Como os hackers podem “envenenar” a inteligência artificial

E o que os cientistas estão a fazer para detetar o veneno nos dados

Hoje em dia, a inteligência artificial (IA) está por todo o lado, recomenda séries, ajuda a conduzir, escreve textos e até apoia médicos. Mas existe um ataque silencioso que pode corromper uma IA antes mesmo de nascer: o “envenenamento de dados” (data poisoning).

Em termos simples, é quando alguém coloca informação falsa ou manipulada nos dados usados para treinar um modelo de IA. O sistema aprende coisas erradas e pode cometer erros graves sem que ninguém perceba porquê.

O que é “envenenamento de dados”?

Imagina que estás a ensinar uma criança a distinguir frutas. Mostras 100 imagens de maçãs, mas, no meio, colocas 10 imagens de tomates e dizes que são maçãs. Quando ela crescer, vai chamar “maçã” a um tomate. 🍅

É isto que acontece com a IA: os hackers misturam exemplos errados nos dados de treino e o modelo aprende associações incorretas.

Como estes ataques funcionam (sem tecnicismos)

1. O objetivo do atacante: Pode querer que a IA erre em tudo, que falhe apenas num caso específico, ou até que revele informação privada.
2. A forma de ataque: Pode trocar etiquetas (“isto é um cão” quando é um gato), inserir um pequeno símbolo escondido numa imagem, ou espalhar textos manipulados que influenciam modelos de linguagem.
3. O momento do ataque: Antes do treino (dados da internet), durante o treino (sistemas partilhados) ou depois, usando “gatilhos” que ativam comportamentos estranhos.
4. O grau de disfarce: Alguns ataques são óbvios; outros são tão subtis que passam despercebidos e estes são os mais perigosos.

E os modelos grandes, como o ChatGPT?

Os Modelos de Linguagem Grande (LLMs), como o ChatGPT, são treinados com biliões de palavras da internet. Isso significa mais exposição a dados contaminados.

• Textos falsos na web podem fazer um chatbot repetir informação errada.
• Frases “escondidas” podem servir de gatilhos para respostas incorretas.

O que os cientistas estão a fazer

Equipas de investigação criaram um “framework taxonómico” – um guia organizado para entender e detetar estes ataques. Com ele, é mais fácil identificar onde, quando e como o “veneno” entra nos dados e desenvolver defesas mais eficazes.

O futuro: um “sistema imunitário” para a IA

O próximo passo é criar IAs que detetem e limpem dados suspeitos automaticamente, um sistema imunitário digital que neutraliza o veneno antes de causar danos.

“Compreender o inimigo é o primeiro passo para proteger a inteligência.”

Quer saber mais?

Artigo científico (em inglês): Zhao, P. et al. (2025). Data Poisoning in Deep Learning: A Survey. arXiv:2503.22759.

Perguntas Frequentes (FAQ)

O que é “data poisoning”?

É quando alguém introduz dados falsos ou manipulados num sistema de IA, fazendo com que ele aprenda algo errado.

Porque é perigoso?

Porque o erro vem “de dentro”, o modelo parece normal, mas foi treinado com informação contaminada.

Isto pode acontecer com o ChatGPT?

Sim. Se forem usados dados falsos no treino, o modelo pode reproduzir informação enviesada ou incorreta.

Como se evita?

• Verificar a origem dos dados e remover duplicados.
• Usar filtros automáticos e deteção de outliers.
• Fazer auditorias regulares aos conjuntos de treino.

É motivo para pânico?

Não, é motivo para atenção. Proteger os dados é essencial para manter a IA útil e segura.

Sugestões de leitura

Porque os Modelos de Linguagem Alucinam – Desafios e Soluções em Português – Vitor Martins

Vitor Martins (Contabilista especialista em Gestão e IA para PME)

Vítor Martins é consultor, formador e contabilista certificado, com mais de 30 anos de experiência em gestão, contabilidade e otimização fiscal. Pós-graduado em Marketing Digital e com formação universitária internacional em Inteligência Artificial, é especialista na aplicação de IA a pequenas e médias empresas. Pioneiro na integração de tecnologias inteligentes na contabilidade e gestão, atua como mentor e consultor estratégico, ajudando empreendedores a digitalizar os seus negócios com soluções eficientes e sustentáveis.

www.linkedin.com/in/vitormartins/

Reinforcement Fine-Tuning (RFT): como treinar modelos de raciocínio com poucos dados

{
  "id": "sample_001",
  "prompt": "Classifica este excerto legal nas categorias EuroVoc L1.",
  "input_text": "Este regulamento define regras para contratos de trabalho...",
  "reference_labels": ["Emprego", "União Europeia"],
  "metadata": {"idioma": "pt"}
}

{
  "labels": ["Emprego", "União Europeia"]
}

Vitor Martins (Contabilista especialista em Gestão e IA para PME)

Vítor Martins é consultor, formador e contabilista certificado, com mais de 30 anos de experiência em gestão, contabilidade e otimização fiscal. Pós-graduado em Marketing Digital e com formação universitária internacional em Inteligência Artificial, é especialista na aplicação de IA a pequenas e médias empresas. Pioneiro na integração de tecnologias inteligentes na contabilidade e gestão, atua como mentor e consultor estratégico, ajudando empreendedores a digitalizar os seus negócios com soluções eficientes e sustentáveis.

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Proteção de Dados na IA Generativa: Guia com 4 Níveis para Privacidade

TL;DR: A IA generativa redefine o que significa proteger dados. Este artigo apresenta uma nova abordagem com quatro níveis de proteção, da não-usabilidade ao direito ao esquecimento, que cobre todas as etapas do ciclo de vida da IA. Essencial para quem desenvolve, regula ou utiliza IA em ambientes sensíveis.

1. Introdução: Por que a IA muda tudo

A ascensão da inteligência artificial generativa, como os modelos GPT, Midjourney ou Med-PaLM, trouxe enormes avanços… e novos riscos. Estes sistemas não apenas consomem dados , eles aprendem com eles, geram novos conteúdos e perpetuam padrões sensíveis.

Isso torna as abordagens tradicionais de proteção de dados digitais, como encriptação e anonimização, insuficientes e desatualizadas.

Segundo um artigo recente publicado na arXiv (Li et al., 2025), é preciso repensar profundamente o conceito de proteção de dados na IA.

2. O ciclo de vida da IA e os dados sensíveis

Os dados estão presentes em todas as etapas da IA:

• Dados de treino (datasets com milhões de exemplos),
• Modelos treinados (parâmetros com valor comercial),
• Prompts e inputs de utilizador (muitas vezes privados ou confidenciais),
• Conteúdos gerados por IA (imagens, textos, código, etc.).

Cada um destes elementos pode conter informação pessoal, propriedade intelectual ou segredos comerciais, tornando urgente a sua proteção.

