OpenAI Prism investigação científica: a revolução da escrita académica com IA
OpenAI Prism investigação científica
O OpenAI Prism na investigação científica marca uma nova era na forma como os investigadores escrevem, colaboram e produzem conhecimento científico. Ao integrar inteligência artificial avançada, LaTeX, bibliografia dinâmica e colaboração em tempo real num único ambiente, esta plataforma elimina a fragmentação tecnológica que há décadas trava a produtividade académica.
Meta descrição (SEO): Descubra como o OpenAI Prism unifica escrita científica, LaTeX, bibliografia e IA avançada num único ambiente colaborativo, acelerando a investigação e reduzindo a fragmentação tecnológica.
Palavras-chave: OpenAI Prism, investigação científica, IA na ciência, escrita académica, LaTeX, bibliografia dinâmica, GPT-5.2 Thinking, colaboração científica
Uma estação de trabalho científica “tudo-em-um”
O Prism integra redação, revisão, formatação e preparação para publicação num único ambiente. A sua base tecnológica resulta da evolução de uma plataforma LaTeX adquirida pela OpenAI, agora transformada num sistema unificado de escrita científica.
Esta abordagem elimina a alternância constante entre aplicações distintas, fenómeno conhecido como context switching, que fragmenta a atenção e reduz a qualidade do raciocínio científico.
Ao centralizar o processo, o Prism permite que o investigador se concentre na análise crítica, enquanto a plataforma gere a infraestrutura técnica do projeto.
O OpenAI Prism investigação científica posiciona-se como um verdadeiro sistema operativo da descoberta científica, reduzindo a fricção técnica e aumentando a eficiência intelectual dos investigadores.
O cérebro por trás do texto: GPT-5.2 Thinking
No centro do Prism está o GPT-5.2 Thinking, o modelo mais avançado da OpenAI para raciocínio matemático e científico. Ao contrário de assistentes externos, esta IA tem acesso total e permanente ao documento em edição.
A inovação reside nas alterações diretas no manuscrito:
A IA modifica equações, secções e referências no próprio texto.
Elimina o ciclo ineficiente de copiar e colar sugestões.
Compreende a relação entre figuras, fórmulas e bibliografia.
Este comportamento aproxima-se do papel de um coautor especializado, capaz de apoiar a escrita científica com consistência contextual e rigor técnico.
Do quadro para o código: automação inteligente
O Prism converte diagramas ou equações desenhadas num quadro branco diretamente para código LaTeX (TikZ). Esta funcionalidade reduz horas de trabalho manual e minimiza erros de transcrição.
Inclui ainda:
Edição por voz, para pequenas correções sem interromper o fluxo de pensamento.
Automatização da estrutura do artigo, mantendo coerência entre texto, gráficos e equações.
Bibliografia dinâmica e ligação ao estado da arte
A integração direta com o arXiv redefine o papel das referências científicas.
Em vez de uma lista estática, a bibliografia torna-se dinâmica:
A IA identifica novos artigos relevantes.
Reavalia o texto à luz das publicações mais recentes.
Garante alinhamento contínuo com o estado da arte.
Este mecanismo transforma a revisão bibliográfica num processo vivo e permanentemente atualizado.
Colaboração radical e equidade global
O Prism permite colaboradores ilimitados sem custos adicionais, removendo barreiras geográficas e institucionais.
Embora venha a ser disponibilizado para empresas através dos planos Business, Team, Enterprise e Education, o acesso inicial gratuito para utilizadores com conta ChatGPT representa um passo decisivo para a democratização da ciência.
Investigadores de instituições com menos recursos passam a ter acesso:
A um ambiente de escrita profissional.
Ao modelo de raciocínio mais avançado da OpenAI.
A ferramentas de colaboração em tempo real.
Menos tempo gasto em tarefas mecânicas significa mais tempo dedicado à descoberta científica.
Com o OpenAI Prism investigação científica, a escrita académica deixa de ser um processo fragmentado para se tornar um fluxo contínuo assistido por IA.
Conclusão: 2026 e o futuro da investigação científica
A OpenAI antecipa que 2026 será para a ciência o que 2025 foi para o desenvolvimento de software: um ponto de viragem impulsionado pela Inteligência Artificial.
Ao remover a fricção técnica e burocrática do trabalho académico, o Prism posiciona-se não apenas como um editor, mas como o sistema operativo da descoberta científica.
A questão final é inevitável:
Se a IA eliminar os entraves administrativos da investigação, quão mais depressa poderemos resolver os grandes desafios da humanidade?
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.
Os LLMs falham em tarefas de longo prazo porque não têm memória estruturada. O MAGMA propõe uma arquitetura de memória baseada em múltiplos grafos (semântico, temporal, causal e de entidades), onde a recuperação deixa de ser apenas por similaridade e passa a ser uma travessia guiada pela intenção da pergunta. O resultado são agentes mais coerentes, interpretáveis e capazes de aprender com a experiência ao longo do tempo.
Termos e conceitos
RAG – RAG é uma técnica que permite a um modelo de linguagem consultar informação externa relevante antes de responder.
Agente de IA – Um agente é um sistema de IA que observa o ambiente, toma decisões e executa ações de forma autónoma para atingir um objetivo.
LLM – Um LLM (Large Language Model) é um modelo de inteligência artificial treinado com grandes volumes de texto para compreender e gerar linguagem natural.
Tokens – Tokens são os pequenos blocos de texto em que uma frase é dividida para que a IA a consiga compreender.
Porque é que a memória continua a ser o “calcanhar de Aquiles” da IA
O Problema da Memória dos LLMs
Os modelos de linguagem atuais são impressionantes. Conseguem escrever código, explicar conceitos complexos e manter diálogos convincentes. Mas basta prolongar a conversa, mudar ligeiramente o contexto ou regressar a um tema passado para que surja um problema recorrente: a memória falha.
Apesar de toda a sofisticação, os LLMs continuam presos a uma janela de contexto finita. Tudo o que fica fora desse espaço é, na prática, esquecido. Isto limita drasticamente a sua capacidade de:
Raciocinar sobre sequências longas de eventos
Manter coerência ao longo do tempo
Desenvolver uma identidade estável
Aprender com experiências passadas
A resposta habitual tem sido “mais contexto” ou “mais tokens”. Mas isso é apenas um paliativo. O problema não é só quanto o modelo consegue ver — é como a memória é representada, organizada e recuperada.
É neste ponto que entra o MAGMA, uma proposta que não tenta esticar o contexto, mas sim repensar a memória desde a raiz.
O estado da arte: como funcionam hoje os sistemas de memória para agentes
Memory-Augmented Generation (MAG)
Memória de IA Abordagem Estruturada
Para ultrapassar os limites do contexto, surgiram sistemas de Memory-Augmented Generation. A ideia é simples: em vez de depender apenas da memória implícita do modelo, usa-se uma memória externa onde se guardam interações passadas, documentos ou observações.
Quando surge uma nova pergunta, o sistema:
Procura na memória conteúdos “relevantes”
Injeta essa informação no contexto do modelo
Gera a resposta
Este paradigma abriu a porta a agentes mais persistentes, mas rapidamente revelou fragilidades.
Abordagens dominantes e os seus limites
A maioria das soluções atuais partilha características comuns:
Memória monolítica: tudo vai para o mesmo repositório
Recuperação por similaridade semântica: embeddings + top-k
Heurísticas simples: recência, pontuação, filtros
O problema é que nem todas as perguntas são semânticas.
Perguntas como:
“O que levou a esta decisão?”
“O que aconteceu antes disto?”
“Quem esteve envolvido?”
“Porque é que isto correu mal da última vez?”
exigem estrutura temporal, causal e relacional, algo que embeddings densos não capturam bem.
O resultado é familiar: recuperações vagas, contexto irrelevante e raciocínio frágil especialmente em tarefas longas.
A ideia central do MAGMA
MAGMA Arquitetura de Memória e Grafos
O MAGMA parte de uma premissa simples, mas poderosa:
A memória não deve ser representada num único espaço.
Em vez de tratar todas as memórias como vetores num mesmo embedding, o MAGMA propõe que cada memória seja vista através de múltiplas lentes, cada uma capturando um tipo diferente de relação.
Essas lentes são materializadas como grafos distintos, mas interligados.
Arquitetura do MAGMA: memória como múltiplos grafos
Uma Memória Múltiplas Vistas
O que é um item de memória?
No MAGMA, um item de memória pode ser:
Uma interação
Uma observação
Um evento
Uma decisão tomada pelo agente
Esse item existe simultaneamente em vários grafos, cada um com ligações diferentes.
Os quatro grafos fundamentais
Grafo Semântico
Captura o significado do conteúdo. É o mais próximo das abordagens tradicionais de embeddings, ligando memórias por similaridade conceptual.
Serve bem para:
Perguntas factuais
Recuperação de conhecimento
Grafo Temporal
Modela quando algo aconteceu.
As ligações representam:
Ordem dos eventos
Distância temporal
Continuidade histórica
Essencial para perguntas do tipo:
“O que aconteceu antes?”
“O que mudou desde então?”
Grafo Causal
Representa relações de causa-efeito.
Aqui, os nós ligam-se porque:
Um evento levou a outro
Uma decisão teve consequências
Este grafo é crítico para:
Raciocínio explicativo
Análise de erros
Planeamento futuro baseado no passado
Grafo de Entidades
Organiza memórias em torno de:
Pessoas
Objetos
Conceitos
Tópicos
Permite responder a:
“Quem esteve envolvido?”
“O que já sabemos sobre X?”
Recuperação de memória como travessia guiada por política
Recuperação Clássica Versus Processo MAGMA
Porque a similaridade não chega
Num sistema clássico, a pergunta é convertida num embedding e comparada com a memória. Isto assume que:
A relevância é sempre semântica
O melhor contexto está nos itens mais “parecidos”
Mas a intenção real da pergunta pode ser temporal, causal ou relacional.
O novo paradigma do MAGMA
O MAGMA reformula a recuperação como um problema de decisão sequencial:
Uma política decide:
Qual o grafo a explorar
Que nós visitar
Quando parar
Em vez de “os 5 mais parecidos”, temos uma travessia adaptativa, guiada pela intenção da query.
O sistema pode, por exemplo:
Começar no grafo semântico
Saltar para o grafo causal
Refinar no grafo temporal
Interpretabilidade como vantagem estrutural
Uma consequência importante: o caminho percorrido é explícito.
Isto permite:
Entender porque certa memória foi usada
Depurar erros
Ajustar o comportamento do agente
Algo praticamente impossível em pipelines puramente baseados em embeddings.
Separar memória de raciocínio: uma escolha crítica
MAGMA Raciocínio Explícito e Interpretável
Uma das decisões arquiteturais mais relevantes do MAGMA é o desacoplamento entre:
Representação da memória
Lógica de recuperação
A memória é estrutural e persistente. A política de recuperação é flexível e adaptável.
Este design traz benefícios claros:
Maior controlo
Melhor extensibilidade
Menos interferência entre tipos de informação
Resultados experimentais
O MAGMA foi avaliado em benchmarks focados em raciocínio de longo prazo, como LoCoMo e LongMemEval.
Os resultados mostram:
Melhor desempenho global
Menor degradação ao longo do tempo
Maior coerência entre sessões
Mais importante do que a métrica bruta é o comportamento emergente: o agente mantém contexto, aprende com o passado e evita repetir erros.
Porque o MAGMA é diferente (e importante)
MAGMA Memória e Lógica Separada
O MAGMA não é apenas “mais um RAG”.
É uma mudança de mentalidade:
De memória implícita para memória explícita
De similaridade para estrutura
De contexto temporário para experiência acumulada
Isto aproxima os agentes de conceitos como:
Identidade
Continuidade
Aprendizagem experiencial
Limitações e desafios abertos
Claro que há desafios:
Custos computacionais dos grafos
Escalabilidade a milhões de memórias
Aprendizagem eficiente da política
Integração com agentes existentes
Mas estes são problemas de engenharia, não limitações conceptuais.
O futuro da memória em agentes de IA
Memória Estruturada Potencia a Inteligência
Se queremos agentes que:
Trabalhem durante meses
Evoluam com o utilizador
Tomem decisões informadas pelo passado
então a memória tem de ser uma infraestrutura central, não um acessório.
O MAGMA não é o ponto final, mas é um passo sólido na direção certa.
Conclusão
Sem memória estruturada, não há agentes inteligentes de longo prazo.
O MAGMA mostra que o caminho não passa por janelas de contexto maiores, mas por memórias melhor organizadas, relacionais e interpretáveis.
É uma proposta ambiciosa e precisamente por isso, relevante.
FAQs — Memória em Agentes de IA e MAGMA
O que é memória em agentes de IA?
A memória em agentes de IA refere-se à capacidade de armazenar, organizar e reutilizar informação ao longo do tempo, para além da janela de contexto imediata de um modelo de linguagem. É essencial para agentes que operam em múltiplas sessões, tomam decisões sequenciais ou precisam de manter coerência a longo prazo.
Porque é que os LLMs têm problemas de memória?
Os LLMs funcionam com uma janela de contexto finita. Tudo o que fica fora desse contexto deixa de influenciar a resposta. Sem memória externa estruturada, o modelo não consegue recordar decisões passadas, eventos antigos ou relações causais complexas.
O que é o RAG clássico e porque não é suficiente?
O RAG (Retrieval-Augmented Generation) clássico recupera informação com base em similaridade semântica usando embeddings. Funciona bem para perguntas factuais, mas falha quando a pergunta é:
temporal (“o que aconteceu antes?”)
causal (“porque é que isto falhou?”)
relacional (“quem esteve envolvido?”)
Nestes casos, a estrutura da memória é mais importante do que a semântica.
O que é o MAGMA?
O MAGMA é uma arquitetura de memória para agentes de IA baseada em múltiplos grafos. Cada item de memória é representado simultaneamente em diferentes grafos, permitindo raciocínio semântico, temporal, causal e baseado em entidades.
Que tipos de grafos o MAGMA utiliza?
O MAGMA organiza a memória em quatro grafos principais:
Semântico — significado e conteúdo
Temporal — ordem e recência dos eventos
Causal — relações de causa-efeito
Entidades — pessoas, objetos e conceitos envolvidos
Cada grafo oferece uma “vista” diferente sobre a mesma memória.
Como funciona a recuperação de memória no MAGMA?
Em vez de recuperar os itens mais semelhantes semanticamente, o MAGMA usa uma política de decisão que guia uma travessia pelos grafos. O sistema decide:
que grafo explorar
que nós visitar
quando parar
A recuperação adapta-se à intenção da pergunta.
O que significa dizer que o MAGMA é interpretável?
Significa que é possível ver o caminho de raciocínio usado para recuperar memórias: quais os nós visitados, que relações foram seguidas e porque certas memórias foram escolhidas. Isto facilita debugging, controlo e confiança no sistema.
O MAGMA substitui o RAG?
Não necessariamente. O MAGMA pode complementar ou evoluir sistemas RAG existentes. Enquanto o RAG clássico é eficaz para recuperação documental, o MAGMA é mais adequado para memória experiencial e raciocínio de longo prazo em agentes.
Para que tipos de aplicações o MAGMA é mais útil?
O MAGMA é especialmente relevante para:
agentes autónomos
assistentes pessoais de longo prazo
sistemas multi-sessão
agentes que aprendem com a experiência
aplicações onde coerência e continuidade são críticas
Quais são os principais desafios desta abordagem?
