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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

Regulamentar o que não é criado: a Europa arrisca-se a ser irrelevante do ponto de vista tecnológico?

A Europa atrai apenas um décimo do investimento mundial em inteligência artificial, mas pretende ditar as regras mundiais. Este é o "Efeito Bruxelas" - impor regras à escala planetária através do poder de mercado sem impulsionar a inovação. A Lei da IA entra em vigor num calendário escalonado até 2027, mas as empresas multinacionais de tecnologia respondem com estratégias criativas de evasão: invocando segredos comerciais para evitar revelar dados de formação, produzindo resumos tecnicamente conformes mas incompreensíveis, utilizando a autoavaliação para rebaixar os sistemas de "alto risco" para "risco mínimo", escolhendo os Estados-Membros com controlos menos rigorosos. O paradoxo dos direitos de autor extraterritoriais: a UE exige que a OpenAI cumpra as leis europeias, mesmo no caso de formação fora da Europa - um princípio nunca antes visto no direito internacional. Surge o "modelo duplo": versões europeias limitadas versus versões mundiais avançadas dos mesmos produtos de IA. Risco real: a Europa torna-se uma "fortaleza digital" isolada da inovação mundial, com os cidadãos europeus a acederem a tecnologias inferiores. O Tribunal de Justiça, no processo relativo à pontuação de crédito, já rejeitou a defesa dos "segredos comerciais", mas a incerteza interpretativa continua a ser enorme - o que significa exatamente "resumo suficientemente pormenorizado"? Ninguém sabe. Última pergunta sem resposta: estará a UE a criar uma terceira via ética entre o capitalismo americano e o controlo estatal chinês, ou simplesmente a exportar burocracia para uma área em que não compete? Para já: líder mundial na regulação da IA, marginal no seu desenvolvimento. Vasto programa.
9 de novembro de 2025

Outliers: onde a ciência dos dados encontra histórias de sucesso

A ciência dos dados inverteu o paradigma: os valores atípicos já não são "erros a eliminar", mas sim informações valiosas a compreender. Um único outlier pode distorcer completamente um modelo de regressão linear - alterar o declive de 2 para 10 - mas eliminá-lo pode significar perder o sinal mais importante do conjunto de dados. A aprendizagem automática introduz ferramentas sofisticadas: O Isolation Forest isola os valores atípicos através da construção de árvores de decisão aleatórias, o Local Outlier Fator analisa a densidade local, os Autoencoders reconstroem dados normais e comunicam o que não conseguem reproduzir. Existem valores anómalos globais (temperatura de -10°C nos trópicos), valores anómalos contextuais (gastar 1000 euros num bairro pobre), valores anómalos colectivos (picos de tráfego de rede sincronizados que indicam um ataque). Paralelismo com Gladwell: a "regra das 10.000 horas" é contestada - Paul McCartney dixit "muitas bandas fizeram 10.000 horas em Hamburgo sem sucesso, a teoria não é infalível". O sucesso matemático asiático não é genético mas cultural: o sistema numérico chinês é mais intuitivo, o cultivo do arroz exige um aperfeiçoamento constante, ao contrário da expansão territorial da agricultura ocidental. Aplicações reais: os bancos britânicos recuperam 18% de perdas potenciais através da deteção de anomalias em tempo real, a indústria transformadora detecta defeitos microscópicos que a inspeção humana não detectaria, os cuidados de saúde validam dados de ensaios clínicos com uma sensibilidade de deteção de anomalias superior a 85%. Lição final: à medida que a ciência dos dados passa da eliminação de anomalias para a sua compreensão, temos de encarar as carreiras não convencionais não como anomalias a corrigir, mas como trajectórias valiosas a estudar.