3. A nova taxonomia da proteção de dados na IA

Os investigadores propõem uma hierarquia de 4 níveis de proteção de dados. Estes níveis oferecem um equilíbrio entre utilidade dos dados e controlo legal e ético:

Nível 1: Não-usabilidade

Impede qualquer uso dos dados em modelos de IA. Ideal para dados sensíveis ou com direitos de autor.

Nível 2: Preservação da Privacidade

Permite usar dados desde que atributos privados estejam protegidos com técnicas como privacidade diferencial ou aprendizagem federada.

Nível 3: Rastreabilidade

Permite uso total dos dados, mas com mecanismos de identificação da origem (ex: marcas d’água, fingerprints, logging).

Nível 4: Deletabilidade

Garante que dados possam ser removidos retroativamente dos modelos, respeitando o “direito ao esquecimento”.

4. Aplicações práticas e regulamentações

Várias legislações, como o GDPR (UE), o AI Act e a CCPA (EUA), cobrem parcialmente estas exigências. No entanto, a maioria das leis ainda não protege:

• Conteúdo gerado por IA (AIGC),
• Dados não pessoais mas sensíveis (ex: dados sintéticos, prompts internos),
• O modelo em si como ativo protegido.

Os países com maior cobertura regulatória incluem a UE, China e Califórnia (EUA).

Fonte: Li et al., Rethinking Data Protection in the (Generative) Artificial Intelligence Era, 2025. Ler o artigo original

5. Desafios emergentes na proteção de dados

• Direitos de autor sobre AIGC: Muitos países ainda não reconhecem direitos de autor sem envolvimento humano.
• Diferença entre proteção e segurança de dados: Proteger a origem vs. evitar que conteúdos perigosos sejam gerados.
• Fragmentação legal global: O ciclo de vida de IA cruza múltiplas legislações com regras diferentes.
• Falta de padronização técnica: Poucas soluções são interoperáveis ou adaptáveis a diferentes contextos legais.

6. Principais Lições

• Classifica os dados usados por modelos de IA com base na sua sensibilidade e função.
• Adota medidas de rastreabilidade desde a origem até à inferência.
• Garante a possibilidade de apagar dados, mesmo após o treino.
• Ajusta a proteção ao uso pretendido, equilibrando utilidade e segurança.
• Avalia as leis locais e internacionais, pois são heterogéneas e estão em rápida evolução.

7. FAQ

Quais são os maiores riscos de proteção de dados em IA generativa?

Fugas de dados sensíveis nos prompts, reutilização de dados protegidos sem consentimento, e ausência de mecanismos de eliminação pós-treino.

O conteúdo gerado por IA pode ser protegido legalmente?

Ainda não existe consenso. Em muitos países, os direitos de autor sem intervenção humana direta não são reconhecidos legalmente.

Como posso aplicar esta taxonomia na minha empresa?

Mapeia os dados utilizados no ciclo da IA, aplica técnicas adequadas a cada nível (ex: anonimização, watermarking) e assegura conformidade com as leis locais.

https://arxiv.org/abs/2507.03034 Artigo de Yiming Li et al. sobre a necessidade de novos modelos de proteção de dados na era da IA generativa.

Se te interessa o tema da IA, recomendo também a leitura deste artigo complementar:
🔗 Overtraining em LLMs: Riscos, Sintomas e Prevenção

Vitor Martins (Contabilista especialista em Gestão e IA para PME)

Vítor Martins é consultor, formador e contabilista certificado, com mais de 30 anos de experiência em gestão, contabilidade e otimização fiscal. Pós-graduado em Marketing Digital e com formação universitária internacional em Inteligência Artificial, é especialista na aplicação de IA a pequenas e médias empresas. Pioneiro na integração de tecnologias inteligentes na contabilidade e gestão, atua como mentor e consultor estratégico, ajudando empreendedores a digitalizar os seus negócios com soluções eficientes e sustentáveis.

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Como evitar alucinações em IA: guia essencial para empreendedores

TL;DR

Modelos de IA, como os utilizados em chatbots e assistentes virtuais, podem gerar respostas incorretas ou inventadas — conhecidas como alucinações em IA. Este artigo explica por que isso acontece, quais são os riscos para empreendedores e apresenta estratégias práticas (como a técnica ABC e uso de dados formatados) para evitar essas falhas e garantir decisões mais seguras e confiáveis.

O que são alucinações em IA?

Alucinações em IA ocorrem quando um modelo gera uma resposta incorreta, fictícia ou incoerente com os dados reais. Ao contrário de bugs clássicos, não se trata de erro de código, mas sim de interpretações erradas ou fabricadas por modelos baseados em linguagem.

Exemplos comuns:

• Um chatbot que inventa uma política de reembolso que não existe.
• Um assistente virtual que cita um estudo que nunca foi publicado.

Segundo Peter Norvig, um dos pioneiros da IA na Google, essas falhas geralmente ocorrem por entrada de dados ambígua ou incompleta (Norvig, 2021).

Por que os empreendedores devem se preocupar?

• Decisões estratégicas com base em dados falsos.
• Informações incorretas para clientes, prejudica a reputação.
• Riscos legais e de conformidade.

Em startups, onde decisões precisam ser ágeis e baseadas em automação, confiar cegamente na IA pode comprometer o negócio.

Estratégia ABC: evitar, desviar, corrigir

A estratégia ABC, é uma abordagem prática para minimizar alucinações:

A – Avoid (Evitar)

• Use prompts claros e específicos para evitar ambiguidades.
• Exemplo: Em vez de “fala sobre reembolsos”, diga “quais são as regras da empresa X sobre reembolso de produto defeituoso?”.

B – Bypass (Desviar)

• Evite confiar na IA para tarefas críticas, como diagnósticos legais ou médicos.
• Delegue essas tarefas a humanos ou a sistemas com validação manual.

C – Correct (Corrigir)

• Acompanhe as respostas da IA com uma verificação factual automatizada ou humana.
• Use validação cruzada com bases de dados reais.

Fatos Formatados (FF) e Fatos Totalmente Formatados (FFF)

Uma técnica altamente eficaz para evitar alucinações é o uso de Fatos Formatados (FF): frases estruturadas com sujeito, verbo e objeto, com informações completas.

Exemplo:

• Incorreto: “Ele liderou o projeto com sucesso.”
• Correto: “João Silva liderou o projeto de IA da empresa BetaTech em janeiro de 2024.”

Esses “fatos formatados” são mais facilmente compreendidos e verificados por IAs, reduzindo significativamente erros interpretativos.

Casos reais de impacto em negócios

1. Startup de saúde digital: IA recomendou um tratamento inexistente; após auditoria, descobriu-se que o prompt original era ambíguo.
2. E-commerce: Chatbot prometeu envio grátis para o exterior: uma política que não existia. Resultado: dezenas de reembolsos e críticas públicas.

