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Saturday, October 3, 2026

As empresas não falham na escolha da IA (falham muito antes)

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Há uma tendência para tratar a Inteligência Artificial (IA) como uma exceção. Como se a sua integração nas empresas exigisse regras completamente novas. Na verdade, continua a ser preciso perceber o desafio, definir objetivos, preparar as equipas, testar, medir e ajustar. O problema é que, muitas vezes, se saltam quase todos estes passos.

O erro mais comum que observo é a pressa. Muitas empresas querem integrar IA para dizer que o fizeram, antes de saberem como e para quê. Pedem às equipas que comecem a utilizar estas ferramentas, assumindo que a curiosidade e a autoaprendizagem serão suficientes. Raramente são. Estamos a pedir a pessoas com diferentes níveis de familiaridade tecnológica que mudem significativamente a forma como trabalham. Em alguns casos, sem contexto, sem formação e sem tempo para experimentar. Quando os resultados não aparecem, a culpa acaba muitas vezes por recair sobre as equipas. Mas o problema começou muito antes.

Há quem assuma que o primeiro desafio é técnico: as pessoas não sabem utilizar a ferramenta. Na minha experiência, o verdadeiro desafio é fazer com que as pessoas lhe vejam valor. Ninguém muda a forma como trabalha apenas porque alguém decidiu que chegou o momento de o fazer. E nenhuma estratégia elimina, por si só, a reação mais humana e natural à mudança: o medo. Quando ouvem que a IA consegue fazer tarefas até agora exclusivamente humanas, é inevitável que algumas pessoas questionem o impacto no seu trabalho. Ignorar esse receio não o faz desaparecer. Apenas faz com que se transforme em resistência.

O desafio seguinte é conquistar a confiança das equipas. Quando a implementação é feita de forma vaga, sem mapear processos nem definir onde a IA deve (e não deve) ser utilizada, os resultados ficam inevitavelmente aquém das expectativas. Em vez de simplificar o trabalho, a ferramenta cria reprocessos, confusão e frustração. E basta uma má experiência para que muitas pessoas concluam que simplesmente não funciona para elas. Recuperar essa confiança é muito mais difícil do que construí-la desde o início.

Acredito que uma boa implementação começa muito antes da escolha da tecnologia. Começa com perguntas simples. Onde faz sentido integrar IA? Onde é que o impacto vai ser mensurável? E que riscos, sobretudo ao nível da confidencialidade dos dados, precisam de ser avaliados? Quanto maior a organização, mais importante se torna este exercício.

Não se pode integrar tudo ao mesmo tempo, nem deve ser esse o objetivo. As empresas que vejo obter melhores resultados são precisamente as que começam pequeno, identificam um processo onde a IA pode gerar eficiência, criam um piloto, aprendem com o processo, ajustam e só depois escalam. Uma implementação bem feita numa área específica vale muito mais do que uma implementação caótica em toda a organização.

Há outro aspeto que continua a ser frequentemente negligenciado: a formação. Vídeos genéricos de duas horas, vistos fora do horário de trabalho e desligados da realidade de cada função, dificilmente geram aprendizagem. Quem não percebe o benefício concreto para o seu dia a dia de trabalho dificilmente vai incorporar aquela ferramenta.

Costumo dizer que, se usássemos um termómetro para medir o nível de literacia tecnológica de cada pessoa, dificilmente encontraríamos duas no mesmo ponto. Então por que razão continuamos a esperar que uma formação igual para todos produza os mesmos resultados? Quando investimos numa formação progressiva, adaptada a cada equipa e a cada pessoa, não estamos apenas a aumentar a probabilidade de sucesso. Estamos também a investir na retenção de talento. Formar quem já conhece a organização, os clientes e os processos continua, na maioria dos casos, a ser muito mais eficiente do que substituir quem sai.

Ao acompanhar diferentes processos de adoção de IA, tenho observado os dois lados desta realidade. Vi uma equipa de customer success a utilizá-la para responder mais rapidamente a clientes, compreender melhor as suas necessidades e criar interações mais relevantes. Mas também vi uma empresa a implementá-la de forma transversal, sem a devida orientação, à espera de magia. Quando chegou o momento de medir os resultados, encontrei uma equipa extremamente frustrada, que tinha investido tempo e energia num processo sem impacto proporcional.

A tecnologia era praticamente a mesma. O que mudou foi a forma como a mudança foi conduzida. É aqui que a liderança faz toda a diferença. Antes de implementar qualquer ferramenta, os líderes têm a responsabilidade de perceber onde está a sua equipa. Quais são os receios? Que dificuldades existem? O que facilita realmente o trabalho das pessoas? Só depois faz sentido definir um plano.

As pessoas precisam de sentir que a decisão foi pensada e que foram tidas em conta. Quando isso acontece, a resistência dá lugar à curiosidade. E a curiosidade é um motor muito mais poderoso do que a obrigação. A cultura organizacional também tem um papel importante. Nas empresas onde existe abertura para experimentar e partilhar conhecimento, surgem naturalmente champions internos: pessoas que acreditam na ferramenta, a usam no dia a dia e contagiam os colegas. Nenhuma estratégia substitui este tipo de influência.

Claro que a tecnologia importa, mas o sucesso de uma transformação nunca dependeu apenas da tecnologia. Apesar dos novos desafios trazidos pela IA, os princípios de uma boa implementação são os mesmos de sempre. Ignorá-los continua a ser a forma mais rápida de falhar.

O Observador associa-se à comunidade PortugueseWomeninTech para dar voz às mulheres que compõe o ecossistema tecnológico português. O artigo representa a opinião pessoal do autor enquadrada nos valores da comunidade.

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