Alguns desafios ainda em aberto incluem:
escalabilidade dos grafos
custos computacionais
aprendizagem eficiente da política de travessia
integração com arquiteturas existentes
Apesar disso, são sobretudo desafios de engenharia, não limitações conceptuais.
A memória baseada em grafos é o futuro dos agentes de IA?
Tudo indica que sim, ou pelo menos uma parte central desse futuro. À medida que os agentes passam de respostas pontuais para comportamentos persistentes, a memória estruturada deixa de ser opcional e passa a ser infraestrutura cognitiva.
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.
Não é sobre prompts mágicos: é sobre colaborar com a IA (e obter resultados reais)
Há quem jure que existe um “prompt secreto” capaz de transformar qualquer modelo de IA num génio absoluto. E depois há a realidade: duas pessoas usam exatamente a mesma ferramenta… e obtêm resultados radicalmente diferentes. Uma cria valor real. A outra sai frustrada.
O que muda? Não é a ferramenta. É a forma de colaborar com ela.
Durante muito tempo, tratámos a inteligência artificial como uma máquina de respostas. Hoje, cada vez mais, fica claro que ela funciona melhor como parceiro cognitivo. E essa mudança de mentalidade é o que separa quem “brinca” com IA de quem a usa como motor de estratégia, conteúdo e decisão.
O mito do prompt milagroso
A maioria das pessoas aborda a IA assim: escreve um pedido rápido, carrega no Enter e espera que saia dali algo próximo de um milagre. Quando o resultado é fraco, a conclusão é quase sempre a mesma: “este modelo não presta”.
Na verdade, o problema raramente está no modelo. Está no enquadramento. Pedidos vagos geram respostas vagas. Objetivos mal definidos geram resultados superficiais. Restrições não explicitadas dão origem a textos genéricos que servem para tudo… e para nada.
A IA não falha por incapacidade. Falha porque está a responder exatamente ao nível de clareza que lhe foi dado.
A nova competência: colaborar com a IA como com um colega de trabalho
Usar IA de forma eficaz é muito mais parecido com saber trabalhar em equipa do que com saber escrever “prompts espertos”. Exige Theory of Mind: a capacidade de perceber o que o outro sabe, não sabe, assume ou interpreta.
Quando aplicamos isto à IA, entramos no domínio da empatia cognitiva: antecipar como o sistema vai interpretar o pedido, que lacunas de contexto tem, que pressupostos vai fazer.
Na prática, isto traduz-se numa mudança simples, mas profunda:
deixar de tratar a IA como uma máquina de vending de respostas e passar a tratá-la como um colega de trabalho extremamente rápido, mas que precisa de briefing.
O erro mais comum: pedir tudo de uma vez e esperar magia
O padrão mais frequente é este:
“Preciso de um plano de marketing, uma proposta de valor, três anúncios e um funil completo para o meu negócio. Faz isso.”
O problema não é a ambição. É a ausência de contexto de negócio, maturidade da marca, mercado, restrições reais e objetivos mensuráveis.
O resultado é quase sempre um texto bonito, mas genérico, pouco útil e a sensação de que “isto não serve para nada”.
Como estruturar uma boa “sessão de trabalho” com IA (na prática)
1. Definir papel, missão e limites
Papel: “Assume o papel de estratega de marketing digital sénior para B2B em Portugal.”
Missão: “O teu objetivo é ajudar-me a estruturar um plano de conteúdos para gerar leads qualificadas.”
Limites: “Linguagem clara, português de Portugal, foco apenas em LinkedIn, sem jargão excessivo.”
2. Usar exemplos bons e maus (Few-shot)
A IA aprende muito mais rápido por contraste do que por adjetivos vagos. Mostrar o que queres e o que rejeitas melhora drasticamente a consistência dos resultados.
3. Trabalhar em modo reunião, não em modo pedido único
Exploração: gerar hipóteses e caminhos possíveis.
Decisão: escolher estrategicamente a melhor abordagem.
Produção: criar o resultado final.
4. Aplicar Cadeia de Verificação (CoVe)
Pede à IA para criticar a própria resposta, identificar riscos, inconsistências e pressupostos frágeis. Depois, revê a solução com base nessa crítica.
5. Pedir nível de confiança e suposições
Resposta
Percentagem de confiança
Principais suposições
O que faria a conclusão mudar
6. Rever a responsabilidade do lado humano
Antes de dizer “a IA falhou”, verifica se o briefing foi realmente claro, completo e coerente.
O que a investigação começa a mostrar sobre desempenho humano + IA
Os dados são claros: o desempenho individual isolado tem pouco poder para prever bons resultados com IA. O verdadeiro impacto vem da clareza, da iteração e da capacidade crítica.
Pedido único vs processo colaborativo
Quem pede tudo de uma vez recebe algo genérico. Quem constrói passo a passo obtém soluções ajustadas ao contexto real.
O verdadeiro diferencial nos próximos anos
Prompts vão banalizar-se. Ferramentas vão democratizar-se. Mas pensar bem, estruturar decisões e validar cenários continuará a ser raro e valioso.
Mapa mental
Conclusão: menos magia, mais método
A IA não substitui o pensamento. Amplifica-o. E quem aprender a colaborar com ela de forma estruturada vai ganhar uma vantagem real e sustentável.
E tu, hoje usas a IA mais como uma calculadora avançada… ou como um verdadeiro parceiro de trabalho?
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.
Como Criar um Assistente de IA Verdadeiramente Especialista: Guia Completo para Profissionais
A criação de assistentes de IA especialistas está a transformar a forma como empresas e profissionais executam tarefas repetitivas, reduzem erros e aumentam a eficiência operacional. Neste guia completo, explico como construir um assistente de IA fiável, capaz de atuar com precisão, autonomia e alinhado
com as necessidades reais de um ambiente profissional.
Este artigo foi pensado para quem procura transformar um modelo genérico em algo muito mais poderoso:
um especialista digital capaz de trabalhar em segurança, de forma consistente e com impacto direto no negócio.
Porque é que um Assistente de IA Genérico Não Chega?
Modelos de IA generalistas, como os grandes modelos de linguagem, são excelentes para conversação e tarefas amplas. No entanto, quando a responsabilidade profissional entra em jogo, como contabilidade, jurídico, fiscalidade, compliance, operações financeiras ou técnicas, a margem de erro tem de ser mínima.
E aqui surge o primeiro grande problema:
Um modelo generalista tenta responder a tudo — mesmo ao que não domina.
Quando isso acontece, o risco de respostas incorretas ou potencialmente prejudiciais aumenta.
Para ambientes profissionais, isso é inaceitável.
A solução? Especialização controlada.
Passo 1 — Definir Fronteiras Claras: O Âmbito do Assistente
O primeiro passo para criar um assistente de IA especialista é estabelecer o que ele pode e não pode fazer.
Este processo é chamado de definição de âmbito (scope).
Ao delimitar um contexto, estamos essencialmente a criar uma “cerca” que evita que o assistente divague para áreas onde a probabilidade de erro é maior. Isto aumenta drasticamente a precisão e reduz riscos.
Benefícios de definir o âmbito:
Minimiza respostas incorretas
Aumenta a consistência
Melhora a confiança no assistente
Evita temas sensíveis fora da área de especialização
Passo 2 — Construir a Base de Conhecimento: O “Cérebro” do Assistente
Depois de definir limites, é hora de ensinar o assistente com o conteúdo certo.
Aqui entra o elemento crítico: a qualidade das fontes.
O que deve incluir na base de conhecimento
Documentação oficial
Procedimentos internos
Guias técnicos
Normas legais ou contabilísticas
Manuais internos
FAQs da empresa
Atenção aos PDFs!
Muitos PDFs são apenas imagens digitalizadas. A IA não consegue ler texto que não esteja selecionável.
Antes de carregar documentos:
Certifique-se de que o PDF contém texto real
Se não contiver, faça a conversão prévia com OCR
Um PDF ilegível é igual a um livro fechado, simplesmente inútil para o assistente.
Passo 3 — Implementar RAG: Garantir Respostas Baseadas em Factos
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é o processo que garante que a IA consulta a base de conhecimento antes de responder.
Isto significa:
Menos alucinações
Respostas ancoradas nos documentos fornecidos
Total controlo sobre a informação usada
Na prática, o assistente só responde com base nos dados da empresa, e não com base na memória genérica do modelo.
Passo 4 — Transformar um Assistente Passivo num Executor de Tarefas
A maioria dos assistentes responde a perguntas.
Um assistente verdadeiramente útil faz coisas.
Aqui entra o poder das ferramentas e do Code Interpreter (Python) para cálculos precisos.
Porque é que isto é importante?
Modelos de linguagem não são calculadoras. Eles tratam palavras, não números.
Por isso, para cálculos:
Use Python
Forneça fórmulas
Valide resultados automaticamente
Isto garante 100% de precisão matemática, sem erros linguísticos.
Passo 5 — Criar Autonomia: O Agente de IA que Age Sozinho
A etapa final é transformar o assistente num agente autónomo, capaz de agir mediante gatilhos e executar processos completos sem intervenção humana.
Exemplo prático
Chega um e-mail com uma fatura
O agente lê o e-mail
Extrai dados: fornecedor, valor, datas
Introduz tudo no software de contabilidade
Envia notificação “tarefa concluída”
Tudo isto sem um único clique humano.
Exemplos de ferramentas que permitem esta autonomia
Make
Zapier
APIs dos softwares empresariais
Estas ferramentas funcionam como a “cola” que liga a IA ao ecossistema da empresa.
O Resultado Final: Um Assistente Especialista, Fiável e Autónomo
Ao combinar:
Âmbito bem definido
Base de conhecimento sólida
RAG
Execução estruturada
Autonomia via integrações
Temos um assistente capaz de operar de forma profissional, reduzindo erros, automatizando tarefas e libertando tempo para trabalho estratégico.
O futuro já não é perguntar se conseguimos automatizar, mas sim o que vamos automatizar primeiro.
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.
O Seu Navegador Está Prestes a Tornar-se um Assistente de IA Agêntico com o Perplexity Comet.
Tenho explorado intensivamente o Perplexity Comet, e posso dizer com segurança: esta é uma das ferramentas mais impressionantes que surgiram nos últimos tempos. Não é “só” um navegador, é um companheiro de IA agêntico, construído sobre Chromium, mas com funcionalidades muito além das de um browser tradicional.
Se já utiliza Chrome, a migração é simples: pode importar facilmente favoritos, extensões e palavras-passe. Mas a verdadeira magia está no assistente integrado e na forma como ele transforma o fluxo de trabalho diário através de automatização inteligente.
Funcionalidades que Tornam o Comet Verdadeiramente Poderoso
Acesso Integrado a Múltiplos Modelos de IA
Dentro do assistente pode recorrer a modelos como GPT-4/5, Claude, Gemini ou Grok. Isto permite substituir várias subscrições pagas, chamando cada modelo através de comandos simples como /gpt ou /claude.
Contexto Multitarefa em Tempo Real
O assistente não se limita à janela ativa. Ele analisa simultaneamente:
Várias janelas abertas
Histórico de navegação recente
Isto significa respostas mais contextuais e úteis, especialmente durante pesquisas complexas.
Atalhos Personalizados para Máxima Produtividade
Uma das funcionalidades mais diferenciadoras. Pode criar atalhos para prompts muito utilizados, por exemplo:
/research para investigação estruturada
/example para gerar modelos de documentos
/summarize para resumos automáticos
Estes atalhos podem ser configurados com:
Modelo específico
Modo preferido (pesquisa, laboratórios, etc.)
Fontes adicionais (académicas, sociais, Gmail, Notion, entre outras)
Um verdadeiro turbo no fluxo de trabalho.
Pesquisa Profunda e Análise Inteligente
O Comet não se limita a mostrar resultados: analisa-os.
Resumos e Fact-Checking:
Com um clique, resume qualquer página ou valida afirmações comparando com múltiplas fontes confiáveis.
Análises de Mercado:
No modo especializado de pesquisa, pode pedir análises técnicas e fundamentais, por exemplo, comparações detalhadas entre Nvidia vs. Apple, completas com gráficos e explicações.
Controlo Agêntico para Tarefas Complexas (Contas Pagas)
Aqui o Comet começa a parecer-se com um assistente verdadeiramente autónomo. Ele pode executar ações diretamente no navegador, como:
Revisão e sugestões em documentos, incluindo Google Docs
Agendamento automático de reuniões no calendário
Análise de comentários de vídeos do YouTube, com extração de sentimento
Criação de roundups de notícias lendo múltiplas newsletters ou feeds RSS de forma automática
Embora algumas tarefas possam ser mais lentas do que fazê-las manualmente, o grande benefício é que o Comet consegue executar várias tarefas paralelas enquanto continua o seu trabalho, por exemplo, rever um documento e marcar um café ao mesmo tempo.
Veja Todas as Funcionalidades em Ação
Preparei um vídeo explicativo do que o Comet consegue fazer e de como está a redefinir a automação no navegador.
Conclusão
O Perplexity Comet inaugura uma nova época: navegadores que são verdadeiros assistentes de IA agênticos, integrados, multitarefa e profundamente personalizáveis. Para quem vive entre pesquisa, produtividade e automação, este pode vir a ser o novo browser principal.
Tags:
Perplexity Comet, IA, LLM, Produtividade, Browser Agente, Automação, Tecnologia, Ferramentas de IA
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.
n8n — a ferramenta de automação que liga todas as tuas apps e executa tarefas automaticamente.
Neste vídeo, explica passo a passo o que é um fluxo de trabalho de automação, como funciona o n8n, e como podes transformar uma simples ideia num vídeo publicado em várias redes sociais — tudo de forma automática.
💡 Aprende a:
Criar fluxos inteligentes com o n8n
Integrar IA, Telegram, Google Drive e redes sociais
Automatizar processos e poupar tempo
🔥 Simplifica o teu trabalho e leva a tua produtividade para outro nível com o n8n!
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.
CoCoT — 3 Passos para ensinar a IA a compreender o que vê
O Cognitive Chain-of-Thought (CoCoT) é uma técnica de prompting para modelos multimodais que trabalham com imagens (com ou sem texto).
Em vez de descrever apenas objetos, o CoCoT estrutura o raciocínio da IA para interpretar o que significa o que é visto — incluindo contexto social e normas éticas.
Ver não é o mesmo que compreender
Modelos como ChatGPT, Gemini ou Claude Opus Vision já
“veem” imagens e respondem a perguntas. Mas há um desafio: ver não é compreender.
A identificação de objetos é diferente de interpretar intenções, emoções e normas sociais numa cena.
O CoCoT surge para colmatar esta lacuna, orientando a IA a raciocinar sobre imagens de forma estruturada e socialmente consciente.
CoCoT — Como ensinar a IA a compreender o que vê
O que é o CoCoT
O Cognitive Chain-of-Thought (CoCoT) é uma técnica de prompting para modelos multimodais (visuais-linguísticos).
Não é um novo modelo; é uma forma de orientar a IA a pensar em três fases quando analisa imagens (com ou sem texto associado).
Perceção — observar e descrever objetivamente a imagem: pessoas, ações, objetos, expressões, ambiente.
Situação — interpretar o que pode estar a acontecer: intenções, emoções, relações, risco.
Norma — avaliar o comportamento à luz de normas sociais, éticas e de segurança.
