Vantagens e riscos da inteligência artificial na empresa

A inteligência artificial pode dar a uma empresa ganho de tempo e de consistência em tarefas repetitivas e de leitura de informação, e traz riscos igualmente reais: respostas erradas ditas com confiança, fuga de dados, decisões que ninguém sabe explicar e dependência de um fornecedor. O saldo depende menos da tecnologia e mais do processo, dos dados e da supervisão que a empresa monta à volta dela.

Vantagens: onde há ganho medido e onde há só promessa

Para separar uma coisa da outra, convém olhar para estudos com dados reais. Brynjolfsson, Li e Raymond (documento de trabalho do NBER, 2023, publicado em 2025 no Quarterly Journal of Economics) estudaram 5 179 agentes de apoio ao cliente de uma empresa quando passaram a ter um assistente de inteligência artificial generativa. Em média, os agentes resolveram mais 14 % de pedidos por hora, com um ganho de 34 % nos agentes menos experientes e menos qualificados e um efeito mínimo nos mais experientes. Os autores apresentam indícios de que o modelo difunde as boas práticas dos mais competentes.

É um estudo de um contexto concreto, o apoio ao cliente, com uma ferramenta que sugere respostas a pessoas que decidem. Não prova que o mesmo ganho se repita noutra empresa, noutra tarefa ou sem pessoas a rever. Serve para mostrar o que um ganho medido parece e o que é preciso para o ter.

Vantagem	Onde costuma aparecer	Condição para existir
Tempo	Tarefas repetitivas: classificar pedidos, ler documentos, preparar rascunhos	Processo claro e repetido muitas vezes
Consistência	Respostas e documentos que seguem sempre o mesmo critério	Critério escrito e exemplos revistos
Aprendizagem da equipa	Quem está a começar aproveita as boas práticas dos mais experientes	Pessoas a rever e a corrigir o que a ferramenta sugere
Apoio à decisão	Leitura de muita informação para quem decide	Dados arrumados e acessíveis
Disponibilidade	Resposta fora de horas a perguntas simples	Regras claras sobre o que passa a uma pessoa

Riscos e desvantagens: o que pode correr mal

O perfil de inteligência artificial generativa do NIST, instituto de normalização dos Estados Unidos, lista entre os riscos a confabulação (conteúdo falso afirmado com confiança), a fuga e o uso não autorizado de dados pessoais e o enviesamento nocivo. A tabela junta esses riscos a outros que se vêem na operação das empresas e à forma de os reduzir.

Risco	Como se manifesta	Como se reduz
Erro dito com confiança	Respostas falsas apresentadas como certas	Fontes verificadas e revisão humana onde há dinheiro, prazos ou promessas
Fuga de dados	Informação de clientes ou da empresa a sair para serviços externos	Regra escrita sobre que dados entram, onde ficam e quem os vê
Enviesamento	Resultados que penalizam sempre os mesmos grupos	Revisão de amostras de resultados e nenhuma decisão sobre pessoas sem uma pessoa a decidir
Decisão inexplicável	Ninguém sabe dizer porque a ferramenta recomendou aquilo	Registo do que entrou e do que saiu, e a decisão nos casos de maior impacto numa pessoa
Dependência	Processos que só funcionam com um fornecedor ou uma ferramenta	Dados e regras na empresa e contratos que permitam sair
Uso por conta própria	Pessoas a usar ferramentas públicas com dados da empresa, sem regra	Regra clara e uma alternativa aprovada

O que a lei já diz

Esta secção descreve o texto das leis e não substitui aconselhamento jurídico.

• Angola. A Lei n.º 22/11, da protecção de dados pessoais, reconhece o direito de não ficar sujeito a uma decisão significativa tomada exclusivamente de forma automatizada e destinada a avaliar aspectos da pessoa, como a capacidade profissional ou o crédito, com as excepções que a própria lei prevê (artigo 29.º). As regras sobre a finalidade da recolha e sobre a transferência internacional de dados (artigos 9.º, 33.º e 34.º) estão explicadas, com o exemplo de um chatbot, em chatbot para empresas: quando faz sentido e quando não.
• União Europeia. O Regulamento (UE) 2024/1689 aplica as suas proibições desde 2 de Fevereiro de 2025 e, segundo o portal digital.gov.pt, as obrigações de transparência do artigo 50.º desde 2 de Agosto de 2026. Interessa sobretudo a empresas que servem clientes europeus.

A lei angolana de protecção de dados não é específica da inteligência artificial: aplica-se a qualquer tratamento automatizado de dados pessoais, e é por isso que também abrange estas ferramentas.

O que o fornecedor de uma ferramenta deve saber responder

Muitos dos riscos da tabela dependem de escolhas do fornecedor, e por isso há perguntas que convém fazer antes de contratar:

• Onde ficam os dados da empresa, em que país e durante quanto tempo?
• Os dados da empresa servem para treinar o modelo de outros clientes, ou ficam isolados?
• O que acontece à ferramenta, e aos dados, se a relação terminar? Como se exportam e como se apagam.
• Como se regista o que a ferramenta fez, para que uma decisão possa ser explicada mais tarde?

Um fornecedor que não responde por escrito a estas quatro perguntas deixa à empresa um risco que ela não consegue medir.

Como pesar vantagens e riscos numa tarefa concreta

Quatro perguntas, por escrito, antes de adoptar a inteligência artificial numa tarefa:

1. Quanto custa um erro nesta tarefa? Em dinheiro, em prazo e em confiança do cliente.
2. Entram dados pessoais ou confidenciais? Se entram, que regra os protege.
3. Quem revê o resultado, e com que frequência?
4. Como se mede hoje o que esta tarefa custa? Sem esse ponto de partida, nunca se saberá se a ferramenta ajudou.

A resposta à primeira pergunta define o nível de supervisão:

Risco da tarefa	Exemplos	Nível de supervisão
Baixo	Rascunho interno, classificação de pedidos	A máquina pode fechar a tarefa, com verificação por amostragem
Médio	Resposta a um cliente, resumo de um contrato	Uma pessoa revê antes de o resultado sair
Alto	Preços, crédito, contratação, decisões sobre pessoas	A máquina prepara e sinaliza; a decisão é de uma pessoa

Quando as respostas às quatro perguntas não existem, o trabalho a fazer é anterior à ferramenta. É o argumento de antes da inteligência artificial, arrumar o processo, e a base são dados organizados, que é o trabalho da análise de dados.

Um passo pequeno

Convém escolher uma tarefa em que a empresa já usa, ou pensa usar, inteligência artificial e responder por escrito às quatro perguntas. Se a resposta à segunda for que entram dados de clientes e não existir uma regra sobre eles, esse é o primeiro trabalho.

A Nhoki propõe inteligência artificial só onde há retorno e onde a supervisão está definida; a área está descrita em inteligência artificial aplicada às áreas da empresa. O Diagnóstico mostra onde a inteligência artificial teria retorno e onde ainda não faz sentido, com preço e prazo fechados. O que sai dele está explicado em o que a Nhoki entrega num Diagnóstico.