Takeaways

• Alucinações em IA são comuns e perigosas para decisões empresariais.
• A estratégia ABC (Avoid, Bypass, Correct) ajuda a prevenir essas falhas.
• O uso de Fatos Formatados (FF/FFF) aumenta a clareza e a fiabilidade da IA.
• Empreendedores devem acompanhar, validar e controlar a atuação de modelos de linguagem nas empresas.
• IA é poderosa, mas precisa ser tratada como assistente, não como oráculo.

FAQ

O que é uma alucinação em IA?

É quando a IA gera uma informação falsa, inventada ou incoerente, geralmente por falta de contexto ou dados corretos.

Como posso evitar alucinações no meu chatbot?

Use prompts claros, dados bem estruturados e implemente verificação humana em tarefas críticas. Adote a estratégia ABC (Avoid, Bypass, Correct).

Os Fatos Formatados funcionam com qualquer IA?

Sim, essa estrutura reduz ambiguidade e é útil para qualquer modelo de linguagem baseado em grandes volumes de texto, como GPT, Claude ou Gemini.

Fontes e referências

• Google Search Central (2024). https://developers.google.com/search/blog/2022/12/eeat

Vitor Martins (Contabilista especialista em Gestão e IA para PME)

Vítor Martins é consultor, formador e contabilista certificado, com mais de 30 anos de experiência em gestão, contabilidade e otimização fiscal. Pós-graduado em Marketing Digital e com formação universitária internacional em Inteligência Artificial, é especialista na aplicação de IA a pequenas e médias empresas. Pioneiro na integração de tecnologias inteligentes na contabilidade e gestão, atua como mentor e consultor estratégico, ajudando empreendedores a digitalizar os seus negócios com soluções eficientes e sustentáveis.

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Agentes de Inteligência Artificial na Contabilidade: Como a Tecnologia Está a Transformar o Setor

Introdução

Num contexto empresarial cada vez mais competitivo e dinâmico, a tecnologia tem vindo a desempenhar um papel decisivo na transformação dos processos de negócio, incluindo na área da contabilidade. A crescente complexidade fiscal, a necessidade de uma análise financeira mais ágil e a exigência de maior eficiência operacional impulsionaram a adoção de soluções baseadas em inteligência artificial (IA).

Os agentes de IA, enquanto sistemas capazes de perceber o ambiente, analisar dados e executar ações de forma autónoma, estão a abrir novas possibilidades no setor da contabilidade, permitindo automatizar tarefas, reduzir erros e gerar insights estratégicos.

Este artigo pretende explorar o conceito de agentes de IA, apresentar as suas aplicações práticas na contabilidade e refletir sobre os benefícios, desafios e perspetivas futuras que esta tecnologia oferece aos profissionais e empresas do setor.

O que são agentes de IA?

Os agentes de inteligência artificial (IA) são sistemas de software ou dispositivos equipados com capacidades que lhes permitem perceber o ambiente que os rodeia, processar essas informações e agir de forma autónoma, com o objetivo de alcançar determinados resultados ou objetivos.

Estes agentes são compostos, de forma simplificada, por três elementos fundamentais:

• Perceção: capacidade de recolher dados do ambiente externo, através de sensores, APIs, câmaras ou qualquer outra fonte de informação relevante.

• Decisão: processamento dos dados recolhidos com recurso a algoritmos de IA, aprendizagem automática ou regras lógicas, permitindo avaliar situações, identificar padrões ou antecipar cenários.

• Ação: execução de tarefas ou comandos em resposta à análise feita, podendo interagir com sistemas, utilizadores ou mesmo com o ambiente físico.

Para além do setor contabilístico, os agentes de IA têm sido amplamente utilizados noutras áreas, como por exemplo:

• Assistentes virtuais (como Alexa, Google Assistant ou Siri), que interagem com utilizadores através de linguagem natural.

• Robôs de processos automatizados (RPA), utilizados em tarefas administrativas de grande volume.

• Veículos autónomos, que percebem o ambiente e tomam decisões em tempo real.

No setor da contabilidade, estas capacidades oferecem inúmeras possibilidades de otimização e automação, como será detalhado nas secções seguintes.

Aplicações práticas na contabilidade

• Criação de análises económico-financeiras: Os agentes de IA podem gerar relatórios detalhados e análises avançadas sobre a saúde financeira da empresa, identificando tendências, riscos e oportunidades que nem sempre são visíveis em análises tradicionais. Isto pode inclui indicadores como rentabilidade, liquidez, eficiência operacional, entre outros.

• Análise de padrões e deteção de anomalias: Mais do que simples verificações, os agentes de IA identificam padrões incomuns nos dados financeiros, alertando para potenciais erros, fraudes ou comportamentos fora do esperado.

• Conformidade fiscal e alertas inteligentes: Os agentes acompanham as operações em tempo real, garantindo o cumprimento das obrigações fiscais e enviando notificações automáticas em caso de incumprimento ou risco de penalizações.

• Previsão financeira e orçamental: Com base em modelos preditivos e históricos de dados, os agentes ajudam a construir previsões de receitas, despesas e fluxos de caixa, apoiando a gestão estratégica e a tomada de decisões.

• Assistentes virtuais para apoio interno: Os agentes podem responder automaticamente a perguntas internas sobre saldos, prazos fiscais, relatórios pendentes ou outras questões operacionais, reduzindo a carga administrativa sobre os contabilistas.

• Apoio em auditorias e controlo interno: Durante auditorias, os agentes reúnem automaticamente documentação, cruzam dados relevantes e preparam relatórios de apoio, facilitando a interação com auditores externos e assegurando que tudo está em conformidade.

Benefícios para os profissionais de contabilidade

A adoção de agentes de IA na contabilidade traz benefícios significativos tanto para os profissionais do setor como para as empresas. Estes sistemas permitem libertar os contabilistas de tarefas rotineiras e morosas, possibilitando uma maior concentração em atividades de valor acrescentado, como o aconselhamento estratégico e a tomada de decisões baseadas em dados mais robustos.

Entre os principais benefícios destacam-se:

• Aumento da eficiência e produtividade: Os agentes de IA automatizam tarefas repetitivas, como a análise de grandes volumes de dados ou a geração de relatórios, permitindo aos profissionais dedicarem mais tempo a atividades analíticas e de apoio à gestão.

• Redução de erros e fraudes: Graças à capacidade de análise detalhada e à deteção de padrões anómalos, os agentes contribuem para a redução de erros humanos e auxiliam na identificação precoce de irregularidades, mitigando riscos financeiros e fiscais.

• Melhor qualidade da informação financeira: Com dados processados em tempo real e análises preditivas mais rigorosas, as decisões empresariais passam a basear-se em informações atualizadas, fiáveis e relevantes, melhorando a transparência e a conformidade.

• Foco em tarefas estratégicas e menos tarefas repetitivas: Ao libertar os contabilistas de tarefas operacionais, os agentes de IA permitem que estes assumam um papel mais consultivo, participando ativamente na definição de estratégias financeiras e na criação de valor para o negócio.