Exemplos práticos (imagens)
Exemplo 1: Conflito (negativo)
Imagem: um homem empurra outro numa rua movimentada.
Perceção: dois homens; um empurra o outro; expressões tensas; espaço público.
Situação: indica possível confronto físico ou desacordo.
Norma: empurrar é socialmente inaceitável e potencialmente perigoso.
Resumo: provável conflito físico em local público.
Exemplo 2: Ajuda (positivo)
Imagem: uma criança ajuda um idoso a atravessar a rua.
Perceção: criança e idoso numa passadeira; mãos dadas; carros parados.
Situação: colaboração para atravessar em segurança.
Norma: gesto de empatia e respeito, socialmente valorizado.
Resumo: interação positiva com valor social claro.
Porque é que o CoCoT é importante
Compreensão social: vai além de objetos e etiquetas — interpreta relações e intenções humanas.
Segurança e ética: incentiva respostas alinhadas com normas sociais e de segurança.
Explicabilidade: cada fase torna o raciocínio auditável e transparente.
Desempenho: estudos reportam melhorias médias (~+8%) em tarefas de raciocínio multimodal social.
Como aplicar o CoCoT na prática
Exemplo de instruções (prompt) para um modelo multimodal:
Instruções: Observa a imagem e segue três etapas: (1) Perceção — descreve objetivamente o que vês; (2) Situação — interpreta o contexto social; (3) Norma — avalia o comportamento segundo normas éticas e sociais. Termina com um Resumo claro.
Funciona com ChatGPT (modo visual), Gemini, Claude e outros modelos que aceitam imagem + texto.
Limitações e desafios
Normas culturais: valores variam entre contextos; é crucial sensibilidade cultural.
Custo de inferência: respostas mais estruturadas podem ser mais longas.
Investigação em curso: embora promissor, o método continua a ser aprimorado.
O futuro da compreensão visual
O CoCoT assinala a evolução de “ver objetos” para compreender relações humanas em imagens.
Aplica-se a robótica assistiva, análise de vídeo social, segurança/vigilância ética e educação.
Conclusão
O CoCoT é um passo importante na humanização da visão artificial: ajuda modelos multimodais a compreender o significado social do que veem, não apenas a descrevê-lo.
O futuro da IA não está em ver mais, mas em ver melhor.
Perguntas frequentes (FAQ)
O CoCoT é um modelo novo?
Não. É uma técnica de prompting para orientar o raciocínio de modelos multimodais.
O CoCoT é para texto ou para imagens?
É sobretudo para imagens (com ou sem texto associado). O objetivo é interpretar o significado social do que é visto.
Funciona sem pergunta textual?
Sim. O método estrutura a análise visual mesmo sem uma pergunta explícita, embora perguntas ajudem a focar a resposta.
Que benefícios traz para IA responsável?
Maior explicabilidade, melhor consciência social e respostas mais seguras.
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.
Como as PMEs podem usar Inteligência Artificial para crescer: casos de uso e plano de ação
Da automatização à criação de conteúdos — a IA deixou de ser luxo e passou a ser ferramenta essencial.
Introdução
A inteligência artificial está a transformar a forma como as empresas trabalham, comunicam e crescem. Mas, ao contrário do que muitos pensam, não é preciso ser uma grande empresa para tirar partido destas tecnologias. As PMEs podem usar IA para reduzir custos, poupar tempo e melhorar resultados.
Este artigo mostra-te os principais casos de uso práticos e um plano de ação de 30 dias para começares a aplicar a IA na tua empresa de forma estratégica e sem complicações.
Casos de uso de IA para PMEs
Produtividade e Operações
Automatizar tarefas repetitivas: envio de emails, respostas a clientes e criação de relatórios.
Resumir documentos e propostas: usa o ChatGPT ou Claude para sintetizar textos longos em segundos.
Analisar feedback de clientes: identifica padrões em avaliações e comentários online.
Gerar previsões simples: antecipa vendas, stock ou procura com ferramentas no-code.
Marketing e Comunicação
Gerar textos e campanhas: cria anúncios, posts e newsletters com IA generativa.
Produzir vídeos curtos: usa Sora 2, Veo 3.1 ou LTX-2 para vídeos de produto e redes sociais.
Design e imagem profissional: cria banners e conteúdos visuais com Photoshop AI ou Canva.
Testar mensagens: faz A/B testing rápido para descobrir o que converte melhor.
Vendas e Atendimento
Chatbots inteligentes: respondem a perguntas frequentes e recolhem leads automaticamente.
Assistentes comerciais: recomendam produtos, geram orçamentos e simulam propostas.
Automação de CRM: sincroniza contactos, regista reuniões e envia lembretes automáticos.
Tradução instantânea: comunica com clientes de outros mercados sem barreiras linguísticas.
Recursos Humanos
Pré-seleção automática de candidatos: análise de currículos e correspondência com requisitos.
Formação personalizada: cria módulos de treino e quizzes adaptados a cada colaborador.
Feedback interno: assistentes internos que recolhem sugestões e avaliam a moral da equipa.
Gestão Financeira e Administrativa
Leitura automática de faturas: extrai dados com reconhecimento inteligente de texto.
Relatórios financeiros explicativos: transforma números em análises compreensíveis.
Gestão de orçamento e previsões: acompanha fluxo de caixa e planeia cenários futuros.
Plano de ação de 30 dias para aplicar IA na tua PME
Semana 1 – Explorar
Instala um browser com IA (Atlas, Comet ou Edge Copilot).
Experimenta IA em 3 tarefas diárias (resumo, tradução e escrita).
Escolhe uma ferramenta de imagem ou vídeo e cria o primeiro teste.
Semana 2 – Implementar
Cria um vídeo curto com IA sobre o teu produto ou serviço.
Gera 5 posts de redes sociais com ChatGPT ou Claude.
Configura um chatbot para responder a perguntas frequentes.
Semana 3 – Automatizar
Integra CRM, Google Sheets e email com o OpenAI AgentKit ou Zapier.
Cria um fluxo: novos contactos → email automático → registo no CRM.
Gera resumos automáticos de relatórios e propostas.
Semana 4 – Medir e otimizar
Avalia tempo poupado, custos reduzidos e leads gerados.
Documenta os processos que resultaram melhor.
Cria uma política interna de uso de IA na empresa.
Planeia as próximas integrações (marketing, suporte, RH).
Conclusão
A IA já não é uma promessa distante — é uma ferramenta real e acessível. Para as PMEs, representa a oportunidade de aumentar eficiência, melhorar comunicação e crescer de forma sustentável. Seguindo este plano de 30 dias, qualquer empresa pode dar os primeiros passos de forma estratégica e sem investimento elevado.
Queres levar isto para a tua empresa?
Posso adaptar o plano de ação à realidade da tua empresa e criar um roteiro de 30 dias com ferramentas e prompts específicos.
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.
Outubro em IA: as novidades que realmente importam para as PMEs
Browsers inteligentes, vídeo 4K gerado por IA e ferramentas para automatizar tarefas
Resumo rápido (TL;DR)
Navegadores com IA (Atlas, Comet, Edge Copilot) reduzem tempo em pesquisa, escrita e tarefas repetitivas.
Vídeo gerado por IA (Veo 3.1, Sora 2, LTX-2) viabiliza anúncios e tutoriais em horas, não dias.
Imagem com IA (MAI-Image-1, “Nano Banana”, Photoshop com Assistente) acelera design e conteúdos sociais.
Agentes e apps (AgentKit, Apps no ChatGPT, Claude Skills/Haiku 4.5) simplificam automações sem código.
Mais proteção para criadores (YouTube com deteção de likeness); tendência de IA embebida em dispositivos.
Porque isto interessa às PMEs
Outubro foi especialmente agitado na inteligência artificial: novos navegadores com assistentes, modelos de vídeo e imagem mais potentes e ferramentas que automatizam processos. Para pequenas e médias empresas, o impacto é direto: menos custos operacionais, mais rapidez na criação de conteúdos e novas formas de competir com marcas maiores.
Navegadores com IA: produtividade no dia a dia
ChatGPT Atlas
O Atlas coloca o ChatGPT no centro do browser. A barra de endereços funciona como prompt e há um sidebar com contexto da página. Inclui um Agent Mode capaz de executar pequenas ações (p. ex., filtrar uma listagem ou preencher campos).
Perplexity Comet
O Comet (gratuito) é compatível com extensões do Chrome e adiciona assistente lateral para resumir sites, responder dúvidas e um modo split view para comparar páginas lado a lado — útil em pesquisa de mercado e curadoria de informação.
O que uma PME pode fazer já
Gerar e personalizar emails de prospeção em minutos.
Pedir resumos de propostas, contratos e notícias sem sair da página.
Automatizar tarefas simples no site (preenchimento/extração de dados).
Vídeo gerado por IA: marketing em 4K sem equipa de produção
Google Veo 3.1
Combina “ingredientes” (imagens de pessoa, cenário e roupa) e cria um vídeo coerente. Permite definir primeiro e último fotograma para gerar a transição automaticamente.
OpenAI Sora 2
Storyboards para montar vários clips seguidos e geração até 25 segundos para utilizadores Pro — ideal para reels e anúncios curtos.
LTX-2
Modelo de código aberto com vídeo 4K a 50 fps e áudio sincronizado. Aproxima produção “estilo estúdio” do orçamento de uma PME.
Ganhos práticos para PMEs
Vídeos de produto e tutoriais em horas.
A/B testing ágil com variações de guião, cenário e ângulos.
Consistência de identidade visual e de personagem entre peças.
Imagem com IA: design profissional em minutos
Microsoft MAI-Image-1
Geração de imagens fotorrealistas com texto nítido — útil para thumbnails, banners e criativos de campanha.
Google “Nano Banana”
Edição por texto integrada no ecossistema Google (Photos, Lens, AI Studio): “remove o fundo”, “muda cor do produto”, “adiciona logótipo”.
Adobe Max 2025
Assistente de IA no Photoshop e Illustrator automatiza tarefas repetitivas; suporte a modelos de terceiros e upscaling via Topaz Labs melhora qualidade final.
Aplicações imediatas
Atualizar catálogos e redes sociais sem recorrer sempre a agência.
Uniformizar grafismos e adaptar formatos (quadrado, vertical, horizontal).
Melhorar fotos de produto com instruções em linguagem natural.
Agentes e apps: automações sem código
OpenAI AgentKit & Apps
Cria workflows dentro do ChatGPT (estilo Zapier) e usa Apps oficiais/terceiros para ligar serviços (Booking, Canva, Spotify, etc.).
Anthropic Claude Skills & Haiku 4.5
“Skills” reaproveitáveis (conhecimento e procedimentos) e um modelo fast & cheap para respostas de suporte, backoffice e pesquisa interna.
Casos de uso para PMEs
Responder a leads com propostas iniciais e reunir dados do CRM.
Gerar relatórios semanais com vendas, tickets e comentários de clientes.
Plataformas & privacidade: proteção para criadores
O YouTube introduziu deteção de likeness (rostos/vozes geradas por IA) e pedidos de remoção facilitados. Para marcas e criadores, é uma camada extra de segurança e conformidade.
Gadget do mês: sanita com IA
O acessório Dekoda, da Kohler, analisa conteúdos da sanita para insights de hidratação e saúde intestinal. Para lá da curiosidade, sinaliza uma tendência: IA a chegar a dispositivos físicos com análise local. Expectável ver o mesmo em equipamentos industriais, agrícolas e energéticos.
Tendências que atravessam tudo
Agentes autónomos: do prompt à ação, com menos supervisão.
Integração invisível: IA embebida no browser e nas apps que já usas.
Democratização: capacidades “enterprise” acessíveis a orçamentos de PME.
Proteção e regulação: mais ferramentas de identidade e direitos.
Plano de ação para a tua PME (esta semana)
Instalar um browser com IA (Atlas, Comet ou Edge Copilot) e testar 3 tarefas repetitivas.
Gerar um vídeo de 15–25 s sobre um produto/serviço e publicar como reel.
Usar o Photoshop com IA para criar 3 criativos (feed, story, anúncio).
Definir política interna para uso de IA generativa (imagens, texto e dados).
Explorar o AgentKit para automatizar respostas e relatórios simples.
Conclusão
A IA deixou de ser novidade e passou a ser ferramenta operacional. Para PMEs, isto traduz-se em mais produtividade, menores custos e maior agilidade na criação de conteúdos, no suporte ao cliente e na tomada de decisão. Quem começar agora entra em 2026 com processos afinados e vantagem competitiva.
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.
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)
O objetivo do atacante: Pode querer que a IA erre em tudo, que falhe apenas num caso específico, ou até que revele informação privada.
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.
O momento do ataque: Antes do treino (dados da internet), durante o treino (sistemas partilhados) ou depois, usando “gatilhos” que ativam comportamentos estranhos.
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.”
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.
As ferramentas generativas já provaram o seu valor, mas a próxima vantagem competitiva virá de agentes que planeiam, decidem e executam. Veja como líderes podem aplicar este salto com segurança e ROI.
1. Introdução: o salto da criação para a ação
A Inteligência Artificial (IA) está a atravessar uma nova fase de maturidade. Ferramentas como o ChatGPT, o Claude e o Midjourney mostraram o poder da IA Generativa, capaz de criar texto, imagem ou código em segundos.
Agora, surge a IA Agente (Agentic AI), que leva esta revolução um passo adiante: além de gerar, a IA começa a agir, a planear e a executar tarefas de forma semi-autónoma.
Esta mudança redefine a produtividade, a estratégia e a forma como as empresas se relacionam com a tecnologia.
2. O que é a IA Generativa
A IA Generativa cria novos conteúdos com base em instruções naturais (prompts). Utiliza foundation models treinados em grandes volumes de dados e é ideal para:
Redigir textos, relatórios e propostas;
Criar imagens, vídeos ou apresentações;
Gerar ideias e insights para equipas.
Limitação: a IA Generativa não age — depende sempre de instruções humanas e não tem memória persistente ou raciocínio estratégico.
3. O que é a IA Agente (Agentic AI)
A IA Agente é o próximo passo lógico da evolução. Baseia-se em modelos com raciocínio, planeamento, memória e interação. Isto permite-lhe agir de forma autónoma para atingir objetivos definidos.
Características principais
Raciocínio multi-passo: planear e decompor tarefas;
Memória persistente: aprender com experiências anteriores;
Interação: utilizar APIs, sistemas e ferramentas empresariais;
Autonomia: executar ações sem supervisão contínua.
Exemplo: enquanto a IA Generativa escreve um e-mail, a IA Agente escreve, agenda, envia e ajusta o tom consoante o destinatário.
5. Benefícios estratégicos da IA Agente para empresas
1) Eficiência operacional
Agentes autónomos podem gerir fluxos de trabalho repetitivos, análise de dados, geração de relatórios, comunicação interna, gestão de CRM, libertando as equipas para tarefas de maior valor.
2) Tomada de decisão em tempo real
A IA Agente cruza informação de múltiplas fontes e recomenda (ou executa) ações imediatas, permitindo decisões baseadas em dados e contexto.
3) Escalabilidade e personalização
Múltiplos agentes especializados podem cooperar, permitindo operações personalizadas em larga escala.
8. O futuro: rumo à inteligência autónoma organizacional
A IA Agente representa o caminho para uma organização mais autónoma, adaptável e inteligente. O objetivo não é substituir humanos, mas aumentar a sua capacidade de decisão e execução.
