Guia Definitiva para Evitar os 7 Erros Mais Comuns ao Utilizar IA

A IA está a transformar o mundo profissional e pessoal, mas a sua implementação efetiva e eficaz requer evitar erros comuns que podem limitar o seu potencial. Esta Guia vai ajudar-te a identificar e a superar os obstáculos mais frequentes para maximizar o valor da IA.

Desbloquear o Potencial da IA

Na era digital em que vivemos, a IA deixou de ser uma tecnologia futurista para converter-se numa ferramenta fundamental do nosso dia a dia. Desde assistentes virtuais que respondem às nossas perguntas até sistemas complexos que otimizam os processos empresariais, a IA está a transformar radicalmente a forma como interagimos com a tecnologia e como as empresas operam no mercado a nível global.

A adoção da IA está a ter um crescimento exponencial nos últimos anos. Este fenómeno deve-se, sobretudo, à promessa de maior eficiência, redução dos custos e vantagens competitivas.

No entanto, esta corrida acelerada para a implementação da IA não está isenta de obstáculos. Muitas pessoas, na sua ânsia e pressa por não ficarem para trás, cometem erros fundamentais que não só limitam o potencial destas tecnologias, como podem criar consequências negativas significativas, desde implementações sem objetivos claros até problemas éticos e de segurança, estes erros podem transformar o que deveria ser um investimento estratégico num fracasso dispendioso.

A realidade é que a IA, apesar da sua sofisticação, não é uma solução mágica que resolverá automaticamente todos os problemas. Como qualquer ferramenta poderosa, a sua eficácia depende, em grande medida, de como é implementada, gerida e integrada nos processos existentes. A diferença entre o sucesso e o fracasso na adoção da IA não costuma residir na tecnologia em si, mas na abordagem e na estratégia utilizada para implementá-la.

Os Mandamentos Para Uma Implementação de IA Bem-Sucedida

A seguir, vamos explorar em detalhe os erros mais frequentes ao utilizar a IA e, mais importante, como evitá-los.

Erro #1

Ignorar os Conceitos Básicos

Um dos erros mais comuns e importantes ao implementar IA é tentar saltar diretamente para os projetos avançados de IA sem antes entender os fundamentos e digo-te já que isto é como tentares dirigir um carro sem saber para que servem o volante e os pedais, podes até ir para a frente, mas as chances de desastre são grandes. Na IA, os conceitos básicos são a base de tudo, pelo que se ignoras estes princípios, podes acabar a utilizar a ferramenta errada de forma errada ou não entenderes porque os resultados saíram errados.

Vamos pensar num exemplo do dia a dia, imagina tentares fazer um bolo complexo sem nunca teres aprendido a receita básica do bolo de iogurte, provavelmente o bolo não vai crescer ou vai sair com um gosto estranho.

Da mesma forma, se tu começares a usar a IA sem saberes, por exemplo, a diferença entre algoritmo (o passo a passo que o computador segue para tomar decisões), Inteligência Artificial (é uma área da tecnologia que cria sistemas ou programas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, ou seja, a IA tenta imitar a forma como pensamos e agimos), Machine Learning (aprendizagem automática, que é uma área da IA que encontra padrões nos dados e utiliza esses padrões para tomar decisões ou fazer previsões) e Deep Learning (aprendizagem profunda, que é uma subárea do Machine Learning, que utiliza as redes neuronais artificias com várias camadas, como um cérebro humano, para aprender de forma mais complexa, é eficaz para tarefas como reconhecer vozes, imagens ou traduzir idiomas), vai ser difícil entenderes o que está a acontecer.

A boa notícia é que evitar este erro é simples, simplesmente dedica um tempinho a aprender os fundamentos. Faz um curso 1 para 1 introdutório 100% personalizado connosco, lê as nossas guias sobretudo a Guia de Iniciação, familiariza-te com os termos essenciais. Assim, quando fores “colocar as mãos na massa” de verdade, terás um mapa e não ficarás tão perdido.

Vou-te dar uma dica, começa pelo início! Investe tempo a entender os conceitos-chave da IA, aprende o vocabulário básico e experimenta ideias simples primeiro. Com uma base sólida, terás muito mais confiança para avançares em projetos mais complexos sem tropeçares nos primeiros obstáculos.