Desafios e limitações

Apesar dos inúmeros benefícios que a aplicação de agentes de IA pode trazer à contabilidade, existem também desafios e limitações que não devem ser ignorados. A implementação destas tecnologias requer um planeamento cuidadoso e uma adaptação progressiva por parte das empresas e profissionais.

• Custo de implementação: A introdução de agentes de IA pode implicar investimentos iniciais significativos, tanto em termos de software como de infraestruturas tecnológicas, além da necessidade de formação das equipas.

• Necessidade de integração com sistemas existentes: Os agentes de IA necessitam de se integrar de forma eficiente com os sistemas de gestão e contabilidade já em uso nas empresas. Esta integração pode revelar-se complexa e exigir personalizações ou adaptações técnicas.

• Resistência à mudança por parte das equipas: A adoção de novas tecnologias pode gerar receios entre os profissionais, como a perda de controlo sobre processos ou até o receio de substituição laboral. É fundamental gerir estas mudanças com uma estratégia clara de comunicação e formação.

• Questões éticas e de segurança de dados: A utilização de agentes de IA na gestão de dados sensíveis financeiros e fiscais levanta preocupações quanto à segurança, privacidade e ética na utilização da informação. É essencial garantir o cumprimento das normas legais em vigor, bem como adotar práticas de governação responsável dos dados.

O futuro da contabilidade com IA

O futuro da contabilidade será marcado pela crescente integração de tecnologias de inteligência artificial em todos os processos contabilísticos, desde as tarefas operacionais até às áreas estratégicas. À medida que os agentes de IA evoluem, surgem novas tendências que prometem transformar ainda mais o setor.

• Tendências emergentes: Destacam-se tendências como a IA generativa, que permitirá criar relatórios financeiros dinâmicos e personalizados com base em dados em tempo real, e o uso de agentes autónomos que poderão tomar decisões preliminares sem intervenção humana, otimizando fluxos de trabalho e acelerando processos de gestão financeira.

• O papel do contabilista humano num mundo automatizado: Mesmo num cenário altamente automatizado, o papel do contabilista continua a ser fundamental, assumindo funções mais estratégicas, analíticas e consultivas. A capacidade humana de interpretar contextos complexos, comunicar com stakeholders e tomar decisões éticas continuará a ser insubstituível.

• Como preparar as equipas para a transformação digital: É essencial investir na formação contínua dos profissionais de contabilidade, capacitando-os para trabalhar em conjunto com agentes de IA e tirar partido das suas capacidades. Além disso, as empresas devem promover uma cultura de inovação e adaptação, preparando as equipas para uma transição digital harmoniosa e sustentável.

Conclusão

A inteligência artificial, através da aplicação de agentes inteligentes, está a revolucionar o setor da contabilidade, oferecendo novas formas de automatização, análise avançada e suporte à tomada de decisão. Ao longo deste artigo, foi possível compreender o conceito de agentes de IA, as suas aplicações práticas no contexto contabilístico, bem como os benefícios e desafios que a sua adoção representa.

Apesar dos obstáculos inerentes à transformação digital, como o custo de implementação, as questões éticas e a resistência à mudança, os ganhos em eficiência, precisão e qualidade da informação tornam a IA uma aliada estratégica incontornável para os profissionais e empresas do setor.

Perante este cenário, é fundamental que os profissionais de contabilidade se preparem ativamente para esta nova realidade, apostando na atualização de competências e na integração inteligente destas tecnologias nos seus processos de trabalho. O futuro da contabilidade será, sem dúvida, cada vez mais digital, e os agentes de IA desempenharão um papel central nesta evolução.

Vitor Martins (Contabilista especialista em Gestão e IA para PME)

Vítor Martins é consultor, formador e contabilista certificado, com mais de 30 anos de experiência em gestão, contabilidade e otimização fiscal. Pós-graduado em Marketing Digital e com formação universitária internacional em Inteligência Artificial, é especialista na aplicação de IA a pequenas e médias empresas. Pioneiro na integração de tecnologias inteligentes na contabilidade e gestão, atua como mentor e consultor estratégico, ajudando empreendedores a digitalizar os seus negócios com soluções eficientes e sustentáveis.

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Canva Code: IA ao serviço da criação digital nas empresas

Introdução: O futuro da criação digital chegou

Num mundo onde a velocidade da inovação dita o ritmo do mercado, as empresas procuram cada vez mais soluções tecnológicas que aliem eficiência, acessibilidade e impacto visual. Foi neste contexto que, durante o evento Canva Create 2025, a empresa australiana apresentou um conjunto de novidades que prometem revolucionar a forma como as equipas e as empresas criam e comunicam. Entre estas inovações, destaca-se uma ferramenta que pode mudar por completo o jogo: Canva Code.

O Canva, conhecido por democratizar o design gráfico, dá agora um passo audacioso rumo ao universo da programação assistida por inteligência artificial. O Canva Code permite criar experiências digitais interativas, como aplicações, formulários ou widgets, a partir de simples descrições escritas. E o melhor? Tudo isto sem escrever uma única linha de código.

Nesta edição da newsletter, vou explorar em profundidade o que é o Canva Code, como funciona, e de que forma pode ser uma mais-valia real para as empresas que querem inovar, acelerar processos e formar as suas equipas com ferramentas baseadas em IA.

O que é o Canva Code?

O Canva Code é uma das grandes apostas da Canva para 2025: uma ferramenta que alia a simplicidade do design intuitivo à complexidade (invisível) da programação. Na prática, trata-se de um gerador de código baseado em Inteligência Artificial, integrado diretamente no ecossistema Canva, que permite criar funcionalidades interativas a partir de descrições escritas em linguagem natural.

Imagina que precisas de um formulário de inscrição, de uma calculadora de orçamento, de um quiz para redes sociais ou até de um pequeno jogo educativo. Basta descrever o que pretendes — por exemplo, “criar uma calculadora de poupança para empresas com três variáveis de entrada” — e o Canva Code trata do resto: gera o código, apresenta a interface funcional, e integra automaticamente o elemento no teu design.

O mais interessante? Tudo isto sem que precises de saber programar. O Canva Code abre a porta da criação digital a profissionais de marketing, recursos humanos, vendas, comunicação e outras áreas que até agora dependiam de desenvolvedores para transformar as ideias em realidade.

Além de facilitar a criação, o Canva Code também reduz drasticamente o tempo entre conceito e execução — permitindo que as empresas testem ideias, validem soluções e interajam mais rapidamente, sem os habituais bloqueios técnicos.

Como funciona?

O grande trunfo do Canva Code é a sua simplicidade. A experiência de utilização foi pensada para qualquer pessoa — independentemente do seu background técnico — poder criar soluções interativas com apenas alguns cliques e uma breve descrição em texto.