Empresas que combinarem IA Generativa (criativa) e IA Agente (executiva) criarão um ecossistema digital capaz de aprender, agir e evoluir.
9. Conclusão
A distinção entre IA Generativa e IA Agente marca uma viragem estrutural na economia digital. Líderes que adotarem uma abordagem ética e estratégica posicionam-se na linha da frente da próxima década.
A vantagem competitiva do futuro será liderar com inteligência aumentada.
Perguntas Frequentes (FAQs)
1. A IA Agente substitui a IA Generativa?
Não. A IA Agente complementa a IA Generativa. Enquanto a Generativa cria, a Agente executa, muitas vezes utilizando resultados gerados pela primeira.
2. É seguro usar IA Agente em processos empresariais?
Sim, desde que existam políticas de controlo, auditoria e monitorização contínua. Comece com casos de uso de baixo risco e expanda gradualmente.
3. Que sectores podem beneficiar mais?
Finanças, marketing, saúde, logística e serviços profissionais, especialmente onde há processos repetitivos e decisões baseadas em dados.
4. Como posso preparar a minha empresa para a IA Agente?
Reveja fluxos de trabalho, identifique tarefas repetitivas e defina objetivos claros de automação. Invista em formação interna e consultoria especializada.
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.
IA e Economia em 2025: o impacto da IA na produtividade global e em Portugal
A inteligência artificial (IA) é hoje um motor económico global. O AI Index Report 2025 confirma a aceleração em investimento, emprego e produtividade. Neste artigo, foco-me em Portugal e Europa e no que as empresas podem fazer já.
Em 2024, o investimento privado global atingiu ~252,3 mil milhões USD. Os EUA lideram (~109 mil M$), seguidos de China e Reino Unido. A IA generativa somou ~33,9 mil M$ (~18%).
Na Europa, o crescimento é sustentado por Horizonte Europa, PRR e Digital Europe Programme. Em Portugal, o ecossistema expande-se com AI CoLAB, INESC-ID e a Rede de Test Beds.
Dica: Define um roadmap de 12–18 meses, com métricas de retorno (TCO, payback, ROI) e entregas trimestrais.
A procura por competências em IA acelera. Nos EUA, ~9,3% das vagas em TI pedem “AI skills”; na Europa, valores mais baixos mas a subir. Em Portugal, INCoDe.2030 e programas de requalificação mitigam o défice.
A nova riqueza não é apenas capital é competência.
3. Penetração da IA por setor
78% das empresas usam IA em pelo menos uma função e 71% já adotam IA generativa. Lideram tecnologia, finanças e marketing; indústria e energia avançam mais lentamente. Em Portugal, retalho, turismo, saúde digital e banca ganham tração; a Indústria 4.0 permanece oportunidade.
4. Produtividade e valor económico
Ganhos médios de ~14% em produtividade quando as equipas usam IA. Em apoio ao cliente, a resolução por hora aumenta ~14,2%. Ainda assim, a maioria reporta < 5% de aumento direto de receita — sinal de integração inicial e espaço para escalar.
A UE lidera a IA responsável com o AI Act, equilibrando ética, transparência e competitividade. Portugal investe em hubs de inovação, CoLABs e na Estratégia Nacional de IA 2030 para converter ciência em impacto económico.
Pronto para aplicar IA no teu setor? Fala connosco, desenhamos um plano de 90 dias com pilotos mensuráveis.
FAQ – Perguntas Frequentes
O que é o AI Index Report 2025?
Relatório anual da Universidade de Stanford sobre o estado global da IA: economia, emprego, regulação e inovação.
Quais os principais resultados económicos?
Investimento ~252,3 mil M USD; 78% das empresas usam IA; ganhos de produtividade até 14%.
Que setores lideram?
Tecnologia, finanças, marketing e serviços profissionais. Em Portugal, turismo, saúde digital e retalho ganham destaque.
Como a Europa se posiciona?
Com o AI Act, a UE privilegia confiança e transparência, mantendo a ambição competitiva.
Como começar numa PME?
Escolhe um caso de uso (suporte, marketing, vendas), implementa um piloto de 60–90 dias, mede impacto e escala com governança.
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.
Porque os Modelos de Linguagem “Alucinam” – e Porque Isto É Ainda Mais Importante em Português
TL;DR: As alucinações em IA não são simples falhas, mas resultado estatístico inevitável. Em português, devido a menos dados e benchmarks, o problema é mais grave. A solução passa por melhorar dados, treinar modelos para dizer “não sei” e criar benchmarks lusófonos.
O que são alucinações em IA
As chamadas alucinações em modelos de linguagem acontecem quando um sistema gera uma resposta plausível, mas incorreta. Por exemplo, afirmar que “a capital da Austrália é Sydney” em vez de Canberra. Estes erros não resultam de programação defeituosa, mas sim da forma como o modelo aposta estatisticamente na resposta mais provável.
Principais descobertas do estudo
Segundo o artigo “Why Language Models Hallucinate” (Kalai et al., 2025), as alucinações decorrem de três fatores centrais:
Inevitabilidade estatística: mesmo com dados perfeitos, o modelo tem de arriscar quando não sabe.
Incentivos enviesados: os modelos são treinados para responder, não para admitir incerteza.
Benchmarks inadequados: raramente existe espaço para a resposta “não sei”.
O desafio extra para modelos em português
No caso do português europeu, o problema é agravado por três razões:
Menos dados: comparativamente ao inglês, há menor volume de texto digitalizado.
Qualidade variável: muitos conteúdos são traduções automáticas ou pouco fiáveis.
Benchmarks inexistentes: não há métricas sólidas para medir factualidade em português.
Estratégias para reduzir alucinações
Melhorar bases de dados: incluir jornais, legislação, Wikipédia PT e fontes locais.
Treinar para “não sei”: recompensar a abstenção em vez de respostas erradas.
Verificação externa: ligar modelos a bases factuais portuguesas.
Criar benchmarks lusófonos: conjuntos de teste adaptados ao português europeu.
Tabela comparativa: inglês vs português
Aspeto
Inglês
Português
Volume de dados
Extenso e diversificado
Limitado e fragmentado
Qualidade média
Alta, com fontes académicas
Variável, muitas traduções
Benchmarks específicos
Numerosos e robustos
Quase inexistentes
Conclusão
As alucinações em IA são inevitáveis devido a limitações estatísticas e incentivos atuais. No entanto, em português europeu o risco é amplificado pela falta de dados e benchmarks. A solução passa por investir em fontes de qualidade, criar métricas próprias e treinar modelos para reconhecerem a sua própria incerteza.
FAQ – Perguntas Frequentes
As alucinações podem ser eliminadas totalmente?
Não. São inevitáveis pela natureza estatística dos modelos. Mas podem ser reduzidas com melhores dados e incentivos corretos.
Porque são piores em português do que em inglês?
Porque há menos dados disponíveis, maior variação na qualidade e ausência de benchmarks específicos para medir precisão em português europeu.
Como as empresas portuguesas podem lidar com este problema?
Ao adotar soluções híbridas que combinem IA generativa com bases de dados locais verificadas, e ao exigir modelos calibrados para lidar com incerteza.
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.
Gemini 2.5 Flash Image: como usar grátis a nova geração de imagens por IA da Google
· Guia completo
TL;DR
O Gemini 2.5 Flash Image é o novo modelo de geração/edição de imagens por IA da Google. Podes usá-lo gratuitamente na app Gemini e no Adobe Firefly (20 imagens/mês). Para uso ilimitado, há planos pagos e API (~0,04 USD por imagem). Abaixo explico funcionalidades, limites e dicas para melhores resultados.
O que é o Gemini 2.5 Flash Image?
O Gemini 2.5 Flash Image é o modelo mais avançado de geração de imagens por IA da Google, também chamado de “nano-banana”. Junta criatividade com edição inteligente e segurança digital.
Cria imagens a partir de texto com qualidade fotográfica ou artística.
Edita imagens mantendo a consistência visual de personagens e objetos.
Combina várias imagens numa composição coerente.
Renderiza texto dentro das imagens com maior precisão.
Inclui SynthID invisível e marca de água visível para autenticidade.
Funcionalidades principais
1) Consistência visual
Conserva o mesmo estilo ou personagem em diferentes imagens/edições.
2) Edição natural por texto
Comandos simples como “remover fundo”, “mudar roupa” ou “adicionar chapéu”.
3) Fusão de imagens
Combina várias imagens de origem para composições complexas.
4) Renderização de texto
Útil para logótipos, cartazes e lettering dentro das imagens.
5) Segurança e transparência
Marcações digitais para rastreabilidade e uso responsável.
Onde está disponível
App Gemini — acesso direto (plano gratuito disponível em muitos países).
Adobe Firefly — integração com direito a 20 imagens grátis/mês.
Adobe Express — integração a partir de 1 de setembro de 2025.
Google AI Studio / Gemini API / Vertex AI — para equipas técnicas e empresas.
Uso gratuito vs pago
Plataforma
Gratuito
Pago
App Gemini
Incluído no plano grátis.
Funcionalidades premium com AI Pro ou AI Ultra.
Adobe Firefly
20 imagens grátis/mês.
Acesso ilimitado com subscrição (Firefly/Creative Cloud).
Adobe Express
Desde 01/09/2025, com limites semelhantes ao Firefly.
Estrutura recomendada:Verbo + sujeito + ação + cena + estilo
Cria uma imagem hiper-realista de um astronauta a caminhar numa praia tropical ao pôr do sol,
proporção 16:9, estilo fotografia cinematográfica.
Usa linguagem fotográfica (ângulo, lente, iluminação).
Define proporções (2:3, 16:9, quadrado, etc.).
Itera: ajusta detalhes até obteres o resultado ideal.
Limitações e desafios
Texto longo dentro das imagens pode sair imperfeito.
Consistência total entre edições pode exigir refinamento.
As imagens incluem marcações IA (ético e transparente, mas nem sempre desejado).
Conclusão
O Gemini 2.5 Flash Image destaca-se pela qualidade e controlo criativo. Para uso casual, a versão gratuita na app Gemini e no Firefly chega; para produção regular, considera planos pagos ou a integração via API.
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.
Neste vídeo, em poucos minutos, vais ficar a conhecer os passos essenciais para construir agentes de IA eficazes, desde a engenharia de prompts até arquiteturas multiagente, segurança e escalabilidade. Um guia visual para empresas que querem aplicar Inteligência Artificial com impacto real.
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.
Reinforcement Fine-Tuning (RFT): como treinar modelos de raciocínio com poucos dados
Do conceito à prática: rubricas de avaliação, design de tarefas, métricas e armadilhas comuns.
por Vitor Martins
Os modelos de raciocínio estão a transformar tarefas complexas. A questão é como adaptá-los a casos específicos sem grandes datasets.
A resposta é o Reinforcement Fine-Tuning (RFT): com dezenas a poucas centenas de exemplos e um grader bem desenhado, consegues ganhos de precisão e consistência. Este guia cobre o ciclo completo, do design da tarefa à colocação em produção.
1) O que é RFT e quando (não) usar
1.1 Conceito em 1 minuto
O RFT é um ciclo de tentativa-e-erro com recompensa:
O modelo gera múltiplas respostas para o mesmo input.
Um grader atribui uma pontuação contínua (0–1).
O modelo ajusta-se para maximizar essa recompensa, aprendendo como pensar.
1.2 RFT vs. SFT vs. PFT
Técnica
Dados necessários
Sinal de treino
Casos típicos
SFT
Pares input→output
Resposta correta
Classificação simples; formatos fixos
PFT
“Melhor vs. pior”
Preferência relativa
Estilo, tom, marketing
RFT
Exemplos + grader
Pontuação contínua
Raciocínio, jurídico, compliance, saúde
1.3 Quando faz sentido
Tarefas com resposta objetivamente verificável.
Baseline > 0 no modelo alvo (há algum acerto inicial).
O raciocínio é mais crítico do que “saber factos”.
Dica: esgota primeiro prompt engineering e RAG; só depois investe em RFT.
2) Desenhar a tarefa e o grader
2.1 Escolha da tarefa
Escopo estreito, outputs verificáveis.
Evitar políticas/rotulagens conflituosas no mesmo dataset.
Exemplos curtos e de avaliação automática preferível.
2.2 Anatomia de um bom grader
Contínuo (0–1), não binário.
Estratificador (distingue “quase certo” de “certo”).
Robusto a erros de formato/saídas vazias.
Exemplo: usar F1-score em classificação multilabel.
2.3 Reward hacking: como evitar
Evita métricas únicas fáceis de contornar (ex.: só recall).
Combina precisão + recall; adiciona penalizações de inviabilidade.
Testa com exemplos adversariais e edge cases.
3) Preparação de dados: qualidade > quantidade
3.1 Quantos exemplos?
100–300 exemplos de alta qualidade costumam bastar para ganhos visíveis em RFT.
3.2 Curadoria prática
Balancear classes no treino.
Validar com macro (idealizado) e micro (realista).
Trocar IDs por nomes canónicos (semântica).
Remover duplicados e ruído; incluir exemplos “difíceis mas limpos”.
3.3 Estrutura mínima de um item
{
"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"}
}
4) Prompt e esquema de saída
4.1 Princípios do prompt
Curto, estável e com contexto essencial.
Lista canónica de opções visível quando aplicável.
Define formato de resposta obrigatório.
4.2 Structured outputs (recomendado)
{
"labels": ["Emprego", "União Europeia"]
}
Benefícios: parsing garantido, menos falhas no grader e monitorização mais simples em produção.
5) Métricas e avaliação
5.1 Métricas base
Precisão: dos rótulos previstos, quantos estão certos?
Recall: dos rótulos corretos, quantos foram previstos?
F1: média harmónica entre precisão e recall.
5.2 Estudo de variância
Corre cada amostra várias vezes (p.ex., 3–9). Observa média, máximo e variância.
Se o máximo for alto mas a média baixa, há espaço para o RFT elevar a consistência.
5.3 Painel mínimo
Curva de recompensa em treino vs. validação.
Precisão e recall separados ao longo dos passos.
Tokens de raciocínio (impactam custo/latência).
Erros do grader e tempo de avaliação.
6) Treino com RFT: passo-a-passo
Modelo base (p.ex., um modelo de raciocínio “mini”).
Reasoning effort: começa em low, sobe se necessário.
Prepara train e val com prompt embutido (se dinâmico/RAG).
Valida grader e schema antes de treinar.
Monitoriza gráficos; queres subida em treino e validação.
Guarda checkpoints (top-k melhores).
7) Escolha do checkpoint e colocação em produção
7.1 Seleção pelo objetivo
Baixa latência/custo: checkpoint com menos tokens de raciocínio.
Maior confiança: checkpoint com melhor precisão (ou F1 mais alto).
7.2 Monitorização em runtime
Taxa de parsing inválido.
Distribuição de classes prevista vs. histórica.
F1 proxy com amostras rotuladas periodicamente.
7.3 Controlo de custos
Limitar reasoning effort e contexto.
Caching estratégico.
Limiares de confiança e filtros.
8) Casos de uso práticos
Compliance/políticas: substituir pipelines de regras por um agente treinado em lógica de políticas.
Jurídico: classificação legal e verificação de conformidade.
Saúde: codificação clínica com graders validados por peritos.
9) Armadilhas comuns
Grader binário (sinal pobre).
