Perguntas Frequentes sobre AI Ops

Qual a acurácia da previsão?

A meta da Fase 1 é MAPE abaixo de 35% no horizonte de 4 horas, por hex por hora. A maior parte dos subaccounts em produção, após algumas semanas de aquecimento, fica entre 25% e 30%. Hexes de pouco volume são mais ruidosos; hexes de alto volume são mais apertados.

Você pode auditar a acurácia por subaccount na tabela model_runs — cada inferência grava uma linha com MAPE e RMSE do modelo no holdout mais recente.

Com que frequência a previsão é atualizada?

O cron de inferência roda a cada hora. Novas previsões caem em demand_forecasts no minuto 15 de cada hora. O painel mostra a previsão mais recente disponível — se a última tem mais de 90 minutos, surge o banner de previsão desatualizada.

O retreinamento noturno roda na Modal por volta das 02:00 UTC. Após o retrain, a próxima inferência horária usa o novo modelo.

O AI Ops executa movimentos automaticamente?

Não. Toda recomendação de rebalanceamento é uma sugestão — o operador precisa escolher Accept, Snooze ou Dismiss. Existe exatamente uma ação automatizada no sistema: quando um técnico aceita uma rota, os veículos das paradas pickup vão para maintenance para impedir que passageiros os peguem. Veja Rotas de técnicos para a regra de auto-manutenção.

O AI Ops suporta precificação dinâmica ou surge?

Não. O AI Ops é uma ferramenta operacional, não de preços. A previsão é de corridas por hex por hora, não uma superfície de elasticidade de preço. Precificação dinâmica está no roadmap maior do Fleets, mas como produto separado.

Posso trazer minha própria previsão?

Ainda não. A arquitetura suporta um webhook receiver que aceita gravações externas em demand_forecasts, mas ele não foi lançado. Se você é cliente enterprise com stack de ML próprio e quer plugar, fale com o suporte — priorizaremos o webhook conforme a demanda.

Quais dados o AI Ops envia a terceiros?

Três serviços externos recebem dados:

• Tomorrow.io — recebe as coordenadas do centróide dos hexes H3 para consultas de previsão de clima. Sem dados de passageiro ou de veículo.
• PredictHQ — recebe coordenadas de bounding-box para consultas de eventos. Sem dados de passageiro ou de veículo.
• Modal — executa os modelos treinados. Recebe linhas de features (hex + hora + clima + eventos + features de lag) para inferência. Sem PII do passageiro (sem nomes, contatos ou dados de pagamento).
• Routific (apenas Enterprise) — recebe coordenadas de paradas e IDs de veículo para otimização de rotas. Sem dados de passageiro.

search_lat / search_lng dos eventos de demanda não atendida permanecem dentro da infraestrutura da Levy — nunca são enviados a terceiros.

Como a demanda não atendida é medida se a corrida não aconteceu?

O app móvel do passageiro chama POST /api/mobile/app-session-search a cada abertura de mapa e cada consulta da lista de veículos. Quando a resposta indica zero veículos disponíveis em 500 metros, uma linha de unmet_demand_events é gravada. A corrida nunca ocorreu, mas a busca sim — e o que se mede é a busca. Veja Entendendo demanda não atendida para o mecanismo completo.

O AI Ops respeita RLS?

Sim. As cinco novas tabelas (demand_forecasts, rebalance_recommendations, rebalance_routes, rebalance_route_stops, unmet_demand_events) têm segurança a nível de linha por subaccount_id, casando com a política em rides e vehicles. weather_observations é a exceção — é global e somente leitura porque o clima não depende de subaccount.

O que acontece com as previsões quando eu desativo o AI Ops?

Quando você define ai_ops_enabled = false, todos os crons pulam o subaccount. Previsões existentes permanecem no banco (sujeitas à retenção de 90 dias), mas nenhuma nova é gravada. A página de heat maps cai no modo antigo de "somente corridas reais". Reativar retoma o pipeline de crons no próximo tick.

O AI Ops afeta os repasses para parceiros?

Não, não diretamente. O recomendador mostra ganho projetado em USD em cada card, mas esses dólares são estimativas — não aparecem em nenhum livro contábil e não influenciam net_deposited nem os cálculos de repasse. O efeito real de receita aparece depois, na forma de mais corridas concluídas, que entram pelo fluxo normal de pagamento.

Posso fazer testes A/B do AI Ops contra um grupo de controle?

Sim. O caminho recomendado é habilitar o AI Ops num subconjunto de subaccounts de operadores e manter um conjunto comparável de controle desligado. Compare corridas por veículo-dia, horas de veículo ocioso e eventos de demanda não atendida numa janela de 30 dias. Um framework de A/B mais maduro está no roadmap; hoje, é manual.

O recomendador some se minhas chaves Modal/PredictHQ/Tomorrow.io não estiverem definidas?

Não. Toda integração externa tem fallback. O forecaster cai para um regressor de gradient boosting puro TypeScript, o clima cai para climatologia, os eventos caem para um stub cíclico e o solver de rotas cai para um Clarke-Wright + 2-opt local. A acurácia diminui, mas nada quebra. Veja Fontes de dados.

Como o AI Ops é precificado?

• Starter — incluído no plano Growth e superiores, sem custo adicional.
• Pro — US$ 99/operador/mês + US$ 1/veículo/mês, limitado a US$ 499/operador/mês.
• Enterprise — US$ 299/operador/mês + US$ 2/veículo/mês + US$ 0,15/parada concluída, limitado a US$ 1.499/operador/mês.

Clientes Enterprise podem trocar o solver OR-Tools pelo Routific (a Levy repassa o custo por rota).

Minha previsão aparece nos feeds MDS para cidades?

Não. As previsões do AI Ops são explicitamente excluídas das exportações MDS. Compartilhamos dados de viagens com cidades conforme exigido, mas as predições continuam internas — as cidades ainda não conseguem escrever requisitos contra features que desconhecem.

O que está no roadmap do AI Ops?

• Upgrade do modelo para GNN+GRU (condicionado ao MAPE da Fase 1 estacionar acima de 28%).
• UI dedicada no admin para os feature flags.
• Feed de previsão para cidades como SKU separado.
• Webhook receiver para previsões BYO.
• Otimização conjunta multi-veículo (multi-técnico) com atribuição real entre técnicos.

Relacionado

• Visão geral — o pitch geral.
• Primeiros passos — habilitar o AI Ops num subaccount.
• Solução de problemas — quando algo está fora do lugar.