente. Atuando como um assistente virtual, o Ace mantém o tomador de decisão humano no centro do processo: ele não toma decisões nem executa ações automaticamente.

Desde o início, o sistema foi construído em parceria com clientes reais por meio da nossa prova de conceito (POC) Project G, garantindo que cada funcionalidade fosse alinhada às necessidades reais dos usuários. Além disso, envolvemos colaboradores de diferentes áreas da equipe Geotab nos testes e validações, garantindo diversidade de pensamento no desenvolvimento da solução.

Para reforçar a experiência centrada no usuário, o Geotab Ace inclui uma opção de feedback direto na interface. Os usuários podem relatar conteúdos considerados incorretos, problemáticos ou prejudiciais, além de enviar sugestões de melhoria ou descrever suas experiências,  um passo essencial para manter o sistema em constante evolução.

Outro diferencial é o foco na explicabilidade e transparência. O modelo de linguagem (LLM) utilizado pelo Ace desconstrói cada pergunta feita, explicando em linguagem natural o que foi entendido e como o raciocínio foi conduzido. O sistema mostra todas as etapas tomadas e fornece o código SQL gerado para responder à solicitação — isso permite que profissionais de dados verifiquem a precisão do modelo, façam soluções de problemas e enviem feedback técnico qualificado.

Essa abordagem garante que os usuários não apenas recebam insights úteis, mas também compreendam a lógica por trás de cada resposta, promovendo confiança no uso da IA Generativa em contextos corporativos.

Para o Geotab Ace, também enfatizamos a explicabilidade em nossa experiência do usuário, fornecendo aos usuários insights sobre como o sistema opera e raciocina ao responder às perguntas feitas em linguagem natural. O modelo de linguagem (LLM) desconstrói a consulta para oferecer total transparência sobre o que foi interpretado da solicitação do usuário.

Todas as etapas realizadas pelo LLM são disponibilizadas, garantindo clareza e rastreabilidade do processo. Além disso, o código SQL gerado e utilizado pelo sistema para obter insights dos dados da frota é fornecido ao usuário. Esse código é fundamental para que profissionais de dados possam validar os resultados, entender como a IA chegou à resposta e, se necessário, realizar soluções de problemas ou enviar feedback técnico.

Dados de alta qualidade: base essencial para uma IA eficaz na gestão de frotas

Para garantir resultados confiáveis e insights precisos, é essencial que o sistema tenha acesso a dados de alta qualidade. A Geotab investiu anos na coleta estruturada e robusta de dados de frotas, o que potencializa a eficiência das soluções de IA. Um exemplo desse esforço é o foco no registro de curva de alta fidelidade, essencial para análises mais detalhadas.

Nossa série de vídeos Data Decoded (em inglês) ilustra como ingredientes de qualidade resultam em soluções de IA mais precisas e seguras.

Aterramento (Grounding): Para garantir o desempenho do modelo de linguagem, realizamos testes extensivos com prompts e dados reais. Especialistas da Geotab e cientistas de dados desenvolveram um banco robusto de pares de perguntas e respostas. Esses testes permitiram medir e validar a precisão das respostas geradas em comparação com as respostas esperadas.

Testes de segurança com Red Teaming: O Geotab Ace passa por testes de “red teaming”, uma prática de hacking ético que avalia a robustez da solução contra ameaças à privacidade e à integridade dos dados. Desenvolvemos prompts específicos para simular riscos reais, como tentativas de acesso a dados sensíveis (PII) ou decisões com impacto crítico, como seleção de pessoal.

As imagens a seguir mostram alguns exemplos:

Estrutura de implantação de nível empresarial: A Geotab se apoia em uma estrutura de tecnologia de nível corporativo, incluindo a utilização da plataforma Google Vertex AI, reconhecida por seus altos padrões de segurança. Embora os detalhes técnicos estejam fora do escopo deste documento, destacamos a infraestrutura de proteção de dados e privacidade implementada.

Além disso, foi estabelecida uma estrutura legal que garante que os dados do cliente permanecem sob sua total propriedade e não são usados para treinar o LLM (modelo de linguagem). Os insights gerados também permanecem exclusivos do cliente.