A nível empresarial, subestimar a importância de dar formação aos trabalhadores também é um erro crítico. Este erro ocorre quando as empresas investem consideravelmente na tecnologia de IA, mas dedicam recursos insuficientes para preparar os seus colaboradores para utilizá-la de maneira eficaz.

A IA, por muito avançada que seja, é fundamentalmente uma ferramenta e como qualquer ferramenta, a sua eficácia depende em grande medida da habilidade de quem a utiliza. No entanto, muitas empresas operam sob o pressuposto erróneo de que as interfaces intuitivas são suficientes para garantir uma adoção bem-sucedida.

Como Evitá-lo:

Para evitar o erro de não capacitar adequadamente os colaboradores, é fundamental adotar uma abordagem integral:

• Desenvolver programas de formação específicos: Desenhar programas adaptados a diferentes funções e níveis de experiência, com a IA&A podes oferecer programas de formação integral à tua equipa para garantir que compreendam como utilizar a IA de maneira efetiva.

• Começar a capacitação antes da implementação: Inicia os programas de formação antes de implementar as soluções de IA.

• Adotar uma abordagem prática: Prioriza a formação prática sobre a teórica com casos de uso reais.

• Criar recursos de aprendizagem contínua: Desenvolve uma biblioteca de recursos que os colaboradores possam consultar conforme necessário.

• Identificar e capacitar líderes: Seleciona colaboradores entusiastas para receber formação avançada.

Erro #2

Falta de Estratégia Clara e Objetivos Definidos

O segundo erro mais frequente e fundamental ao implementar IA é fazê-lo sem uma estratégia clara e sem objetivos bem definidos.

Muitas pessoas apressam-se a adotar tecnologias de IA simplesmente porque está na moda ou por medo de ficarem para trás. Esta adoção precipitada, sem um propósito claro, costuma conduzir a implementações ineficazes que não criam o valor esperado.

Este fenómeno manifesta-se quando as pessoas adquirem ou desenvolvem soluções de IA sem terem identificado previamente os problemas específicos que pretendem resolver ou os objetivos concretos que desejam alcançar. É como comprar uma ferramenta sofisticada sem saber exatamente para que se vai utilizar. O resultado é um investimento considerável em tecnologia que acaba por ser subutilizada ou, pior ainda, completamente abandonada.

A falta de alinhamento entre a implementação da IA e os objetivos da pessoa é particularmente problemática. Sem esta conexão, mesmo as soluções tecnicamente mais avançadas podem falhar em criar um impacto significativo no negócio ou na vida pessoal.

Assim sendo, por exemplo, numa empresa, se a adoção de IA não estiver alinhada com o plano estratégico da mesma, no melhor dos casos conseguir-se-á que algumas pessoas tenham mais tempo livre, e no pior, criar-se-ão conflitos internos e resistência à mudança.

Como Evitá-lo:

Para evitar cair no erro de implementar IA sem uma estratégia clara, é fundamental seguir uma abordagem estruturada:

• Identificar problemas e oportunidades específicas: Antes de considerares qualquer solução de IA, identifica claramente os problemas que necessitas resolver ou as oportunidades que queres aproveitar.

• Alinhar com objetivos estratégicos: Assegura-te de que qualquer iniciativa de IA esteja diretamente vinculada aos teus objetivos.

• Definir métricas de sucesso claras: Estabelece indicadores concretos para medir o sucesso da implementação.

• Desenvolver um roadmap de implementação: Cria um plano detalhado que inclua fases, marcos e recursos necessários.

• Priorizar casos de uso: Avalia e prioriza os casos de utilização segundo o seu valor potencial e a sua complexidade de implementação.

• Envolver todas as partes interessadas: Assegura-te de que todas as áreas relevantes participam na definição da estratégia de IA.

Vou-te mostrar um exemplo prático, uma cadeia de supermercados decidiu implementar IA para melhorar as suas operações, mas inicialmente fê-lo sem uma estratégia clara. Eles investiram num sistema sofisticado de análise preditiva, mas após 6 meses, os resultados eram dececionantes, o sistema mal era utilizado e não tinham obtido nenhum impacto significativo no negócio.

Após reconhecer este erro, a cadeia de supermercados decidiu repensar a sua abordagem. E primeiro, identificaram 3 desafios específicos que queriam abordar, 1º a otimização do inventário, 2º a personalização de ofertas e 3º redução do desperdício de alimentos. Depois, estabeleceram métricas concretas para cada objetivo, 1º reduzir o excesso do inventário em 15%, 2º aumentar as vendas por cliente em 10% e 3º diminuir o desperdício de alimentos perecíveis em 20%.