Dados inconsistentes/ruidosos.
Overfitting ao treino balanceado sem validar em distribuição real.
Mudar o prompt no deployment.
Ignorar métricas de safety e adversarialidade.
10) Checklist final
✔️ Tarefa objetiva com baseline > 0
✔️ Grader contínuo, robusto e estratificador
✔️ Dados limpos, balanceados; nomes canónicos (sem IDs opacos)
✔️ Prompt estável + schema definido
✔️ Avaliação com variância e F1
✔️ Checkpoint alinhado a custo/qualidade
✔️ Monitorização ativa em produção
FAQ sobre RFT
P: Quantos exemplos preciso?
R: 100–300 exemplos de alta qualidade costumam ser suficientes para ganhos significativos.
P: Posso usar dados ruidosos?
R: Evita. Em RFT cada amostra pesa muito; reduz quantidade e melhora qualidade.
P: O RFT é caro?
R: O treino pode ser intensivo, mas a meta é obter performance de topo com modelos mais económicos, reduzindo o custo por chamada em produção.
P: Posso mudar o prompt depois?
R: Não é recomendado. Mantém o prompt de inferência alinhado com o usado no treino.
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.
OpenAI lança gpt-realtime: a nova geração de agentes de voz inteligentes
TL;DRO gpt-realtime é o novo modelo da OpenAI que transforma a forma como interagimos com assistentes de voz.
Com latência mínima, voz natural e multimodalidade, abre novas oportunidades em suporte ao cliente, educação,
saúde e produtividade, a custos mais acessíveis.
O que é o gpt-realtime?
O gpt-realtime é um modelo de inteligência artificial multimodal lançado pela OpenAI em agosto de 2025.
Diferente dos sistemas tradicionais, que dependiam de pipelines separados de speech-to-text e text-to-speech,
este modelo realiza processamento fala-para-fala direto, reduzindo a latência e preservando a naturalidade da comunicação.
Destaque 👉 Esta inovação posiciona o gpt-realtime como o assistente de voz mais avançado da atualidade
(OpenAI, 2025).
O gpt-realtime representa uma mudança de paradigma na IA conversacional. Combinando voz natural,
multimodalidade e integração em sistemas reais, abre caminho a novas formas de atendimento, ensino e acessibilidade.
👉 Pergunta-chave: a sua empresa está preparada para integrar esta tecnologia?
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.
NANDA DNS: o novo sistema para Agentes de Inteligência Artificial.
A arquitetura NANDA DNS Inteligência Artificial surge como novo alicerce da Internet de Agentes, permitindo descoberta, validação e comunicação entre agentes digitais de forma segura e privada.
Resumo (TL;DR): A NANDA DNS é um sistema inspirado no DNS, mas concebido para agentes inteligentes: garante escalabilidade, validação de identidade, segurança dinâmica e preservação de privacidade.
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.
LLMs na Fiscalidade: Fine-tuning vs RAG – Lições de um Estudo Recente
TL;DR
Um estudo académico recente analisou como LLMs podem apoiar consultores na fiscalidade do IVA europeu. Comparou fine-tuning e RAG, concluindo que este último oferece mais precisão e atualização prática. No entanto, a qualidade da base de conhecimento é crucial para bons resultados.
O estudo académico
Um artigo publicado no arXiv em 2024 (fonte) com o título “Using Large Language Models for Legal Decision-Making in Austrian Value-Added Tax Law: An Experimental Study” analisou como os grandes modelos de linguagem (LLMs) podem apoiar a tomada de decisão no domínio do IVA austríaco e europeu.
A investigação comparou duas abordagens:
Fine-tuning: ajuste fino de modelos com dados específicos.
RAG (retrieval-augmented generation): recuperação de informação contextualizada antes de gerar a resposta.
O que mostrou o estudo
Os investigadores testaram os modelos em casos de manual e em casos reais fornecidos por uma consultoria fiscal. Concluíram que:
LLMs podem apoiar consultores na fiscalidade em análises iniciais e tarefas repetitivas.
Automatização completa ainda não é viável, pois a fiscalidade é sensível e exige validação humana.
Desempenho melhora com informação estruturada e contexto relevante, em vez de descrições superficiais.
Fine-tuning vs RAG: experiência prática
Na minha experiência em contextos jurídicos e técnicos:
Fine-tuning
É eficaz, mas complexo e demorado de preparar.
Torna-se rapidamente desatualizado sempre que há alterações legislativas.
RAG
Funciona bem para a maioria dos cenários.
Oferece precisão elevada.
É mais fácil de atualizar, bastando rever a base de conhecimento em vez de re-treinar o modelo.
O verdadeiro desafio: a base de conhecimento
O maior obstáculo do RAG não é a técnica, mas sim a qualidade da base de conhecimento.
Problemas comuns incluem:
Inserir PDFs inteiros sem tratamento.
Textos longos, redundantes e densos.
Para garantir rigor, é necessário:
Segmentação inteligente dos textos.
Estruturação de normas, artigos e exceções.
Enriquecimento com metadados relevantes.
Conclusão
O estudo confirma: LLMs são poderosos aliados na fiscalidade, mas não substituem o especialista humano.
Na prática, o RAG é mais eficiente que o fine-tuning, oferecendo precisão e agilidade de atualização. Contudo, o sucesso depende diretamente da qualidade da base de conhecimento.
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.
ChatGPT 5 e RAG: Diferenças críticas entre High, Medium e Mini no AA-LCR
TL;DR
O benchmark AA-LCR mostra que a performance do ChatGPT 5 varia drasticamente: High (76%), Medium (73%) e Mini (25%). Em sistemas RAG, esta diferença significa decisões corretas ou erros graves especialmente em áreas como contabilidade, legislativa, financeiras e médicas. A escolha da variante certa não é detalhe técnico: é estratégia de negócio.
O que está em jogo na escolha da variante
Nos últimos anos, o Retrieval-Augmented Generation (RAG) tornou-se essencial para empresas e profissionais que dependem de informação precisa e contextualizada. Este método combina recuperação de informação (procura em bases de conhecimento) com geração de respostas (IA), permitindo análises rápidas de grandes volumes de dados.
O problema? Nem todas as versões do mesmo modelo têm a mesma capacidade de perceber e raciocinar sobre contextos longos. O ChatGPT 5 é exemplo disso:
High: excelente para contextos complexos e críticos.
Medium: muito próximo do High, mas com pequenas perdas em casos mais exigentes.
Mini: projetado para custos menores e tarefas simples, mas insuficiente para contexto longo.
AA-LCR: o teste que mede raciocínio em contexto longo
O Artificial Analysis Long Context Reasoning Benchmark (AA-LCR)</strong avalia um dos maiores desafios dos LLMs: manter coerência e precisão com ~100 mil tokens de informação (o equivalente a 200-300 páginas de texto).
O teste simula cenários reais:
Interligar dados do início e do fim de um documento.
Integrar informações espalhadas por múltiplos arquivos.
Evitar contradições e respostas baseadas em pedaços isolados.
Por que este benchmark é relevante para RAG
Em RAG, o modelo recebe blocos de informação recuperados e precisa unificar o raciocínio sobre todos eles. Se falha, o resultado é uma resposta incompleta, imprecisa ou incoerente.
Desempenho comparado: High, Medium e Mini
No AA-LCR, as três variantes do ChatGPT 5 tiveram resultados muito diferentes:
Variante
Acertos (AA-LCR)
Nível de Fiabilidade
ChatGPT 5 High
76%
Excelente para aplicações críticas
ChatGPT 5 Medium
73%
Bom equilíbrio custo/desempenho
ChatGPT 5 Mini
25%
Arriscado em contexto longo
Análise dos números:
A diferença de 3 pontos entre High e Medium parece pequena, mas em alto volume significa milhares de respostas mais precisas.
O Mini tem 51 pontos percentuais a menos que o High, na prática, significa que em 3 de cada 4 respostas falha em identificar a informação correta no contexto longo.
Porque contexto longo é essencial para RAG
Um pipeline de RAG segue normalmente três passos:
Recuperar fragmentos relevantes de documentos.
Juntá-los num único contexto.
Gerar uma resposta com base nesse contexto completo.
Se o modelo não mantém coerência entre todos os fragmentos:
Ignora partes importantes.
Faz cherry-picking (escolhe só o que confirma a hipótese).
Cria contradições.
Aumenta a probabilidade de alucinações.
O High lida melhor com integração de dados dispersos e mantem o raciocínio de ponta a ponta. O Mini, por outro lado, perde facilmente o “fio à meada” e gera respostas baseadas em partes isoladas.
Risco oculto para utilizadores do ChatGPT 5 gratuito
Um ponto pouco discutido é que quem utiliza o ChatGPT 5 gratuito nem sempre está a usar a variante High, mesmo que o interface não mostre essa diferença. Por questões de gestão de carga e redução de custos, o sistema pode automaticamente alternar para Medium ou Mini quando o servidor está sobrecarregado.
O que isto significa:
O utilizador não recebe qualquer aviso sobre a troca.
A qualidade da resposta pode cair significativamente.
Em contextos longos, aumenta o risco de omissões e incoerências.
Exemplo real: Um consultor financeiro pede ao ChatGPT para analisar 200 páginas de demonstrações financeiras. Se a query for processada pelo Mini em vez do High, é provável que detalhes cruciais sejam ignorados levando a uma conclusão errada.
Como reduzir este risco:
Em tarefas críticas, usar sempre a versão paga, que garante prioridade no acesso ao High.
Validar respostas com outra fonte ou modelo quando se usa a versão gratuita.
Para empresas, configurar sistemas RAG que controlem explicitamente a variante utilizada.
Caso crítico: RAG legislativo
A análise de legislação é um dos casos mais sensíveis a falhas de contexto.
Desafios típicos:
Leis longas com exceções espalhadas por diferentes secções.
Leis e jurisprudências que se cruzam.
Cláusulas que mudam o sentido de regras gerais.
Exemplo: Uma legislação diz na página 15 que a rescisão é possível a qualquer momento, mas na página 87 restringe essa possibilidade a casos de incumprimento grave.
High: encontra e cruza as duas informações, dando resposta correta.
Medium: acerta na maioria, mas pode falhar em casos mais ambíguos.
Mini: responde que a rescisão é sempre possível, ignorando a restrição.
Resultado: este tipo de erro pode resultar em perdas financeiras e riscos legais sérios.
Estratégias para maximizar o valor do RAG
Escolha consciente da variante Use High em casos críticos, Medium para balancear custo/desempenho e Mini apenas em tarefas simples.
Roteamento inteligente Configure o sistema para enviar perguntas sensíveis sempre para o High.
Segmentação (chunking) otimizada Preserve a lógica interna de documentos, evitando quebrar frases ou contextos importantes.
Validação cruzada Compare respostas de High e Medium antes de decisões críticas.
Avaliação e auditoria Registe métricas de acerto e identifique quedas de performance.
O que vem a seguir para RAG
O futuro aponta para:
Janelas de contexto 1M+ tokens.
Modelos especializados por domínio (jurídico, médico, técnico).
Integração multimodal (texto + imagem + áudio).
Roteamento adaptativo baseado em complexidade e risco.
Conclusão
O desempenho no AA-LCR mostra que não basta dizer “uso ChatGPT 5”, é preciso saber qual variante está ativa. A diferença entre High e Mini pode determinar o sucesso ou fracasso de um sistema RAG.
Em números:
High: 76% de acertos — confiança para decisões críticas.
Medium: 73% — equilíbrio entre custo e qualidade.
Mini: 25% — inviável para contexto longo.
Principais lições
Audite as variantes usadas no seu RAG.
PriorizeHigh para casos críticos.
Implemente roteamento inteligente.
Otimize o chunking.
Avalie a performance constantemente.
FAQ
1. O que é o AA-LCR? Um benchmark que mede raciocínio em contexto longo (~100 mil tokens), avaliando coerência e precisão.
2. Por que a variante do ChatGPT 5 importa em RAG? Porque cada variante tem capacidades diferentes de processar e integrar informação dispersa.
3. Posso usar o ChatGPT 5 Mini em RAG? Sim, mas apenas para tarefas simples. Para contextos longos e críticos, não é recomendado.
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.
GPT-5: Novidades, Funcionalidades e Comparativos do Novo Modelo da OpenAI
1. Introdução
Em 7 de agosto de 2025, a OpenAI lançou oficialmente o GPT-5, o seu modelo de inteligência artificial mais avançado até hoje. Disponível no ChatGPT e via API, o GPT-5 combina velocidade, raciocínio profundo e personalização, marcando um passo importante rumo à Inteligência Artificial Geral (AGI).
2. O que é o GPT-5
O GPT-5 é um modelo multimodal (texto, imagem, voz) com:
Alternância automática entre modo rápido e modo “thinking” para tarefas complexas.
Contexto de 400 000 tokens para conversas e documentos longos.
Disponibilidade em três versões: gpt-5, gpt-5-mini e gpt-5-nano.
3. Principais Inovações
Roteamento inteligente entre respostas rápidas e raciocínio profundo.
Ferramentas integradas: pesquisa, análise de ficheiros, imagens e dados.
6. GPT-5 para Programadores
Criação de apps completas com UI e lógica funcional.
Depuração automática e sugestões otimizadas.
API com controlos verbosity, reasoning_effort e custom tools.
7. Casos Reais de Aplicação
Amgen: análise científica e dados clínicos.
BBVA: relatórios financeiros rápidos.
Oscar Health: apoio clínico avançado.
8. Segurança e Uso Responsável
O sistema safe completions oferece respostas seguras, úteis e contextualizadas, evitando recusas genéricas.
9. Preços e Acessibilidade
Gratuito no ChatGPT (limites diários).
API a partir de US$ 1,25/milhão de tokens (versões mini e nano mais baratas).
10. Impacto e Futuro
O GPT-5 democratiza acesso a raciocínio avançado, integrando IA em trabalho, educação e saúde.
11. Conclusão
O GPT-5 marca uma nova fase na IA: mais rápido, mais inteligente, mais seguro. O próximo passo? Integrar-se ainda mais no dia a dia de milhões de utilizadores.
12. Principais Lições
Acelera tarefas complexas com raciocínio estruturado.
Reduz erros factuais com respostas mais seguras.
Personaliza interações segundo o perfil do utilizador.
Expande aplicações práticas em diversos setores.
Democratiza o acesso a tecnologia de ponta.
13. FAQ
1. O GPT-5 está disponível gratuitamente?
Sim, no ChatGPT, mas com limites diários.
2. Qual a diferença para o GPT-4o?
O GPT-5 combina rapidez e raciocínio profundo com melhor desempenho em benchmarks.
3. Posso usar o GPT-5 para programar?
Sim, é o modelo mais avançado da OpenAI para programação, com capacidade de criar e otimizar código.
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.
A Pirâmide de Valor da Inteligência Artificial: Quem Realmente Ganha Dinheiro com a IA?
TL;DR: Descobre os diferentes níveis da Pirâmide de Valor da IA e percebe quem realmente lucra com a Inteligência Artificial. Desde utilizadores casuais até engenheiros de Machine Learning, cada papel tem um impacto distinto no ecossistema da IA.
O que é a Pirâmide de Valor da IA?
A Pirâmide de Valor da Inteligência Artificial representa uma hierarquia de perfis profissionais envolvidos no ecossistema da IA, ordenados conforme o valor económico gerado, o nível de especialização técnica e o potencial de ganhos financeiros.