Passo a passo da criação:

1. Descreve o que queres criar No editor do Canva, basta ativar a funcionalidade do Canva Code e escrever o que pretendes, como se estivesses a falar com um colega:

“Quero criar um formulário de feedback com 5 perguntas e um botão de envio.”

1. Geração automática de código + interface A IA do Canva interpreta o pedido, gera o código necessário por trás do design (HTML, CSS e JavaScript, por exemplo) e apresenta um componente funcional pronto a usar.
2. Edição visual e integração imediata Podes personalizar o layout, cores, fontes ou adicionar elementos do ecossistema Canva (ícones, imagens, vídeos, etc.). O componente criado é arrastável e editável como qualquer outro elemento do Canva.
3. Publicação e partilha O resultado pode ser integrado em apresentações, sites criados no Canva, documentos interativos ou exportado para outras plataformas. Tudo de forma fluída.

A IA faz (quase) tudo por ti

Não estamos a falar apenas de automatizar design — o Canva Code compreende linguagem natural e traduz ideias em funcionalidades reais. Se antes o caminho entre uma ideia e a sua aplicação prática envolvia reuniões com desenvolvedores, testes e muito tempo, agora a barreira técnica desaparece.

O sistema utiliza modelos de IA avançados para:

• Compreender o contexto do pedido;
• Gerar código otimizado e funcional;
• Criar a interface visual adequada;
• Integrar o componente num design ou projeto maior.

Um verdadeiro “colega virtual” de todas as equipas

A facilidade de uso faz com que o Canva Code possa ser utilizado por:

• Equipas de marketing para criar campanhas interativas;
• Departamentos de recursos humanos que queiram dinamizar onboarding;
• Gestores de produto para prototipar ideias;
• Formadores e consultores que precisem de dinamizar conteúdos.

O Canva Code transforma o Canva num ambiente de desenvolvimento visual completo, mas acessível e rápido. Uma verdadeira revolução no mundo do design e da criação digital.

Exemplos práticos de utilização em contexto empresarial

Uma das grandes mais-valias do Canva Code é a sua versatilidade. Ao permitir que qualquer colaborador transforme ideias em soluções digitais funcionais, esta ferramenta abre um leque quase infinito de possibilidades dentro das empresas — desde operações internas até campanhas externas. Abaixo, partilho alguns exemplos práticos, por departamento:

Marketing

• Quizzes e testes interativos para captar leads e aumentar o engagement nas redes sociais.
• Calculadoras de ROI ou orçamentos incorporadas em landing pages.
• Simuladores de produto que permitem aos clientes personalizar uma oferta e ver o resultado em tempo real.
• Pop-ups e banners dinâmicos para sites, criados sem sair do Canva.

Recursos Humanos

• Formulários de recrutamento personalizados com envio direto de respostas.
• Mapas de onboarding interativos para novos colaboradores.
• Ferramentas de feedback anónimas integradas em apresentações internas.
• Jogos de integração ou quizzes sobre a cultura da empresa, úteis em programas de acolhimento.

Vendas e Atendimento ao Cliente

• Assistentes de produto com lógica condicional: o utilizador responde a algumas perguntas e recebe uma sugestão personalizada.
• Calculadoras de preços, com diferentes opções e parâmetros.
• Mini chatbots ou fluxos de perguntas-respostas para dúvidas frequentes.
• Ferramentas de comparação de produtos com interatividade visual.

Formação interna e Educação Empresarial

• Simuladores de processo (ex.: “como preencher corretamente um pedido de férias”).
• Flashcards e jogos de perguntas para reforçar o conhecimento em contexto de formação.
• Ambientes de simulação para práticas seguras, como atendimento ao cliente ou resposta a emergências.
• Avaliações automáticas integradas em documentos ou apresentações.

Gestão e Estratégia

• Dashboards básicos com indicadores-chave e interações simples (ex.: atualizar valores ou trocar filtros).
• Visualizações interativas de planos estratégicos que mostram tarefas pendentes e progressos.
• Checklist digital com marcação de tarefas concluídas em tempo real.

Estes exemplos mostram como o Canva Code pode ser um verdadeiro acelerador de inovação interna, permitindo que as equipas criem rapidamente soluções personalizadas para os desafios que enfrentam sem necessidade de recorrer a ferramentas externas ou equipas técnicas especializadas.

O resultado? Mais agilidade, autonomia e criatividade em todas as áreas da empresa.

Integração com outras ferramentas do Visual Suite 2.0

O lançamento do Canva Code não surgiu isoladamente, faz parte de uma evolução mais ampla da plataforma Canva, agora reposicionada como uma Visual Communication Suite. Com esta transformação, o Canva procura ser muito mais do que uma ferramenta de design: quer ser o centro de gravidade das comunicações visuais das empresas, integrando dados, automação e interatividade.

O Canva Code funciona de forma nativa com outras ferramentas poderosas introduzidas na Visual Suite 2.0, criando sinergias que potenciam ainda mais o impacto nas empresas.

Canva Sheets: o Excel visual

Uma das novidades mais promissoras, o Canva Sheets é uma folha de cálculo visual, pensada para quem quer transformar dados em histórias. Com funcionalidades de automação baseadas em IA, permite:

• Importar dados de plataformas como HubSpot, Salesforce ou Google Analytics;
• Criar gráficos e dashboards visualmente apelativos com poucos cliques;
• Integrar esses dados diretamente em apresentações ou relatórios.

Integração com o Canva Code: Os dados gerados ou processados no Canva Sheets podem alimentar widgets criados com o Canva Code — por exemplo, uma calculadora interativa ou um gráfico que responde a inputs do utilizador.

Magic Charts: transformar dados em narrativas

O Magic Charts é uma ferramenta que utiliza IA para converter dados brutos em visualizações dinâmicas. Basta colar um conjunto de dados, e a ferramenta sugere automaticamente o tipo de gráfico ideal (barras, pizza, linha, etc.) e aplica animações.

Integração com o Canva Code: Podes criar dashboards interativos, combinando gráficos gerados pelo Magic Charts com filtros, sliders ou botões produzidos via Canva Code.

Editor de Imagens com IA: estilo Photoshop simplificado

Esta nova versão do editor de imagens da Canva aproxima-se da sofisticação do Photoshop, mas com um interface simplificado e assistido por IA. Permite:

• Remover ou substituir fundos automaticamente;
• Gerar ambientes ou objetos por prompt;
• Aplicar efeitos inteligentes com um clique.

Integração com o Canva Code: As imagens e elementos visuais podem ser dinamicamente alterados com inputs definidos no código. Por exemplo, um utilizador escolhe um tema e o Canva Code adapta a imagem de fundo ou os ícones conforme a escolha.

Assistente de IA unificado

O Canva reúne agora todas as suas funcionalidades inteligentes sob um assistente IA centralizado. É possível dar comandos de voz ou texto, pedir sugestões criativas, automatizar tarefas repetitivas e navegar entre as ferramentas de forma fluida.