Com estes objetivos claros, redesenharam a sua implementação de IA para abordar especificamente estes desafios, desenvolveram um plano por fases, começaram com a otimização do inventário e envolveram pessoas de todas as áreas relevantes no processo.

Os resultados foram notavelmente diferentes, num ano, conseguiram reduzir o excesso do inventário em 18%, aumentaram as vendas por cliente em 12% e diminuíram o desperdício de alimentos em 25%. O retorno do investimento foi claro e mensurável e a IA tornou-se numa ferramenta estratégica valorizada em toda a cadeia de supermercados.

Erro #3

Ignorar a Qualidade dos Dados

O terceiro erro crítico que muitas pessoas cometem ao implementar IA é não considerar a qualidade dos dados. Existe uma expressão no mundo da IA que é “Garbage in, garbage out”, que quer dizer “entra lixo, sai lixo”. Ela resume à perfeição a relação direta entre a qualidade dos dados utilizados para treinar e alimentar os modelos de IA e os resultados que estes produzem.

A IA aprende a partir dos dados que lhe fornecemos. Pelo que, se dermos a um modelo dados maus (cheios de erros, desatualizados, parciais) ou pouquíssimos dados, não dá para esperar que ele produza resultados excelentes. É como tentar treinar um chef de cozinha com ingredientes estragados e receitas incompletas, o prato final certamente não vai prestar.

A IA, em todas as suas formas, depende fundamentalmente dos dados para funcionar. Os algoritmos de Machine Learning e Deep Learning aprendem padrões e relações a partir dos dados com que são treinados, enquanto que os modelos de IA Generativa como os LLMs baseiam as suas respostas na informação que processaram previamente. Se estes dados estiverem incompletos, incorretos, desatualizados ou enviesados, as conclusões e decisões que a IA tomar inevitavelmente refletirão esses mesmos problemas.

Por exemplo, imagina que queres criar uma IA para reconhecer fotos de gatos e cães. Reúnes algumas imagens da internet e treinas o teu modelo. Só que, sem te aperceberes, 90% das tuas fotos são de gatos e apenas 10% são de cães. O que vai acontecer é que o teu modelo aprende muito bem a identificar gatos, mas “pensa” que quase todas as fotos são gatos e vai errar quando aparecer um cão diferente. Este é um exemplo clássico de um conjunto de dados desequilibrados (que é um tipo de problema de qualidade dos dados).

Outro exemplo é dares a um assistente de textos frases mal escritas e sem revisão, o modelo vai acabar por aprender esses erros e vai reproduzir essas falhas.

Como acabas de ver, em ambos os exemplos, o problema não está na IA em si, mas no que lhe foi dado para aprender.

Como Evitá-lo:

Para evitar os problemas associados com a baixa qualidade dos dados, é fundamental adotar uma abordagem sistemática:

• Implementar uma estratégia de gestão de dados robusta: Investe tempo e recursos a estabelecer processos sólidos para a recolha, armazenamento, limpeza e manutenção dos dados.

• Realizar uma auditoria de dados prévia: Avalia a qualidade, completude e representatividade dos teus dados antes de utilizá-los. Certifica-te de recolher uma quantidade suficiente de dados relevantes e de boa qualidade. Isto significa que os dados estejam corretos, atualizados e sejam diversificados e representativos do problema que queres resolver.

• Estabelecer processos de limpeza e preparação de dados: Desenvolve procedimentos sistemáticos para limpar, normalizar e estruturar os dados.

• Diversificar as fontes de dados: Para reduzir enviesamentos e melhorar a representatividade, obtém dados de diversas fontes.

• Implementar validação contínua: Estabelece mecanismos para validar regularmente a qualidade dos dados.

• Documentar a procedência dos dados: Mantém os registos detalhados sobre a origem dos dados e os processos de transformação aplicados.

Se não sabes por onde começar, uma boa prática é fazer uma limpeza dos dados antes do treino, isto é, por exemplo, remover as informações inválidas, corrigir os erros e equilibrar as categorias. Ou se o teu conjunto de dados for pequeno, considera recolher mais informações ou utilizar técnicas para aumentar os dados (data augmentation) quando possível ou se os teus dados forem defeituosos, arranja o que puderes antes de treinar o modelo.

