Puta merda... O Airbnb acaba de transformar o suporte ao cliente em um laboratório 🤯 de IA autoaperfeiçoado Seu novo artigo, Agent-in-the-Loop (AITL), mostra como a incorporação de feedback humano diretamente nos fluxos de trabalho de suporte ao vivo cria um volante de dados que treina novamente o modelo a cada poucas semanas, não meses. Em vez de maratonas de anotações offline, o AITL coleta 4 sinais de feedback em tempo real de agentes humanos: • Qual resposta de IA eles preferiram • Por que eles escolheram • Se as informações recuperadas eram relevantes • Que conhecimento estava faltando Esses sinais treinam continuamente os modelos de recuperação, classificação e geração, reduzindo o tempo de iteração e aumentando o desempenho: +11,7% de recuperação +14,8% de precisão +8.4% de utilidade +4,5% de adoção de agentes O resultado? Um sistema que aprende enquanto funciona. Não há mais modelos estáticos. Não há mais ciclos de retreinamento de meses. É assim que a IA se torna humanos verdadeiramente adaptáveis no loop → agentes no loop → melhoria infinita. Leia o artigo completo: arxiv. org/abs/2510.06674