Maior especialização = mais ganhos financeiros..
Posições no topo são mais escassas e valorizadas.
Níveis da Pirâmide de Valor da IA
1. Engenheiros de ML/IA (Core)
Desenvolvem modelos de IA do zero. Altamente especializados, são escassos e muito valorizados.
2. Investigadores de IA
Criam novas arquiteturas e abordagens. São o motor da inovação no setor.
3. Desenvolvedores de Aplicações de IA
Transformam tecnologia em produto com APIs e modelos pré-treinados.
4. Designers de Soluções de IA
Aplicam IA a contextos de negócio sem necessidade de programação avançada.
5. Automatizadores de Fluxos de Trabalho
Ligam ferramentas como Zapier e Make para criar processos automáticos.
6. Engenheiros de Prompts
Especialistas em criar prompts eficazes para modelos de linguagem como o ChatGPT.
7. Utilizadores Casuais / Seguidores de Tendências
Usam IA para fins pessoais ou virais. Representam grande volume, mas pouco valor económico.
Oportunidades e Desafios em Cada Nível
Barreiras de entrada variáveis
Diferentes retornos económicos
Especialização como fator diferenciador
Como Subir na Pirâmide da IA?
Aprende os fundamentos de IA e ML
Domina ferramentas de no-code, automação, APIs
Faz projetos práticos e aplicados
Participa em comunidades e hackathons
Desenvolve visão de negócio e pensamento estratégico
Conclusão
A Pirâmide de Valor da IA é um roteiro claro para evoluir na carreira tecnológica. Saber onde estás e como evoluir é chave para gerar mais impacto e receita.
Se gostas de IA, recomendo este artigo para aprofundamento da engenharia de contexto:Ler o artigo completo
Principais Lições
Avalia o teu nível na pirâmide e o teu potencial económico.
Investe em ferramentas e competências com maior retorno.
Cria projetos práticos com IA aplicada.
Foca-te em conhecimento técnico e visão estratégica.
Participa em comunidades e ganha visibilidade.
FAQ sobre a Pirâmide de Valor da IA
O que significa estar na base da pirâmide de IA?
Estar na base significa usar IA de forma casual, sem gerar valor económico relevante.
Como posso tornar-me engenheiro de IA ou investigador?
É preciso estudar matemática, estatística, programação e ciência de dados. Existem cursos e certificações reconhecidas.
O que são engenheiros de prompt?
Profissionais que escrevem prompts eficazes para modelos como o ChatGPT, otimizando os resultados para as empresas.
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.
Engenharia de Contexto: A Nova Fronteira na Otimização de Modelos de Linguagem
TL;DR: Descobre como a Engenharia de Contexto transforma modelos de linguagem (LLMs) em ferramentas eficazes para negócios, educação e atendimento. Aprende a estruturar informação, evitar erros comuns e aplicar boas práticas para obter respostas mais inteligentes.
1. Introdução
Os modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o GPT, estão a transformar a forma como empresas e instituições interagem com informação. Porém, a eficácia destas ferramentas depende diretamente da qualidade do contexto fornecido.
A Engenharia de Contexto é a evolução natural da engenharia de prompts. Em vez de um simples comando, trata-se de estruturar dados de forma estratégica, aumentando a precisão, coerência e utilidade das respostas.
2. O que é Engenharia de Contexto?
Engenharia de Contexto é o processo de fornecer aos LLMs dados relevantes, organizados e personalizados, que vão além do prompt inicial. Inclui:
Histórico de conversa
Preferências do utilizador
Documentos externos (via RAG)
Formatos de output definidos
Ferramentas disponíveis para o modelo
Com esta abordagem, os LLMs operam com maior memória contextual, personalização e eficácia.
3. Componentes Principais da Engenharia de Contexto
a) Histórico de Conversa
Mantém coerência e continuidade em interações prolongadas. Deve ser resumido e filtrado para evitar redundância.
b) Preferências do Utilizador
Personaliza o output com base em tom, estilo, idioma e formato preferido.
c) Dados Externos (RAG)
Através da Recuperação Aumentada por Geração, integra dados relevantes de documentos, bases jurídicas, FAQs, etc.
d) Esquemas de Output
Define formatos como listas, JSON ou tabelas, melhorando a clareza e reutilização dos resultados.
e) Ferramentas Disponíveis
Especifica as funcionalidades externas (APIs, plugins) que o modelo pode aceder.
4. Problemas Comuns / Boas Práticas
Problema
Solução Recomendada
Contaminação
Validar e filtrar o contexto usado
Distração
Resumir e priorizar informação essencial
Contradição
Eliminar duplicados e clarificar prioridades
Sobrecarga
Usar RAG, embeddings e limites de contexto
5. Casos de Uso Reais
Empresas: Assistentes internos com memória de interações e acesso documental.
Jurídico: Geração de pareceres com base em legislação e jurisprudência atualizadas.
Educação: Apoio adaptativo ao progresso de cada aluno.
Atendimento: Chatbots integrados com documentação e memória contínua.
6. Ferramentas e Tecnologias
LangChain e LlamaIndex: Integração de LLMs com bases externas.
FAISS e Pinecone: Indexação vetorial para recuperação semântica (RAG).
Semantic Kernel: Gestão de memória e fluxo contextual.
GPTCache: Reutilização de respostas para otimização de custo e desempenho.
7. Considerações Finais
A Engenharia de Contexto é essencial para tirar partido do verdadeiro potencial dos LLMs. Com uma gestão estratégica do contexto, é possível criar soluções de IA mais precisas, úteis e dirigidas ao utilizador.
8. Chamada para a Ação
Queres implementar Engenharia de Contexto no teu projeto de IA? Contacta-me para descobrir como estruturar dados e otimizar os teus modelos de linguagem.
Principais Lições
Seleciona e organiza o contexto com precisão.
Evita redundância e excesso de informação.
Usa ferramentas como LangChain, LlamaIndex e RAG.
Define formatos de output consistentes.
Mantém uma memória segmentada e eficiente.
FAQ
O que é Engenharia de Contexto?
É a prática de estruturar e enriquecer o contexto fornecido a um modelo de linguagem, que garante maior precisão e relevância nas respostas.
Qual a diferença entre prompt engineering e context engineering?
Prompt engineering trata do comando inicial. Já context engineering envolve também histórico, dados externos, preferências do utilizador e formato de resposta.
Quais as ferramentas recomendadas para gestão de contexto?
LangChain, LlamaIndex, FAISS, Pinecone, Semantic Kernel e GPTCache são as soluções mais eficazes para orquestrar LLMs com dados externos.
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.
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.
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.
Overtraining em llms (Modelos de Linguagem): Quando Demasiado Treino se Torna um Problema
TL;DR: Overtraining em llms. Treinar modelos de linguagem com demasiados dados pode prejudicar o seu desempenho na afinação com tarefas específicas. Um novo estudo revela que mais nem sempre é melhor: após um certo ponto, o excesso de pré-treino reduz a capacidade de adaptação dos LLMs.
Meta description: Estudo revela que pré-treino excessivo em LLMs reduz o desempenho no fine-tuning. Descobre como evitar o overtraining.
Meta title: Overtraining em LLMs: Porque Treinar Demais Prejudica o Fine-Tuning.
Overtraining em llms – Introdução
Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) como o ChatGPT estão no centro da inovação em inteligência artificial. Mas um estudo recente mostra que há um limite crítico: treinar demasiado pode prejudicar a performance após a afinação para tarefas específicas.
O Estudo
O artigo “Overtrained Language Models Are Harder to Fine-Tune” (Springer et al., 2025) investigou o impacto do pré-treino excessivo em modelos como o OLMo-1B. A análise comparou modelos com 1T, 2T e 3T tokens de pré-treino.
Metodologia
Pré-treino: os modelos são expostos a dados massivos para aprender padrões linguísticos gerais.
Pós-treino (instruction tuning): os modelos são afinados para seguir instruções humanas em tarefas específicas.
Resultados
Modelos com até 2 triliões de tokens mostraram melhorias consistentes.
A partir de 3T, o desempenho decresce após o fine-tuning.
O fenómeno identificado chama-se Catastrophic Overtraining: excesso de treino reduz a flexibilidade do modelo.
Riscos Práticos para Empresas e Equipas Técnicas
Para equipas de desenvolvimento e empresas que trabalham com modelos de linguagem, o overtraining não é apenas um problema técnico é também um risco estratégico.
Ao treinar além do ponto ideal, é possível investir semanas de computação e milhares de euros em infraestrutura, apenas para obter um modelo menos eficaz.
Além disso, modelos demasiado treinados podem mostrar-se resistentes a adaptações específicas exigidas por diferentes domínios, como saúde, jurídico ou financeiro.
Isto dificulta a personalização e pode comprometer entregas comerciais. A falta de adaptabilidade reduz também a longevidade do modelo, obrigando a retrabalho.
Por fim, existe o risco de enviesamento excessivo: quanto mais tempo o modelo é exposto aos mesmos padrões, maior a probabilidade de consolidar visões enviesadas dos dados.
Gerir bem o volume e a duração do pré-treino não é apenas uma questão técnica, mas uma decisão crítica para garantir a escalabilidade e o retorno do investimento.
Implicações para o Desenvolvimento de IA
Mais treino não garante melhores resultados.
O custo computacional pode ser desperdiçado se ultrapassado o ponto ótimo.
Técnicas de mitigação como adapter layers ou congelação de camadas devem ser exploradas.
Evita treinar modelos além do ponto ótimo de desempenho.
Monitoriza a perda de plasticidade durante o pré-treino.
Usa técnicas como LoRA para preservar a capacidade de afinação.
Dá prioridade à eficiência em vez de volume de dados.
Adapta o treino ao objetivo final do modelo.
FAQ
O que é overtraining em modelos de linguagem?
É quando um modelo é treinado em excesso, reduzindo sua capacidade de adaptação durante o fine-tuning.
Qual é o impacto de treinar com mais de 3 triliões de tokens?
Pode levar à queda de desempenho após a afinação, devido à rigidez nos parâmetros do modelo.
Como evitar o catastrophic overtraining?
Através de técnicas de regulação como LoRA, adaptação em baixa dimensionalidade e congelação de camadas.
Todos os modelos são igualmente vulneráveis ao overtraining?
Não. Modelos maiores, com mais parâmetros, tendem a resistir melhor por mais tempo, mas mesmo esses podem eventualmente sofrer perdas se forem sobrecarregados com dados. A arquitetura e o método de pré-treino também influenciam a vulnerabilidade.
Qual é o papel do fine-tuning neste contexto?
O fine-tuning é essencial para adaptar um modelo a tarefas específicas. Quando o modelo está sobrecarregado pelo pré-treino, torna-se menos receptivo a este processo, o que pode comprometer os resultados finais.
Há métricas para identificar o ponto ideal de treino?
Sim. Métricas como perda de validação, capacidade de generalização e estabilidade dos gradientes ajudam a monitorizar o ponto ótimo. Contudo, encontrar o equilíbrio ideal ainda exige uma experimentação cuidadosa.
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.
Conectores MCP no ChatGPT: Como Empresas as Podem Integrar Dados com Segurança e Eficiência
TL;DR: Os conectores MCP (Model Context Protocol) do ChatGPT oferecem às empresas uma forma segura e escalável de integrar dados internos, como Google Calendar ou Outlook, diretamente no assistente de IA. Embora ainda não disponíveis no plano Plus, estas funcionalidades já podem ser utilizados pelos utilizadores empresariais através dos planos Team, Enterprise e Edu.
1. O que são os Conectores MCP?
Os conectores MCP (Model Context Protocol) do ChatGPT são integrações criadas pela OpenAI para permitir que o ChatGPT aceda a fontes de dados externas de forma segura, contextual e em tempo real.
2. Benefícios para Empresas
Centralização da informação
Maior eficiência
Segurança de dados
Redução de erros
3. Casos de Uso Práticos
Equipa de vendas
RH (Recursos Humanos)
Gestores
4. Planos Compatíveis e Disponibilidade
Atualmente, os conectores MCP estão disponíveis apenas para os planos ChatGPT Team, Enterprise, Pro e Edu.
5. Limitações e Considerações
Disponibilidade geográfica
Configuração técnica
Necessidade de subscrição adequada
6. Como Começar a Usar
Adquirir um plano compatível
Aceder ao painel de administração do ChatGPT
Ativar os conectores desejados
Conceder permissões de acesso
Utilizar comandos no ChatGPT
7. Principais Lições
Implemente rapidamente conectores para aumentar a produtividade
Garanta a conformidade com regulações locais
Aproveite o contexto para respostas mais precisas
Invista em planos adequados
Utilize com segurança
8. FAQ
O que é um conector MCP no ChatGPT?
É uma integração que permite ao ChatGPT aceder e utilizar dados externos (ex: Google Calendar).
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.
O Futuro da Contabilidade em Portugal: Como a Inteligência Artificial Está a Redefinir a Profissão
TL;DR: A inteligência artificial (IA) está a transformar a contabilidade em Portugal, automatizando tarefas operacionais e elevando o papel do contabilista a uma função estratégica. Profissionais que adotarem competências digitais e humanas estarão na linha da frente da inovação.
1. A Revolução da IA na Contabilidade
A contabilidade e inteligência artificial caminham juntas para transformar radicalmente a profissão. Tarefas como lançamentos, reconciliações ou submissões fiscais estão a ser automatizadas, libertando os profissionais para funções analíticas e estratégicas. Esta automatização melhora a precisão, reduz erros e agiliza os processos financeiros.
2. De Técnico a Estratégico: O Novo Papel do Contabilista
A IA permite ao contabilista assumir funções de maior responsabilidade, como interpretação de dados, aconselhamento à gestão e supervisão de conformidade. Deixa de ser apenas um executor de tarefas técnicas para se tornar um parceiro fundamental no crescimento sustentável das empresas.
3. Análise de Dados e Tomada de Decisão em Tempo Real
Sistemas baseados em IA fornecem dados em tempo real e previsões inteligentes, o que potencia a tomada de decisões fundamentadas. Esta capacidade analítica contribui para o planeamento fiscal, a eficiência orçamental e a competitividade organizacional.
4. Conformidade e Segurança Digital
A conformidade legal é reforçada com ferramentas que analisam transações, identificam padrões de fraude e asseguram o cumprimento de obrigações fiscais. A IA atua como um escudo digital, aumentando a segurança e a fiabilidade.
5. Competências Essenciais para o Contabilista do Futuro
Digitais: Domínio de ferramentas analíticas, automação e compreensão da IA.
Gestão de conhecimento: Organização e validação de dados para sistemas inteligentes.
Estão também a surgir novas funções, como a de gestor de conhecimento e especialista em agentes de IA, com responsabilidade na criação e supervisão de sistemas inteligentes adaptados ao contexto fiscal e contabilístico. Podes saber mais sobre esta tendência neste
artigo sobre agentes de inteligência artificial na contabilidade.
6. Formação Contínua como Pilar da Transformação
Os programas de formação devem integrar conteúdos tecnológicos e promover a aprendizagem contínua. A requalificação torna-se essencial para manter a relevância e competitividade profissional.
7. Superar os Desafios da Transformação Digital
Entre os obstáculos estão a resistência à mudança, lacunas na formação em IA e assimetrias tecnológicas entre empresas. Uma estratégia nacional focada na qualificação e regulamentação pode acelerar a adoção tecnológica no setor.