Consulta segura: Adotamos um modelo de consulta segura com múltiplas camadas de proteção:

Primeiro, o modelo nunca recebe qualquer conhecimento da localização real dos dados ou da estrutura geral do banco de dados. Exemplos são fornecidos ao LLM com valores de preenchimento. Quaisquer preenchimentos desconhecidos que possam aparecer, seja por alucinações do modelo ou tentativas de ataques de injeção, farão com que a cadeia falhe imediatamente.

Em segundo lugar, todo o acesso aos dados é controlado por meio de permissões de somente leitura aos dados subjacentes, para que nunca possam ser modificados pelo modelo.

Finalmente, temos uma camada de segurança "inteligente" adicional que verifica todas as consultas de entrada em busca de padrões de injeção conhecidos e outros padrões de ataque e faz com que a cadeia seja encerrada precocemente se algum for encontrado. Para evitar qualquer chance de o modelo ver o resultado de uma consulta, a própria execução bem-sucedida da consulta causa o término da cadeia do Agente.

Privacidade de dados na IA Generativa

Nesta seção, destacamos como a Geotab trata a privacidade de dados em soluções com IA generativa, alinhando-se aos padrões da indústria de proteção de dados para garantir confiança, segurança e conformidade.

Limitação de finalidade e minimização de dados

O Geotab Ace está usando dados de clientes existentes, além de insights fornecidos pelos sistemas Geotab que também estão disponíveis para o cliente. Assim como em qualquer sistema, existe o risco de os usuários inserirem informações pessoais ou outros dados confidenciais no sistema de IA por meio de prompt. Para mitigar esse risco, orientamos e educamos ativamente os usuários (em inglês) a se absterem de inserir dados sensíveis ou irrelevantes.

Do ponto de vista da minimização de dados, não armazenamos dados retornados dos bancos de dados para minimizar a chance de qualquer informação pessoal presente nos dados da frota do cliente ser armazenada nos dados do histórico de bate-papo. Nenhum usuário poderá acessar os dados do histórico de bate-papo de outro cliente.

Proteção de dados

Além de nosso conselho para evitar o fornecimento de informações pessoais no sistema para privacidade de dados, desvinculamos quaisquer Informações de Identificação Pessoal (PII) em um prompt armazenado e as removemos antes de serem usadas para qualquer melhoria do produto. Projetamos e entregamos nossos produtos de tal maneira que os dados disponíveis para os sistemas de IA Gen são restritos de acordo com os próprios privilégios do usuário.

Além disso, os resultados provenientes dos bancos de dados Geotab não são fornecidos ao agente de IA, são retornados diretamente ao usuário.

Isso é projetado para garantir que quaisquer dados passados para nosso sistema não possam ser acessados por usuários não autorizados e não estejam disponíveis para nosso modelo, nem durante as interações do usuário nem incorporados por meio do treinamento dos modelos ou em futuras atividades de desenvolvimento de produtos.

Não compartilhamento de dados do cliente com terceiros

Nenhum dado telemático é compartilhado com o Google, apenas o conteúdo da pergunta/consulta será compartilhado. Atualmente, estamos utilizando os recursos avançados dos serviços Vertex AI. Os dados do cliente não saem dos limites seguros do ambiente de armazenamento de dados existente da Geotab.

Controles de acesso a dados

O acesso do modelo de bate-papo a bancos de dados internos e ao histórico de bate-papo é consistente com o acesso ao produto de um usuário para uma solução completa e transparente de controle de acesso a dados. Para confirmar que o controle de acesso é mantido no nível apropriado, ele é submetido a testes de penetração durante a fase de desenvolvimento e testes de unidade contínuos são integrados ao processo de desenvolvimento.

Geotab Ace: Inovação com IA Generativa para gestão inteligente das frotas

Como este conteúdo demonstrou, a Inteligência Artificial Generativa (IA Gen) é uma aliada poderosa na transformação digital da gestão de frotas. Com o Geotab Ace™, estamos democratizando o acesso a dados, otimizando a tomada de decisões e garantindo total transparência e segurança no uso das informações.

Nossa abordagem multifacetada — baseada em design centrado no ser humano, dados de alta qualidade e estruturas robustas de privacidade — garante que a tecnologia funcione de forma responsável, prática e eficiente para empresas de todos os portes.

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