Digo-te já que pode dar trabalho (porque muitas vezes dá mesmo!), mas este cuidado com os dados faz toda a diferença no resultado da IA, pois lembra-te sempre de que a qualidade dos resultados da IA depende diretamente da qualidade dos dados que utilizas.

Erro #4

Ter Expectativas Irrealistas

O quarto erro fundamental é sobrestimar as capacidades atuais da IA. Este erro surge de uma combinação de entusiasmo excessivo, promessas exageradas de fornecedores, publicidade e marketing e uma compreensão superficial do que a IA pode e não pode fazer realmente.

A IA conseguiu avanços impressionantes nos últimos anos, desde vencer campeões mundiais em jogos complexos até criar imagens e textos surpreendentemente realistas com técnicas de IA Generativa. Estas conquistas criaram uma perceção de que a IA é quase mágica, capaz de resolver qualquer problema com a mínima intervenção humana.

Como Evitá-lo:

Para evitar cair no erro de sobrestimar as capacidades da IA, é fundamental adotar uma abordagem realista:

• Educar os tomadores de decisões: Assegura-te de que os líderes tenham uma compreensão precisa do que a IA pode e não pode fazer.

• Avaliar criticamente as promessas das capacidades da IA: Adota uma postura cética ante afirmações exageradas.

• Manter a supervisão humana: Desenha os teus modelos de IA como ferramentas que potenciam as capacidades humanas e implementa processos de “human-in-the-loop”.

• Estabelecer expectativas realistas: Comunica claramente o que a IA pode alcançar realmente no teu contexto específico.

• Começar com projetos piloto delimitados: Valida o valor real da IA no teu contexto específico antes de expandir a sua utilização.

Um conselho é mantém os pés no chão, a IA pode criar um enorme valor, mas tem as expectativas alinhadas com a realidade. Um caso comum é as empresas que acham que ao adotar a IA, os seus problemas de negócio serão resolvidos do dia para a noite, pois digo-te já que sem um planeamento adequado e dados de qualidade, a IA sozinha não faz milagres e tem de se estar sempre preparado para iterar, ajustar e melhorar a IA.

Erro #5

Não Integrar a IA com Sistemas Existentes

O quinto erro crítico é não integrar adequadamente as novas tecnologias de IA com os sistemas e processos existentes. Este erro ocorre quando as soluções de IA são implementadas como iniciativas isoladas ou “ilhas tecnológicas”, desconetadas do ecossistema digital e operativo.

Por exemplo, muitas empresas lançam projetos independentes que funcionam em paralelo aos seus sistemas principais, como CRM ou outras ferramentas de gestão. Estes projetos podem ser tecnicamente impressionantes por si mesmos, mas ao não estarem integrados com a infraestrutura existente, o seu impacto fica severamente limitado.

Como Evitá-lo:

Para evitar o erro de não integrar adequadamente a IA com os sistemas existentes, é fundamental adotar uma abordagem holística:

• Mapear o ecossistema tecnológico atual: Realiza um inventário completo dos sistemas existentes e identifica os pontos de integração potenciais.

• Priorizar a interoperabilidade desde o desenho: Considera a interoperabilidade como um requisito crítico, não como uma característica opcional.

• Adotar uma arquitetura orientada a serviços: Implementa a IA como microserviços modulares que podem integrar-se facilmente com diferentes sistemas.

• Utilizar plataformas de integração: Considera a utilização de ferramentas de integração empresarial que facilitem a conexão entre sistemas.

• Implementar uma estratégia de dados unificada: Desenvolve uma estratégia que permita que os dados fluam livremente entre os sistemas.

Erro #6

Ignorar as Implicações Éticas e Legais

O sexto erro crítico é ignorar as considerações éticas e as implicações legais. À medida que a IA se torna mais omnipresente e poderosa, abordar as preocupações éticas e garantir a utilização responsável da IA é essencial para manter a confiança e a credibilidade.

Este erro manifesta-se quando as pessoas se concentram exclusivamente nos aspetos técnicos e nos benefícios potenciais da IA, sem considerar adequadamente questões como os enviesamentos algorítmicos, a privacidade dos dados, a explicabilidade das decisões automatizadas ou o impacto mais amplo destas tecnologias.

Como Evitá-lo:

Para evitar cair no erro de ignorar a ética e a transparência, é fundamental adotar uma abordagem proativa:

• Estabelecer princípios éticos claros: Defina um conjunto de princípios que guiarão o desenvolvimento e utilização da IA desde o início.

