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Como ultrapassar obstáculos, ou melhor: como aprendi a não me preocupar e a amar a inteligência artificial

Porque é que tantas empresas não conseguem adotar a IA? A principal barreira não é tecnológica, mas humana. O artigo identifica seis barreiras críticas: resistência à mudança, falta de envolvimento da gestão, segurança dos dados, orçamento limitado, conformidade e atualização contínua. A solução? Começar com projectos-piloto para demonstrar o valor, formar o pessoal, proteger os dados sensíveis com sistemas dedicados. A IA melhora, não substitui - mas exige a transformação dos processos, não a simples digitalização.

Derrubar barreiras: o algoritmo dentro de nós

A inteligência artificial (IA) muda o trabalho. Muitas empresas deparam-se com dificuldades de adoção que podem prejudicar o sucesso da adoção destas novas ferramentas nos seus processos. A compreensão destes obstáculos ajuda as organizações a tirar partido da IA, mantendo a eficiência.

O desafio da formação contínua

O rápido desenvolvimento da IA cria novos desafios para os profissionais e as empresas. Os trabalhadores receiam ser substituídos pela IA. No entanto, a IA funciona como uma ferramenta de capacitação e não de substituição:

  • Automatização de tarefas repetitivas
  • Espaço para actividades estratégicas
  • Apoio à decisão com dados

Apresentar a IA como uma ferramenta de colaboração reduz a resistência e incentiva a adoção desta tecnologia. Sem dúvida que algumas tarefas desaparecerão com o tempo, mas felizmente apenas as mais aborrecidas. Na verdade, isto implica não só uma adoção de tecnologia dentro dos processos, mas uma mudança total dos processos. Em suma, a diferença entre digitalização e transformação digital. Informações: https://www.channelinsider.com/business-management/digitization-vs-digitalization/

Proteção e segurança dos dados

A privacidade e a segurança são obstáculos importantes. As empresas devem, ou deveriam, proteger os dados sensíveis, garantindo a exatidão dos sistemas de IA. Os riscos de violações e de informações incorrectas exigem:

  • Controlos de segurança regulares
  • Avaliação dos fornecedores
  • Protocolos de proteção de dados

Em particular, a adoção de "filtros automáticos' na gestão dos dados mais sensíveis, e a utilização de sistemas dedicados no caso da gestão ou análise da totalidade dos dados empresariais, é fundamental, não só por uma questão de segurança, mas também para evitar a "cedência" de dados muito valiosos a terceiros. No entanto, como já aconteceu noutros contextos, este tipo de atenção continuará a ser a abordagem "iluminada" de apenas algumas organizações. Em suma, cada um faz o que quer, consciente dos compromissos que as diferentes escolhas implicam.

Segue-se uma breve lista de pontos-chave

Gerir a resistência à mudança

A adoção requer estratégias de gestão que incluam:

  • Comunicação das prestações
  • Formação contínua
  • Coaching prático
  • Gestão do feedback

Abordagem descendente

Os decisores exigem provas do valor da IA. Estratégias eficazes:

  • Mostrar histórias de sucesso de concorrentes
  • Projectos-piloto de demonstração
  • Métricas claras de ROI
  • Demonstrar a participação dos trabalhadores

Gerir as restrições orçamentais

Um orçamento e infra-estruturas inadequados impedem a adoção. As organizações podem:

  • Começar com projectos contidos
  • Expandir com base nos resultados
  • Atribuir cuidadosamente os recursos

Aspectos jurídicos e éticos

A implementação deve ter em conta:

  • Imparcialidade e equidade
  • Conformidade regulamentar
  • Regras para uma utilização responsável
  • Acompanhamento da evolução legislativa

Atualização contínua

As organizações devem:

  • Acompanhamento dos desenvolvimentos relevantes
  • Participar em comunidades sectoriais
  • Utilizar fontes fidedignas

Perspectivas

A adoção efectiva exige:

  • Abordagem estratégica
  • Atenção à mudança organizacional
  • Alinhamento com os objectivos e a cultura da empresa
  • Foco no valor prático

A mudança efectiva melhora as operações e a capacidade da força de trabalho através de escolhas orientadas e sustentáveis.

Recursos para o crescimento das empresas

9 de novembro de 2025

Regulamentação da IA para aplicações de consumo: como se preparar para os novos regulamentos de 2025

2025 marca o fim da era do "Oeste Selvagem" da IA: AI Act EU operacional a partir de agosto de 2024 com obrigações de literacia em IA a partir de 2 de fevereiro de 2025, governação e GPAI a partir de 2 de agosto. A Califórnia é pioneira com o SB 243 (nascido após o suicídio de Sewell Setzer, um jovem de 14 anos que desenvolveu uma relação emocional com um chatbot), que impõe a proibição de sistemas de recompensa compulsivos, a deteção de ideação suicida, a lembrança de 3 em 3 horas de que "não sou humano", auditorias públicas independentes, sanções de 1000 dólares por infração. SB 420 exige avaliações de impacto para "decisões automatizadas de alto risco" com direitos de recurso de revisão humana. Aplicação efectiva: Noom citou 2022 por causa de bots que se faziam passar por treinadores humanos, acordo de 56 milhões de dólares. Tendência nacional: Alabama, Havaí, Illinois, Maine, Massachusetts classificam a falha em notificar chatbots de IA como violação do UDAP. Abordagem de sistemas críticos de risco de três níveis (cuidados de saúde/transporte/energia) certificação de pré-implantação, divulgação transparente virada para o consumidor, registo de uso geral + testes de segurança. Mosaico regulamentar sem preempção federal: as empresas multi-estatais têm de navegar por requisitos variáveis. UE a partir de agosto de 2026: informar os utilizadores sobre a interação com a IA, a menos que seja óbvio, e os conteúdos gerados por IA devem ser rotulados como legíveis por máquinas.