Este assistente ajuda também a interagir com o Canva Code, sugerindo funções, corrigindo erros ou otimizando componentes.

Com esta integração profunda, o Canva Code deixa de ser uma ferramenta isolada para se tornar numa peça-chave de um ecossistema visual onde dados, design e interatividade se fundem numa experiência sem fricção.

Esta abordagem holística traz enormes vantagens para as empresas: mais eficiência, menos dispersão entre plataformas e uma maior coerência visual e funcional em todos os canais de comunicação.

Vantagens para as empresas

A adoção de tecnologias que unem simplicidade, automação e criatividade é um dos caminhos mais eficazes para tornar as empresas mais ágeis e competitivas. O Canva Code posiciona-se como uma dessas soluções transformadoras, com benefícios tangíveis para as equipas de todos os tamanhos e setores.

Abaixo destacam-se as principais vantagens que esta ferramenta oferece ao ambiente empresarial:

1. Agilidade e rapidez na criação de soluções

Com o Canva Code, o tempo entre a ideia e a execução é drasticamente reduzido. Já não é necessário abrir pedidos a equipas de TI, contratar freelancers para desenvolver pequenos widgets ou ferramentas. Tudo pode ser feito internamente, em minutos.

➡️ Impacto direto: acelera lançamentos de campanhas, eventos, comunicações internas e protótipos.

2. Redução de custos operacionais

Ao eliminar a necessidade de programação manual para projetos simples, o Canva Code reduz custos com desenvolvimento, manutenção e outsourcing. É especialmente vantajoso para startups, PME ou departamentos com orçamentos limitados.

➡️ Mais autonomia = menos dependência externa.

3. Democratização da criação digital

Qualquer pessoa na empresa, de um designer a um responsável de RH, pode criar soluções funcionais com uma simples descrição. O Canva Code capacita equipas não técnicas a resolver problemas criativos de forma independente.

➡️ Este empowerment leva a uma cultura mais colaborativa e inovadora dentro da empresa.

4. Integração com ecossistemas existentes

Sendo parte integrante da Visual Suite 2.0, o Canva Code comunica nativamente com outras ferramentas visuais e de dados (como Canva Sheets e Magic Charts), facilitando a criação de experiências interativas ligadas à realidade da empresa.

➡️ Isto garante uma experiência mais fluida e elimina obstáculos entre departamentos criativos, estratégicos e analíticos.

5. Controlo e consistência na comunicação visual

Como tudo é feito dentro do Canva, é possível garantir que os componentes criados mantêm a identidade visual da empresa (cores, tipografias, logótipos, etc.). A interatividade não compromete a consistência.

➡️ Perfeito para marcas que valorizam a coerência na comunicação.

6. Inovação acessível

O Canva Code permite explorar novas formas de interação com clientes e colaboradores sem investir em plataformas complexas ou especializadas. Testar ideias nunca foi tão fácil.

➡️ O risco de inovar diminui, e o potencial de diferenciação aumenta.

No fundo, o Canva Code é uma resposta direta aos desafios das empresas modernas: fazer mais, melhor e mais depressa com menos recursos. Num cenário cada vez mais competitivo, ferramentas como esta ajudam a libertar a criatividade e acelerar a transformação digital de forma prática e escalável.

Limitações e cuidados a ter

Apesar do seu enorme potencial e da facilidade de utilização, o Canva Code — como qualquer tecnologia emergente — não é uma solução mágica para todos os desafios. É importante que as empresas compreendam os limites atuais, riscos associados e as boas práticas a adotar, especialmente quando o utilizam em contextos mais sensíveis ou estratégicos.

1. Não substitui desenvolvimento técnico complexo

Embora o Canva Code seja excelente para criar aplicações simples e widgets interativos, não substitui frameworks robustas de desenvolvimento, nem ferramentas empresariais com lógica complexa, integração com bases de dados avançadas ou necessidades específicas de performance.

➡️ Use-o como complemento criativo ou de prototipagem — não como backend principal de sistemas críticos.

2. Privacidade e proteção de dados

Ao criar formulários ou experiências interativas que recolhem informações, é essencial garantir o cumprimento do RGPD (Regulamento Geral de Proteção de Dados) ou outras normas locais de proteção de dados.

➡️ Valide sempre como os dados são armazenados, processados e exportados. A Canva tem boas práticas de segurança, mas a responsabilidade pela conformidade legal é da empresa utilizadora.

3. Testes e validação continuam a ser necessários

Mesmo que o Canva Code gere funcionalidades funcionais, é importante testar exaustivamente a experiência do utilizador e verificar que o resultado final corresponde às expectativas, tanto no desktop como em dispositivos móveis.

➡️ Não assuma que “funciona” só porque parece estar bem visualmente.

4. Limitações de personalização avançada

A IA pode interpretar mal certos pedidos complexos, ou gerar soluções genéricas. Apesar de ser possível editar o código manualmente (para quem tem conhecimentos técnicos), a liberdade criativa tem limites quando comparada com um ambiente de desenvolvimento tradicional.

➡️ Projetos com lógicas muito específicas ou necessidades técnicas fora do padrão devem considerar abordagens complementares.

5. Risco de dependência de plataforma

Como o Canva Code está integrado exclusivamente na plataforma Canva, existe uma certa dependência tecnológica. Se a empresa parquear processos-chave nestas funcionalidades, convém considerar alternativas de contingência ou exportações periódicas.

➡️ Mantenha uma estratégia que evite ficar completamente dependente do Canva, especialmente em projetos sensíveis.

✅ Boas práticas recomendadas:

• Formar as equipas sobre os limites e boas utilizações da ferramenta;
• Evitar o uso para recolha de dados sensíveis sem revisão legal;
• Fazer backups regulares de componentes e projetos;
• Documentar o que foi criado, mesmo sendo “no-code”.

Com estas precauções, o Canva Code pode ser usado de forma segura, estratégica e eficiente, maximizando o valor da inovação, sem colocar em risco a operação da empresa.

Futuro e implicações

O lançamento do Canva Code marca um ponto de viragem importante na forma como pensamos a criação digital no contexto empresarial. Esta ferramenta não é apenas mais uma funcionalidade, é um sinal claro de uma tendência global: a convergência entre design, tecnologia e inteligência artificial, ao serviço da inovação.

O crescimento do “no-code inteligente”

Nos últimos anos, temos assistido à ascensão de plataformas no-code e low-code, que permitem a qualquer pessoa criar websites, apps e automações sem necessidade de saber programar. O que o Canva Code faz é dar o próximo passo lógico: incorporar inteligência artificial nesse processo, tornando-o ainda mais intuitivo, rápido e adaptável.

➡️ Isto representa um reforça real das equipas, onde o conhecimento técnico deixa de ser uma barreira para inovar.

Um novo tipo de talento nas empresas

Ferramentas como o Canva Code criam espaço para um novo perfil profissional: o criador híbrido. Pessoas com pensamento criativo, visão estratégica e capacidade de usar ferramentas assistidas por IA para construir soluções práticas, sem serem desenvolvedores, mas também sem estarem limitadas ao design tradicional.