• Garantir o cumprimento dos regulamentos: Assegura-te de cumprir adequadamente os regulamentos sobre privacidade dos dados (RGPD em Portugal) e se estás na UE conhecer o AI Act (Regulamento Europeu sobre IA, que entrou em vigor no dia 1 de agosto de 2024 e começará a ser aplicado no dia 2 de agosto de 2026).

• Implementar avaliações de impacto ético: Realiza avaliações exaustivas das possíveis implicações éticas.

• Priorizar a explicabilidade: Utiliza os modelos de IA que sejam interpretáveis e cujas decisões possam ser explicadas.

• Ser transparente com os utilizadores: Comunica claramente quando estão a interagir com modelos de IA e que dados se utilizam.

• Diversificar as equipas de desenvolvimento: As equipas diversas são mais propensas a identificar e abordar problemas éticos potenciais.

Lembra-te sempre que construir IA de forma ética e responsável é um investimento em qualidade e confiabilidade.

Erro #7

Descuidar a Segurança e Privacidade dos Dados

O sétimo erro crítico é descuidar a segurança e privacidade dos dados. Este erro ocorre quando as empresas, no seu afã por aproveitar rapidamente os benefícios da IA, não estabelecem as salvaguardas necessárias para proteger a informação sensível que estes sistemas processam.

A IA, pela sua natureza, requer grandes volumes de dados para funcionar eficazmente. Estes dados frequentemente incluem informação pessoal, confidencial ou estrategicamente valiosa. No entanto, muitas implementações de IA são realizadas sem uma avaliação exaustiva dos riscos de segurança e privacidade.

Como Evitá-lo:

Para evitar os riscos associados com descuidar a segurança e privacidade dos dados, é fundamental adotar uma abordagem proativa:

• Realizar avaliações de impacto de privacidade: Antes de implementar qualquer modelo de IA, realiza uma avaliação exaustiva de como afetará a privacidade dos dados.

• Implementar o princípio de minimização de dados: Recolhe e processa apenas os dados estritamente necessários para o funcionamento do modelo.

• Estabelecer políticas claras de como se regulam, supervisionam e controlam os modelos e a utilização dos dados: Desenvolve políticas detalhadas sobre quem pode aceder a quais dados e como podem ser utilizados.

• Implementar medidas técnicas de proteção: Utiliza encriptação, anonimização, pseudonimização e outras técnicas para proteger os dados.

Necessitas de Ajuda Com a Tua Estratégia de IA?

Implementar IA de maneira eficaz pode ser complexo. A IA&A pode ajudar-te a evitar estes erros comuns e desenvolver uma estratégia de IA alinhada com os teus objetivos, quer sejam a nível profissional e/ou pessoal.

Na Direção de Uma Utilização Mais Inteligente da IA

Ao longo desta Guia, explorámos os erros mais comuns que os indivíduos e as empresas cometem ao implementar e utilizar IA. Estes erros não são simples obstáculos técnicos, mas desafios fundamentais que podem determinar a diferença entre o sucesso e o fracasso na adoção destas poderosas tecnologias.

A IA não é simplesmente outra ferramenta tecnológica, representa uma mudança paradigmática em como as empresas operam e tomam decisões. Por isso, a sua implementação requer uma abordagem equilibrada que considere não só os aspetos técnicos, mas também os empresariais e/ou pessoais, éticos e humanos.

Uma utilização responsável da IA implica reconhecer que estas tecnologias não são soluções mágicas, mas ferramentas poderosas que, quando implementadas corretamente, podem potenciar as capacidades humanas em vez de substituí-las. Significa também entender que a IA não existe no vácuo, mas deve integrar-se harmoniosamente com os sistemas, processos e, sobretudo, com as pessoas.

Evitar os 7 erros que analisámos não só minimiza riscos, como desbloqueia o verdadeiro potencial transformador da IA, o que permite um maior retorno do investimento, decisões mais precisas e justas, confiança fortalecida, adoção acelerada, inovação sustentável e vantagem competitiva.

A IA representa uma das maiores oportunidades e desafios da nossa era. O seu potencial para transformar a nossa vida e criar valor é imenso, mas só se for implementada com sabedoria e responsabilidade. O futuro da IA será moldado pelas decisões que tomarmos hoje. Asseguremo-nos de que sejam decisões informadas, estratégicas e responsáveis.

Ana Nobre