8. Recomendações Estratégicas
Promover literacia digital e ética entre os contabilistas.
Incentivar a colaboração entre reguladores, ensino e setor privado.
Desenvolver sistemas de IA auditáveis e supervisionados por humanos.
9. Conclusão
O futuro da contabilidade em Portugal é digital, estratégico e orientado para a inovação. A inteligência artificial não elimina a profissão, mas sim reforça-a. Os contabilistas que liderarem esta mudança serão protagonistas de uma nova era de valor acrescentado.
Principais Lições
Adota ferramentas de IA para libertar tempo e aumentar a precisão.
Investe em competências analíticas e humanas para liderar estrategicamente.
Valoriza a formação contínua como diferencial competitivo.
Incentiva a ética e transparência no uso da IA na contabilidade.
Participa ativamente na transformação digital do setor.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Como a IA está a alterar o dia a dia dos contabilistas?
Está a automatizar tarefas rotineiras, libertando tempo para atividades de maior valor, como análise e aconselhamento estratégico.
Quais são as competências mais valorizadas com a adoção da IA?
Competências digitais (análise de dados, automação), humanas (comunicação, ética) e capacidade de gerir conhecimento técnico.
A IA vai substituir os contabilistas?
Não. A IA vai transformar o papel do contabilista, reforçando-o como parceiro estratégico das empresas.
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.
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
Startup de saúde digital: IA recomendou um tratamento inexistente; após auditoria, descobriu-se que o prompt original era ambíguo.
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.
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.
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.
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.
Novos Modelos de IA da OpenAI: O Que Mudou e Porque Isso É Revolucionário (O3, O4 Mini e O4 Mini High)
Atualizado em: Abril de 2025 | Por: Vitor Martins – Especialista em IA para a Gestão e Contabilidade
TL;DR
A OpenAI lançou os modelos O3, O4 Mini e O4 Mini High, focados em raciocínio avançado. Estes modelos conseguem usar ferramentas do ChatGPT de forma autónoma, analisar imagens, aceder à internet e gerar código. O O4 Mini High destaca-se como o mais poderoso até agora.
O que são os novos modelos O3 e O4 Mini?
A OpenAI introduziu três novos modelos:
O3: Para raciocínio profundo.
O4 Mini: Mais rápido e eficiente.
O4 Mini High: Focado em programação e raciocínio visual.
Principais Funcionalidades
Autonomia no uso de ferramentas (web, código, imagem)
Raciocínio multimodal (texto + imagem)
Respostas lógicas com explicações detalhadas
Atualizações constantes e maior segurança
Comparação com Modelos Anteriores
Modelo
Velocidade
Raciocínio
Suporte Visual
Ferramentas
O1
Média
Baixo
Não
Limitado
O3
Alta
Muito Bom
Sim
Sim
O4 Mini
Muito Alta
Bom
Sim
Sim
O4 Mini High
Alta
Excelente
Sim (Avançado)
Sim (Avançado)
Casos de Uso Práticos
Análise Visual com Planeamento
Criação de itinerários turísticos a partir de imagens com horários.
Estimativas e Problemas Complexos
Respostas detalhadas como “Quantos afinadores de piano há em Nova Iorque?”
Programação e Criação de Jogos
Criação de jogos em Python com apenas um ficheiro e lógica de jogo completa.
FAQs sobre os novos modelos da OpenAI
Estão disponíveis gratuitamente? Sim, o O4 Mini está no plano gratuito.
Qual é o melhor para programar? O O4 Mini High.
Todos acedem à internet? Sim, com autonomia.
Conclusão
Os novos modelos são um grande avanço. Com maior autonomia, capacidade multimodal e raciocínio profundo, representam o que há de mais moderno na inteligência artificial generativa.
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.
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:
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.”
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.
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.
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
A Inteligência Artificial está a transformar o mundo dos negócios… mas será que estamos a implementá-la da forma certa?
Neste artigo convido-o a explorar os 4 passos essenciais para garantir uma implementação eficaz de IA nas empresas – uma abordagem prática, clara e centrada no que realmente importa: as Pessoas, os Processos, os Dados e, só depois, a Ferramenta.
Se está a considerar integrar IA no seu negócio (ou já começou, mas está com dúvidas sobre os resultados), este conteúdo é para si.
Vou desmistificar ideias, identificar erros comuns e, acima de tudo, construir uma base sólida para que a IA seja uma aliada no crescimento e inovação da sua empresa.
Pronto para repensar a forma como está a aplicar Inteligência Artificial no seu contexto profissional?
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.
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.
No meu mais recente artigo interativo, exploro as inovações, desafios e impactos do Grok-3, analisando como ele está a mudar o jogo em áreas como programação, matemática e pesquisa avançada. Além disso, descubra as funcionalidades inéditas deste modelo, incluindo o DeepSearch, que leva a procura por informação a um nível completamente novo.
Quer saber como o Grok-3 está a moldar o futuro da IA? Leia o artigo completo e mergulhe nesta revolução tecnológica.
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.
Como a Inteligência Artificial pode simplificar a criação de flashcards interativos
Neste artigo, mostro como qualquer pessoa pode gerar flashcards em HTML de forma rápida e simples, mesmo sem conhecimentos de programação.
Através de exemplos práticos, como um conjunto de flashcards sobre a Análise SWOT, explico as vantagens desta abordagem e como o uso de um GPT personalizado pode facilitar ainda mais o processo.
Aprende a tirar partido da IA para otimizar o teu trabalho, estudo e organização.
O artigo tem um link para baixares o flashcard que criei sobre a Análise SWOT e que podes executar em qualquer computador.
Este é um artigo interativo, para aceder ao artigo clica aqui.
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.
O Futuro dos Negócios com IA: O Que Esperar para 2025
Recentemente, tive a oportunidade de realizar uma palestra sobre um tema que está a moldar o futuro das empresas: como a Inteligência Artificial (IA) transformará o panorama empresarial.
Essa palestra gerou nos participantes reflexões interessantes sobre estratégia, inovação e sustentabilidade.
Decidi compartilhar aqui a apresentação.
Além disso, disponibilizo o link para a versão interativa da apresentação aqui.
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.
Cuidado ao usar o ChatGPT para análises económico-financeiras
Nos últimos tempos, o ChatGPT tem-se tornado uma ferramenta amplamente utilizada em diversas áreas profissionais. No entanto, para os contabilistas, consultores e analistas financeiros, é essencial perceber as suas limitações e potencial antes de utilizá-lo em tarefas tão delicadas como análises económico-financeiras. Este artigo explora os principais motivos pelos quais o ChatGPT, especialmente na sua versão gratuita, não é adequado para esses trabalhos e como a versão paga pode ser utilizada de forma mais eficiente, mas com cautela (principalmente se for um autodidata no uso do ChatGPT).
nota: se preferir pode ver a versão interativa deste artigo clicando aqui.
1. O que é o ChatGPT e suas limitações?
O ChatGPT é um modelo de linguagem (LLM – Large Language Model) projetado para processar e gerar textos. Ele é incrivelmente eficaz em criar respostas claras e organizar informações textuais. Contudo, há um limitação: não é uma ferramenta confiável para cálculos ou análises técnicas. Como LLM, seu foco é linguagem, não matemática ou execução de processos financeiros rigorosos.
Por exemplo, ao solicitar uma análise financeira ou projeções baseadas em dados específicos, o modelo pode fornecer respostas inconsistentes ou até mesmo equivocadas. Além disso, a versão gratuita possui uma janela de geração limitada, tornando inviável trabalhar com cálculos mais elaborados.
2. ChatGPT gratuito: quando evitá-lo
Embora seja tentador usar a versão gratuita para economizar dinheiro, há vários motivos para evitar a sua aplicação em análises económico-financeiras:
Resultados imprecisos: Mesmo para cálculos simples, o ChatGPT gratuito pode cometer erros, especialmente ao lidar com operações complexas ou dados extensos.
Inconsistência nas respostas: Se pedir a mesma análise cinco vezes, é possível que receba cinco respostas diferentes, o que destrói a confiabilidade necessária neste tipo de trabalho.
Falta de suporte a código: A versão gratuita não oferece recursos como a geração de códigos ou integração com outras ferramentas para cálculos mais precisos.
3. A versão paga e o uso de “esteroides”
A versão paga do ChatGPT é mais robusta, oferecendo funcionalidades adicionais como:
Janela de geração de código: Permite realizar cálculos mais complexos e processar dados com maior precisão. Fique descansado que não precisa de saber programar.
Acesso a modelos mais avançados (GPT-4): Fornece respostas mais coerentes e detalhadas.
Apesar desses recursos, é fundamental ressaltar que até mesmo a versão paga tem limitações. Ela é uma ferramenta complementar, não uma substituta para a inteligência humana. Portanto, o segredo está em estruturar o pedido de forma correta para obter resultados mais fiáveis. Pedidos do tipo “cria uma relatório financeiro” é um péssimo pedido que gera péssimos relatórios.
GRAVE isto: A qualidade da resposta depende da qualidade do pedido.
4. Evite técnicas de marketing em análises financeiras
Um erro comum é aplicar técnicas de geração de texto, usadas no marketing, para criar análises económico-financeiras. Essas técnicas são eficazes para criar textos atrativos, mas não garantem qualidade ou rigor nas análises. Como resultado:
Pode obter relatórios bem escritos, mas com dados medíocres ou errados.
As respostas podem variar significativamente, comprometendo a consistência e a confiabilidade dos resultados.
Para uma análise financeira de qualidade, cada profissional tem sua própria estrutura e metodologia preferida. O uso do ChatGPT deve estar alinhado a essas práticas e não substituí-las.
É importante mencionar que existem técnicas avançadas que podem ser utilizadas para estruturar os pedidos de maneira a gerar relatórios consistentes (com o seu modelo de relatório) e com um grau de confiabilidade muito maior. Essas técnicas envolvem desde a melhoria da qualidade das fontes de dados até á criação de GPTs. Mas tenha em atenção que a criação de bons GPTs para análise económico financeira também tem muitas particularidades.
5. Como usar o ChatGPT com inteligência
Se decidir usar o ChatGPT nas suas análises, siga estas diretrizes:
Use a versão paga, mas com cautela: Aproveite os recursos avançados para cálculos e integração, mas sempre valide os resultados manualmente.
Estruture os seus pedidos: Forneça dados claros e especifique exatamente o que precisa. Isso reduz o risco de respostas inconsistentes.
Combine ferramentas: Use o ChatGPT como apoio, mas confie em softwares especializados para cálculos e projeções financeiras detalhadas.
Valide os resultados: Sempre reveja e confirme a precisão das informações geradas pela ferramenta.
Aprenda de forma profissional e prática a usar o ChatGPT: Não precisa de fazer uma formação técnica sobre criação de IA´s, mas precisa de formação prática no uso da IA´s de forma a extrair mais da IA e da forma correta.
Conclusão
O ChatGPT é uma ferramenta poderosa, mas não uma solução universal. A sua aplicação em análises económico-financeiras requer conhecimento das suas limitações, um uso criterioso e o conhecimento de técnicas avançadas. Para obter resultados confiáveis, é essencial combinar a tecnologia com a experiência humana e as ferramentas e técnicas adequadas.
Lembre-se: a reputação e a qualidade do seu trabalho estão em jogo. Use o ChatGPT com inteligência e garanta o melhor para os seus clientes e projetos.
A qualidade da resposta depende da qualidade do pedido, por isso invista em formação prática no uso do ChatGPT.
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.
Nos últimos dias tem havido muitas novidades no mundo da IA. A OpenAI lançou o “12 Days of OpenAI” cheios de novidades.
Descobre as novidades que estão a transformar a maneira como interagimos com a inteligência artificial na série “12 Days of OpenAI”. Em cada dia, uma ou mais surpresas surgem para melhorar a experiência dos utilizadores e expandir os limites do possível.
Nota: vê a versão interativa completa para conheceres em pormenor as novidades e assistires aos vídeos, clicando aqui.
Mas para aguçar o apetite aqui estão os destaques de cada dia (7 até agora) nesta série: “12 Days of OpenAI”.
Dia 1: A OpenAI Introduziu o modelo mais avançado, com capacidade de raciocinar mais profundamente e adaptar-se melhor aos desafios.
Dia 2: Apresentou um avanço no programa de personalização de modelos.
Dia 3: Lançou um novo produto chamado Sora, que gera vídeos utilizando IA.
(ainda não disponível em Portugal)
Dia 4: “Canvas” chegou para revolucionar a colaboração em documentos e código, integrando criatividade e eficiência.
Dia 5: Anunciou a integração de chat GPT com dispositivos Apple, facilitando a interação com IA no dia a dia.
Dia 6: Disponibilizou vídeo e compartilhamento de ecrã em modo de voz avançada, trazendo um toque visual às interações.
(ainda não disponível em Portugal)
Dia 7: Lançou “Projetos”, uma forma poderosa de organizar conversas, arquivos e personalizações dentro do chat.
Acompanha os próximos lançamentos para explorar como a OpenAI continua a criar soluções que combinam inovação, acessibilidade e impacto prático.
Partilha este artigo para mais pessoas terem acesso às novidades da OpenAI e do ChatGPT.
Vê a versão interativa completa para conheceres em pormenor as novidades e assistires aos vídeos, clicando aquiou na imagem.
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.
Relatórios Financeiros Automatizados com ajuda da Inteligência Artificial (IA): O Futuro da Consultoria Empresarial
Há 2 meses atrás partilhei um post no Linkedin sobre como Criar um Relatório Financeiro com IA em 2 minutos e 12 segundos.
Esse relatório era gerado com a ajuda da IA e depois convertido em pdf para disponibilização aos clientes.
Mas agora é com entusiamo que anuncio a versão 2.0 – O Relatório Financeiro Interativo capaz de ser gerado em menos de 2 minutos.
Se não sabe o que é um relatório interativo, vou deixar o link nos fim deste artigo para puder ver e deslumbrar-se.
Mas primeiro pode ver este vídeo e assistir a uma demonstração de um pequeno e simples relatório financeiro e interativo gerado por inteligência artificial, usando como exemplo a análise do Q3/2024 das contas da Walt Disney.
👉 Mas para ver todas as potencialidades do relatório sugiro fortemente que veja a versão interativa. Vou deixar o link mais abaixo.
Este relatório vai além da apresentação tradicional, oferece:
➡️ Visual altamente apelativo: gráficos dinâmicos e organizados que tornam os dados mais compreensíveis e atraentes.
➡️ Modernidade e inovação: impressione os seus clientes com tecnologia de ponta.
➡️ Rapidez: informações estruturadas em minutos, economizando tempo e recursos.
➡️ Diferenciação no mercado: destaque-se da concorrência ao oferecer relatórios que encantam visualmente e acrescentam valor.
Imagine disponibilizar relatórios interativos para os seus clientes como contabilista ou consultor de empresas.
Além de acrescentar valor ao seu serviço, projeta uma imagem de modernidade e eficiência, fidelizando a sua base de clientes e abrindo portas para novos negócios.
Ficou curioso para aprender como criar relatórios automatizados como este?
Envie-me uma mensagem a demonstrar o seu interesse numa formação sobre criação de relatórios como este e mais complexos, usando ferramentas de IA.
Venha aprender como a IA pode transformar a sua maneira de trabalhar.
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.