➡️ Este tipo de talento será cada vez mais valioso nas empresas modernas, onde a agilidade e a autonomia são fatores competitivos.

Integração entre criatividade e lógica

O Canva Code mostra que já não é necessário escolher entre “estética” e “funcionalidade”. As experiências digitais de hoje exigem interatividade, personalização e impacto visual, e agora, tudo isso pode ser construído num só ambiente, sem sair do Canva.

➡️ As empresas passam a ter uma plataforma única para criar, testar, apresentar e até implementar soluções.

Implicações sociais e económicas

À medida que estas ferramentas se tornam mais acessíveis, o custo de entrada para criar experiências digitais diminui drasticamente. Isto pode ter efeitos transformadores, sobretudo em:

• Startups que querem lançar protótipos rapidamente;
• PME com poucos recursos financeiros;
• Educação e formação profissional, onde o Canva Code pode ser usado para ensinar lógica e criatividade ao mesmo tempo.

➡️ Democratizar a criação digital não é apenas uma questão de produtividade, é uma questão de inclusão e equidade tecnológica.

E o papel dos desenvolvedores?

Importante sublinhar: o Canva Code não elimina a necessidade de programadores. Em vez disso, liberta-os de tarefas repetitivas e permite que se foquem em projetos mais desafiantes e estruturantes. É uma evolução complementar, e não um substituto.

➡️ O futuro é colaborativo: IA, design e desenvolvimento lado a lado.

O Canva Code antecipa um futuro em que qualquer colaborador pode ser criador de soluções. As implicações são vastas: desde a aceleração da transformação digital até à reformulação da forma como as empresas comunicam, envolvem e trabalham. E este é apenas o começo.

Conclusão: Tecnologia acessível para as equipas mais criativas

Vivemos numa era em que a criatividade e a tecnologia já não pertencem a mundos separados. O lançamento do Canva Code prova que é possível colocar ferramentas poderosas nas mãos de qualquer pessoa, reduzindo barreiras, acelerando ideias e transformando a forma como as empresas inovam.

Esta funcionalidade não é apenas uma curiosidade técnica, é um símbolo de mudança cultural. Deixa de ser necessário recorrer exclusivamente a especialistas para criar soluções interativas ou protótipos digitais. Agora, qualquer equipa pode experimentar, testar, apresentar e implementar ideias com um simples prompt.

Para empresas que valorizam agilidade, autonomia e diferenciação, o Canva Code representa uma oportunidade clara de:

• Tornar os processos criativos mais rápidos e eficientes;
• Promover a colaboração entre equipas criativas e estratégicas;
• Libertar o potencial de inovação de colaboradores que, até agora, estavam limitados pelas ferramentas tradicionais.

No fundo, trata-se de dar superpoderes criativos a todos os colaboradores, através de uma tecnologia intuitiva, escalável e cada vez mais integrada nos fluxos de trabalho modernos.

Recursos úteis

Explorar o Canva Code

• https://www.canva.com/ai-code-generator/

Apresentação oficial

• YouTube: Canva Create 2025 – Introducing Canva Code

Vitor Martins (Contabilista especialista em Gestão e IA para PME)

Vítor Martins é consultor, formador e contabilista certificado, com mais de 30 anos de experiência em gestão, contabilidade e otimização fiscal. Pós-graduado em Marketing Digital e com formação universitária internacional em Inteligência Artificial, é especialista na aplicação de IA a pequenas e médias empresas. Pioneiro na integração de tecnologias inteligentes na contabilidade e gestão, atua como mentor e consultor estratégico, ajudando empreendedores a digitalizar os seus negócios com soluções eficientes e sustentáveis.

www.linkedin.com/in/vitormartins/

Avanços Recentes na Engenharia de Prompts

1. Resumo

A engenharia de prompts (prompt engineering) tem tido avanços notáveis, impulsionados pela crescente sofisticação dos modelos de linguagem de grande escala e pela necessidade de resultados mais precisos e contextualizados. Técnicas como few-shot prompting, chain-of-thought prompting e self-consistency estão a transformar a forma como interagimos e obtemos respostas de Inteligência Artificial (IA). Além disso, surgem metodologias de otimização de prompts e preocupações éticas sobre a sua utilização. Este artigo apresenta um panorama das descobertas mais recentes e das metodologias aplicadas, comparando-as com estudos anteriores, e fornece referências credíveis para aprofundamento.

2. Introdução

Nos últimos anos, a IA tem-se expandido exponencialmente, em grande parte graças ao aparecimento de modelos de linguagem de grande porte, como o GPT (Generative Pre-trained Transformer). Estes modelos demonstram capacidades impressionantes em tarefas como tradução, redação de textos, geração de código e muito mais. No entanto, a maneira como formulamos solicitações (ou prompts) para estes modelos influencia decisivamente a qualidade e relevância das respostas.
A área de prompt engineering estuda precisamente a arte e a ciência de criar, otimizar e analisar esses prompts. Neste artigo, resumem-se as investigações mais recentes, as metodologias emergentes e como estas se relacionam com estudos anteriores, apresentando, ainda, uma seleção de referências fiáveis.

3. Principais Descobertas

3.1. Maior importância da contextualização

Verificou-se que a forma e o grau de detalhe do contexto apresentado ao modelo têm impacto direto na qualidade das respostas. A técnica de chain-of-thought, por exemplo, incentiva o modelo a expor o seu raciocínio passo a passo, resultando em respostas mais precisas e transparentes (Wei et al., 2022).

3.2. Técnicas de few-shot e zero-shot mais robustas

Métodos de few-shot prompting (apresentando poucos exemplos de entrada-saída) e zero-shot prompting (baseando-se apenas em instruções claras, sem exemplos específicos) têm demonstrado melhorias substanciais em várias tarefas, desde classificação até sumarização (Brown et al., 2020). Esta evolução reduz a necessidade de grandes quantidades de dados anotados.

3.3. Utilização de self-consistency e revisão iterativa

Abordagens que permitem ao modelo gerar múltiplas cadeias de raciocínio e comparar essas sequências entre si aumentam a coerência e a robustez das respostas (Wang et al., 2022). Este mecanismo de verificação interna (self-consistency) diminui a probabilidade de contradições e resultados ambíguos.

3.4. Otimização automática de prompts

Ferramentas e algoritmos têm sido desenvolvidos para otimizar a formulação de prompts de forma automática, usando métodos de pesquisa heurística ou análise de gradientes (Zhou et al., 2022). Esta abordagem poupa tempo e permite encontrar configurações de prompts mais eficazes, comparativamente à experimentação manual exaustiva.

