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Inteligência Artificial nas Empresas: Cuidados Essenciais para uma Utilização Responsável e Eficaz

IA nas empresas

A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser uma tendência futurista para se tornar uma ferramenta real e acessível às empresas. Desde o atendimento ao cliente ao marketing, passando pelo desenvolvimento de software e apoio à decisão, a IA promete ganhos significativos de eficiência, produtividade e competitividade.

No entanto, a sua adoção sem critérios pode introduzir riscos legais, técnicos, éticos e reputacionais. Neste artigo explicamos os principais cuidados que as empresas devem ter ao utilizar plataformas de IA nas suas operações.

1. Os dados: base de tudo (e principal risco)

A IA é tão boa quanto os dados que utiliza.

Qualidade e governação

  • Dados incompletos, enviesados ou desatualizados geram resultados incorretos.

  • É essencial definir regras claras sobre:

    • Quem pode aceder aos dados

    • Quem os pode alterar

    • Como são validados

Proteção e confidencialidade

  • Nunca devem ser introduzidos dados sensíveis (clientes, colaboradores, contratos, código-fonte) em plataformas públicas sem garantias.

  • Verifique sempre:

    • Onde os dados são armazenados

    • Se são utilizados para treinar modelos

    • As políticas de retenção e eliminação

Conformidade com o RGPD

  • Deve existir base legal para o tratamento dos dados.

  • Aplicar o princípio da minimização.

  • Ter atenção especial a decisões automatizadas que afetem pessoas (ex.: RH, scoring, perfis de clientes).

 

2. Enquadramento legal e regulatório (AI Act)

A União Europeia está a implementar o AI Act, que classifica os sistemas de IA de acordo com o risco.

  • Baixo risco: chatbots informativos, apoio interno

  • Risco elevado: recrutamento, avaliação de desempenho, concessão de crédito, vigilância

Para usos de risco elevado, as empresas terão de garantir:

  • Documentação técnica

  • Supervisão humana obrigatória

  • Registo e rastreabilidade das decisões

Ignorar este enquadramento pode resultar em coimas elevadas e danos reputacionais.

3. Dependência tecnológica e continuidade do negócio

Muitas empresas adotam IA sem avaliar a dependência criada.

Evitar lock-in

  • Não basear processos críticos numa única plataforma.

  • Preferir soluções:

    • Com APIs abertas

    • Portáveis entre fornecedores

    • Compatíveis com cloud europeia ou on-premises

Planos de contingência

Perguntas essenciais:

  • O que acontece se o fornecedor alterar preços?

  • E se o serviço ficar indisponível?

  • Existe alternativa operacional?

 

4. Segurança da informação

A IA cria novas superfícies de ataque.

Principais riscos

  • Prompt injection

  • Fugas de dados via respostas

  • Geração de código inseguro ou vulnerável

Boas práticas

  • Revisão humana obrigatória em:

    • Código gerado

    • Conteúdos públicos

    • Respostas a clientes

  • Controlo de acessos por perfil

  • Registo e auditoria das interações com IA

 

5. Pessoas, cultura e responsabilidade

A tecnologia não substitui a responsabilidade humana.

Formação dos colaboradores

Os utilizadores devem saber:

  • O que a IA faz bem

  • Onde falha

  • Como validar resultados

Evitar o erro comum: “a IA disse, logo está certo”.

Responsabilidade clara

  • A decisão final deve ser sempre humana.

  • Definir quem responde por:

    • Erros

    • Impactos legais

    • Comunicação externa

 

6. Ética, viés e reputação

Viés algorítmico

A IA pode reforçar discriminações existentes nos dados:

  • Género

  • Idade

  • Origem

  • Perfil socioeconómico

É essencial testar e monitorizar resultados regularmente.

Transparência com clientes

  • Informar quando existe interação com IA.

  • Evitar automações enganosas ou excessivamente agressivas.

  • Proteger a reputação da marca.

 

7. Cuidados por área da empresa

Recursos Humanos

  • Nunca decisões totalmente automatizadas

  • Explicabilidade obrigatória

  • Risco legal elevado

Atendimento ao Cliente

  • Limitar autonomia dos chatbots

  • Escalonamento rápido para humanos

  • Monitorização de qualidade e tom

Marketing e Vendas

  • Validar conteúdos antes de publicar

  • Evitar promessas falsas ou claims não comprovados

Desenvolvimento de Software

  • Rever código gerado

  • Validar licenciamento

  • Testes de segurança e qualidade obrigatórios

 

8. Recomendações finais

Antes de escalar o uso de IA na sua empresa:

✔ Criar uma política interna de uso de IA
✔ Classificar casos de uso por nível de risco
✔ Começar com projetos-piloto
✔ Garantir supervisão humana
✔ Rever contratos com fornecedores
✔ Preparar-se para auditorias futuras

Conclusão

A Inteligência Artificial pode ser uma enorme alavanca para a competitividade das empresas, mas não é uma solução mágica. O verdadeiro valor surge quando a IA é usada de forma responsável, segura e alinhada com a estratégia do negócio.

Image by vectorjuice on Freepik

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