3.5. Preocupações éticas e de segurança

O avanço no prompt engineering reforça a necessidade de cuidados com desinformação, enviesamentos e conteúdos potencialmente nocivos. Investigações atuais incluem a criação de prompts que detetam e bloqueiam conteúdos sensíveis, ou que assinalam a necessidade de revisão humana (Ouyang et al., 2022).

4. Metodologias Aplicadas

4.1. Experiências controladas em benchmarks

Grande parte da pesquisa baseia-se em comparar diferentes prompts em conjunto de testes padronizados, como GLUE, SuperGLUE ou MMLU, quantificando melhorias de desempenho (Wei et al., 2022).

4.2. Abordagens de ablation study

Para determinar a relevância de cada elemento de um prompt (texto de instrução, exemplos, formatação), utilizam-se estudos de ablação, removendo ou substituindo sistematicamente componentes e aferindo o impacto nos resultados (Brown et al., 2020).

4.3. Métodos de human-in-the-loop

Nesta abordagem, o ser humano colabora na criação e avaliação de prompts, fornecendo anotações ou correções, de modo a acelerar o aperfeiçoamento. Este processo realimenta o modelo com instruções mais claras e ajustadas a cenários específicos (Ziegler et al., 2019).

4.4. Simulações de cenários práticos

Há uma crescente aplicação em contextos reais ou ambientes simulados, por exemplo, em sistemas de atendimento ao cliente ou geração de código. Avalia-se a robustez do modelo quanto à coerência, escalabilidade e capacidade de lidar com pedidos imprevistos (Chen et al., 2021).

5. Comparação com Estudos Anteriores

5.1. Melhoria na eficiência e no rigor

Enquanto abordagens passadas se centravam em fine-tuning convencional, gastando recursos computacionais e exigindo grandes conjuntos de dados específicos, os métodos atuais de prompt engineering focam-se em maximizar a capacidade de in-context learning, reduzindo custos de treino (Brown et al., 2020).

5.2. Maior flexibilidade e menor dependência de dados anotados

Estudos anteriores valorizavam a recolha e anotação de dados de elevada qualidade para obter bons resultados. Hoje, os desenvolvimentos em few-shot e zero-shot prompting comprovam que instruções cuidadosamente formuladas podem substituir, em parte, essa necessidade (Ouyang et al., 2022).

5.3. Abordagens mais transparentes e interpretáveis

A ênfase em chain-of-thought e self-consistency demonstra uma viragem para maior interpretabilidade. Outrora, o foco era sobretudo maximizar métricas de desempenho, enquanto agora se procura também compreender e justificar o raciocínio dos modelos (Wei et al., 2022).

5.4. Convergência de comunidades de IA e HCI

Há uma aproximação mais forte entre áreas de IA e Interação Humano-Computador (HCI), que resulta no desenvolvimento de ferramentas e interfaces para a conceção de prompts, permitindo que utilizadores não especialistas configurem e avaliem facilmente diferentes formatações (Zhou et al., 2022).

6. Conclusões

A engenharia de prompts encontra-se no cerne da adoção e uso eficiente de modelos de linguagem de grande escala, trazendo avanços metodológicos e práticos. Em comparação com investigações anteriores, as descobertas recentes realçam:

• A relevância de instruções e exemplos bem estruturados;

• A redução da necessidade de grandes quantidades de dados anotados;

• A importância de mecanismos de verificação (como self-consistency);

• A preocupação crescente com segurança, ética e interpretabilidade.

Espera-se que o prompt engineering continue a evoluir, especialmente com o aperfeiçoamento de ferramentas automáticas de otimização e com colaborações multidisciplinares que tornem o desenvolvimento de IA mais acessível, confiável e seguro.

7. Referências Principais

• Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.

• Chen, M., Tworek, J., Jun, H., Yuan, Q., Pinto, H., Kaplan, J., … & Zaremba, W. (2021). Evaluating large language models trained on code. arXiv preprint arXiv:2107.03374.

• Ouyang, X., Jiang, Y., Holtzman, A., & Wen, J. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. arXiv preprint arXiv:2203.02155.

• Wang, X., Wei, J., Schuurmans, D., Le, Q. V., & Chi, E. H. (2022). Self-consistency improves chain-of-thought reasoning in language models. arXiv preprint arXiv:2203.11171.

• Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., & Le, Q. V. (2022). Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models. arXiv preprint arXiv:2201.11903.

• Ziegler, D. M., Stiennon, N., Wu, J., Brown, T. B., Radford, A., Amodei, D., … & Irving, G. (2019). Fine-tuning language models from human preferences. arXiv preprint arXiv:1909.08593.

• Zhou, P., Han, X., Liu, Z., & Sun, M. (2022). Prompt-based learning in natural language processing: A survey. arXiv preprint arXiv:2203.14560.

Vitor Martins (Contabilista especialista em Gestão e IA para PME)

Vítor Martins é consultor, formador e contabilista certificado, com mais de 30 anos de experiência em gestão, contabilidade e otimização fiscal. Pós-graduado em Marketing Digital e com formação universitária internacional em Inteligência Artificial, é especialista na aplicação de IA a pequenas e médias empresas. Pioneiro na integração de tecnologias inteligentes na contabilidade e gestão, atua como mentor e consultor estratégico, ajudando empreendedores a digitalizar os seus negócios com soluções eficientes e sustentáveis.

www.linkedin.com/in/vitormartins/

A Inteligência Artificial está a transformar o mundo dos negócios… mas será que estamos a implementá-la da forma certa?

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Vitor Martins (Contabilista especialista em Gestão e IA para PME)

Vítor Martins é consultor, formador e contabilista certificado, com mais de 30 anos de experiência em gestão, contabilidade e otimização fiscal. Pós-graduado em Marketing Digital e com formação universitária internacional em Inteligência Artificial, é especialista na aplicação de IA a pequenas e médias empresas. Pioneiro na integração de tecnologias inteligentes na contabilidade e gestão, atua como mentor e consultor estratégico, ajudando empreendedores a digitalizar os seus negócios com soluções eficientes e sustentáveis.

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A Revolução da IA: Grock 3 Supera a Concorrência

A inteligência artificial está em constante evolução, e o Grok-3, o mais recente modelo desenvolvido pela xAI de Elon Musk, promete redefinir os padrões do setor. Com um desempenho impressionante que supera gigantes como GPT-4 da OpenAI e Gemini do Google, este novo modelo de linguagem está a revolucionar a forma como interagimos com a IA.

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Vitor Martins (Contabilista especialista em Gestão e IA para PME)

Vítor Martins é consultor, formador e contabilista certificado, com mais de 30 anos de experiência em gestão, contabilidade e otimização fiscal. Pós-graduado em Marketing Digital e com formação universitária internacional em Inteligência Artificial, é especialista na aplicação de IA a pequenas e médias empresas. Pioneiro na integração de tecnologias inteligentes na contabilidade e gestão, atua como mentor e consultor estratégico, ajudando empreendedores a digitalizar os seus negócios com soluções eficientes e sustentáveis.

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