ChatGPT para Recursos Humanos (RH) – Guia de Consulta
Este guia foi desenvolvido para ajudar profissionais de Recursos Humanos a maximizar o uso do ChatGPT. Ofereço práticas recomendadas, exemplos de prompts e diretrizes de segurança para obter respostas eficazes e proteger a privacidade dos dados.
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.
A inteligência artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se concentra em criar máquinas inteligentes. A IA procura replicar as habilidades cognitivas humanas, como aprendizagem, resolução de problemas e tomada de decisões, em máquinas.
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.
IA Generativa vs. IA Preditiva: Compreender as Diferenças e as Diferentes Aplicações para as Empresas
Mas afinal o que é isto da IA Generativa e a IA Preditiva? E qual a sua importância para as empresas?
Entre as várias aplicações, a IA Generativa e a IA Preditiva destacam-se pelo seu impacto direto nos processos de criação e previsão.
Sabe qual destas é a mais indicada para o seu negócio? Descubra neste artigo as diferenças entre estas duas tecnologias e como podem ser aplicadas na sua empresa.
A Inteligência Artificial (IA) está a transformar rapidamente o mundo dos negócios, trazendo oportunidades e desafios para empresas de todas as dimensões. Neste contexto, dois dos ramos mais populares da IA são a IA Generativa e a IA Preditiva. Embora ambos os conceitos estejam a ganhar espaço, muitos empresários ainda não compreendem claramente as suas diferenças e como podem ser usados para gerar valor nas suas empresas. Neste artigo, vamos explorar cada um destes tipos de IA, explicar como se diferenciam e fornecer algumas sugestões de como as empresas podem tirar partido dessas tecnologias.
O que é a IA Generativa?
A IA generativa refere-se a sistemas que conseguem criar conteúdo novo e original. Esta tecnologia baseia-se em redes neurais profundas e é treinada com grandes volumes de dados para aprender padrões complexos. O resultado é a capacidade de gerar algo novo que não existia antes, como texto, imagens, música ou até mesmo designs de produto.
Exemplos práticos de IA generativa: Um dos exemplos mais conhecidos de IA generativa é o ChatGPT, que é capaz de gerar texto com base em perguntas ou instruções fornecidas pelo utilizador. Outro exemplo é o DALL-E, que consegue gerar imagens de alta qualidade a partir de descrições textuais. Estas ferramentas estão a ser cada vez mais usadas em áreas como o marketing, criação de conteúdo, design gráfico, entre outros.
O que é a IA Preditiva?
Já a IA preditiva é projetada para antecipar eventos futuros com base em dados históricos. O foco principal desta tecnologia está em identificar padrões nos dados e prever comportamentos ou resultados futuros, como a previsão de vendas, o comportamento do consumidor ou até a manutenção de máquinas. Este tipo de IA usa técnicas como regressão, redes neurais, e árvores de decisão para prever resultados.
Exemplos práticos de IA preditiva: Empresas de e-commerce utilizam frequentemente IA preditiva para recomendar produtos com base no histórico de compras de um cliente. Bancos e seguradoras usam-na para avaliar o risco de crédito ou para prever possíveis fraudes. Também é comum em indústrias, onde pode ser usada para prever quando uma máquina pode falhar, permitindo assim a implementação de manutenção preditiva e evitando paragens de produção.
Diferenças entre IA Generativa e Preditiva
1. Objetivo principal:
A IA Generativa tem como objetivo criar algo novo, que não existia anteriormente, com base em padrões aprendidos. Ela gera conteúdos.
A IA Preditiva, por outro lado, usa dados históricos para prever o que poderá acontecer no futuro. O seu foco está em prever comportamentos e eventos futuros com base em dados passados.
2. Entrada e saída de dados:
A IA Generativa usa como entrada uma descrição ou um conjunto de dados e gera uma saída completamente nova, como um texto, uma imagem ou até um vídeo. O seu foco é a criatividade.
A IA Preditiva recebe como entrada grandes quantidades de dados históricos e produz uma saída que prevê uma tendência ou resultado futuro. É muito usada em áreas onde a análise de dados é crucial.
3. Aplicações principais:
A IA Generativa é ideal para áreas como marketing (criação de conteúdo personalizado), design de produtos (geração de protótipos), e artes (música, artes visuais).
A IA Preditiva é mais comum em áreas como finanças (previsão de mercado), saúde (previsão de doenças), e manutenção de máquinas (previsão de falhas).
4. Complexidade e sofisticação:
A IA Generativa envolve um nível mais elevado de criatividade e inovação, uma vez que cria algo novo que não existia anteriormente.
A IA Preditiva, por sua vez, está mais ligada à análise e extrapolação de padrões existentes nos dados.
Porque é que as empresas devem estar atentas a estas tecnologias?
A IA, seja generativa ou preditiva, tem o potencial de revolucionar as operações das empresas. Enquanto muitos empresários podem pensar que estas tecnologias estão reservadas para grandes empresas, a realidade é que todas as empresas podem beneficiar de várias maneiras:
IA Generativa: Se a sua empresa depende de marketing ou criação de conteúdo, a IA generativa pode ser uma grande mais-valia. Imagine poder gerar textos ou descrições de produtos automaticamente para o seu site ou redes sociais, ou até criar imagens personalizadas sem precisar de um designer gráfico. Esta tecnologia pode reduzir os custos de produção de conteúdo e melhorar a eficiência da sua equipa.
IA Preditiva: No caso da IA preditiva, esta pode ser aplicada para melhorar a gestão de inventário, prever as necessidades de stock ou até antecipar o comportamento dos clientes. Uma pequena empresa pode usar IA preditiva para analisar o histórico de vendas e prever quais os produtos que terão maior procura num determinado período, ajustando assim a sua oferta e evitando a acumulação de stock.
O impacto de ignorar estas tendências tecnológicas
Ignorar o impacto destas tecnologias pode deixar as empresas numa posição de desvantagem face à concorrência. As empresas que adotam IA, tanto generativa como preditiva, têm a oportunidade de melhorar a sua eficiência operacional, reduzir custos e oferecer experiências mais personalizadas aos seus clientes. Além disso, com a popularização destas ferramentas, o custo de implementação tem vindo a baixar, tornando a IA acessível para empresas de todas as dimensões.
Como começar a implementar IA na sua empresa?
Aqui estão algumas sugestões práticas para as empresas que querem começar a explorar estas tecnologias:
Identifique as áreas chave do seu negócio: Comece por identificar as áreas onde a IA pode trazer mais valor. No caso da IA generativa, pode ser no marketing ou design. No caso da IA preditiva, pode ser na gestão de stock ou previsão de vendas.
Explore soluções prontas: Muitas vezes, não é necessário desenvolver uma solução de IA desde o zero. Existem ferramentas no mercado que podem ser facilmente integradas com o seu negócio.
Forme a sua equipa: A adoção da IA requer algum conhecimento técnico. Invista na formação da sua equipa para garantir que conseguem tirar o melhor partido destas ferramentas.
Comece pequeno e expanda: Não precisa de implementar uma solução complexa de imediato. Pode começar por usar IA preditiva para melhorar uma área específica, como a previsão de vendas, e expandir à medida que ganha confiança na tecnologia.
Resumindo
A IA Generativa e a IA Preditiva são tecnologias poderosas que podem ajudar as empresas a melhorar a sua eficiência, a oferecer melhores serviços aos clientes e a inovar de forma mais rápida. Enquanto a IA Generativa cria algo novo e inovador, a IA Preditiva usa dados históricos para antecipar o futuro. Ambas têm aplicações práticas no dia-a-dia das empresas, e a adoção destas tecnologias pode ser a vantagem competitiva que muitas procuram.
Se ainda não começou a explorar a IA na sua empresa, agora é o momento certo. Ao aplicar estas tecnologias, poderá obter uma vantagem competitiva e preparar-se melhor para os desafios do futuro.
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.
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial tem transformado a forma como trabalhamos, aprendemos e criamos.
Um dos líderes nesta revolução é o ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, que agora dá mais um passo em direção à acessibilidade e conveniência com o lançamento da sua aplicação para Windows.
Nota: continue a ler para encontrar o link para download.
Se já utiliza o ChatGPT, ou é novo nesta ferramenta, o novo aplicativo promete otimizar a experiência, oferece uma série de funcionalidades que vão facilitar o seu dia a dia.
Mas qual é a importância desta aplicação para as empresas? E porque é que deve prestar atenção a esta novidade?
A Aplicação ChatGPT para Windows: Um Passo à Frente
Com o lançamento da aplicação de desktop, a OpenAI abre portas para uma experiência mais fluida e eficiente. Ao contrário da versão web, que requer abrir o navegador e iniciar sessão, o aplicativo traz o ChatGPT diretamente para o seu ambiente de trabalho, acessível através de um simples atalho de teclado [Alt + Espaço]. Parece um pequeno detalhe, mas para quem passa o dia a navegar entre várias aplicações, esta funcionalidade faz toda a diferença.
Para as empresas, onde o tempo é dinheiro e a eficiência é crucial, o facto de ter a IA a apenas um clique de distância pode representar uma poupança de tempo e esforço. Mas vamos ver com mais detalhes como o aplicativo pode ser uma mais-valia.
Porque é que as Empresas Devem Prestar Atenção a Esta Ferramenta?
As empresas são descritas como o coração da economia, mas também enfrentam muitos desafios: recursos humanos produtivos, restrições de tempo e a necessidade de estarem sempre a par das tendências para se manterem competitivas. E é aqui que o ChatGPT para Windows pode marcar a diferença.
Se está a gerir uma empresa, já sabe a importância de tomar decisões rápidas e baseadas em dados. Com o ChatGPT acessível diretamente no seu desktop, tem uma ferramenta poderosa que pode ajudar a responder a perguntas complexas, gerar ideias, ou até mesmo criar conteúdos num piscar de olhos.
Um dos principais desafios ignorados por muitas empresas é a perda de tempo com pequenas tarefas, como encontrar respostas rápidas na internet, escrever e-mails ou desenvolver ideias criativas. A app ChatGPT promete ser uma solução eficiente, simplificando essas tarefas e dando mais tempo para que se concentrar no crescimento do seu negócio.
O Impacto de Não Aproveitar as Novas Tecnologias
Muitas empresas ainda hesitam em adotar novas tecnologias, por medo do desconhecido ou por acharem que os custos não justificam os benefícios. No entanto, a não utilização de ferramentas como o ChatGPT pode significar perda de competitividade no mercado. Por exemplo, enquanto outras empresas otimizam processos com a ajuda da IA, as empresas que resistem à mudança ficam para trás, porque gastam mais tempo em tarefas que poderiam ser automatizadas ou simplificadas.
Além disso, a app ChatGPT oferece funcionalidades como o carregamento de arquivos e imagens, que podem ser analisados e resumidos diretamente pela IA. Se a sua empresa lida com grandes volumes de documentos, ou se precisa de análise de dados visuais, esta funcionalidade pode ser uma verdadeira ajuda. Empresas que não aproveitam este tipo de inovação correm o risco de ficarem sobrecarregadas com tarefas manuais, diminuído a eficiência e aumentando os erros.
Como a App ChatGPT pode ajudar as empresas
A utilização da nova aplicação ChatGPT para Windows pode transformar a forma como as empresas trabalham, tornando os processos mais rápidos e eficientes. Aqui estão alguns usos práticos de como a sua empresa pode utilizar esta ferramenta:
Respostas Instantâneas e Suporte à Decisão: Ao contrário de pesquisar manualmente na internet, o ChatGPT pode fornecer respostas imediatas a questões relacionadas com o seu setor, ajudando-o a tomar decisões informadas em tempo real.
Multitarefa Facilitada: A funcionalidade de janela complementar permite que mantenha o ChatGPT aberto ao lado de outras aplicações. Imagine que está a preparar uma apresentação ou a responder a e-mails, enquanto o ChatGPT o ajuda a formular ideias ou a responder às suas dúvidas. É a combinação perfeita para quem precisa de ser multitarefa.
Carregamento de Ficheiros e Fotos: A análise de documentos e imagens nunca foi tão fácil. Com esta app, pode baixar diretamente arquivos para que o ChatGPT o ajude a resumi-los ou a extrair informações importantes.
Suporte Criativo e Profissional: Desde ideias de marketing a sugestões para otimização de processos internos, o ChatGPT pode ser o seu assistente pessoal, ajudando-o a desenvolver planos de negócio ou mesmo a gerar novas ideias para campanhas criativas.
Inspiração Criativa com DALL-E: Se a sua empresa precisa de criar materiais visuais, como cartões de parabéns ou designs criativos, a integração do DALL-E na app permite gerar imagens personalizadas, o que pode ser uma grande ajuda para os negócios.
Aproveite o Potencial da IA
Em resumo, a aplicação ChatGPT para Windows promete ser uma ferramenta indispensável para as empresas que desejam melhorar a sua produtividade e eficiência. Com acesso imediato a respostas e suporte criativo, a sua empresa pode beneficiar ao agilizar processos e tomar decisões mais rápidas e informadas.
Num mundo empresarial cada vez mais competitivo, a integração da IA no dia a dia das empresas pode ser uma chave para se manter na linha da frente. Se ainda não experimentou, esta é a oportunidade ideal para ver como o ChatGPT pode transformar a forma como gere o seu negócio.
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.
O Risco das Empresas que Ignoram a Inteligência Artificial: Perder Competitividade e Crescimento
Nos dias de hoje, a tecnologia está a evoluir a um ritmo impressionante, e as empresas que não acompanham essa transformação correm sérios riscos de ficar para trás. A Inteligência Artificial (IA) já não é uma opção futurista, mas uma necessidade real para empresas de todos os tamanhos. Neste artigo, vamos explorar os riscos que as empresas enfrentam se não utilizarem IA para resolver os seus desafios, e como podem começar a adotar esta tecnologia para garantir a sua competitividade no mercado.
As Dores das Empresas e a Necessidade de IA
Empresas de todos os setores enfrentam desafios comuns: a necessidade de otimizar processos, reduzir custos, melhorar a experiência do cliente, e tomar decisões estratégicas rápidas e baseadas em dados. Estas desafios podem ser exacerbados quando as empresas não adotam as tecnologias corretas. Algumas dos principais problemas empresariais incluem:
Falta de Eficiência: Processos manuais e repetitivos consomem tempo e recursos valiosos.
Decisões Baseadas em Intuição, Não em Dados: Tomar decisões sem dados concretos pode resultar em más escolhas estratégicas.
Concorrência Mais Avançada: Empresas que não utilizam tecnologia, como IA, correm o risco de ser superadas por concorrentes mais ágeis e inovadores.
Dificuldade em Acompanhar as Tendências do Mercado: Sem a capacidade de prever mudanças no mercado, as empresas podem perder oportunidades ou não se adaptarem a tempo.
O Risco de Não Utilizar IA
As empresas que continuam a operar com métodos tradicionais e ignoram o potencial da IA estão a assumir riscos sérios para o seu futuro. Aqui estão os principais riscos associados à falta de adoção de IA:
1. Perda de Competitividade
Empresas que não utilizam IA para otimizar operações e melhorar a tomada de decisões ficam em desvantagem competitiva. Competidores que adotam IA podem automatizar processos, aumentar a eficiência e oferecer melhores produtos e serviços aos clientes. Num mercado globalizado, onde a rapidez e eficiência são cruciais, a falta de IA pode fazer com que a empresa perca relevância.
2. Crescimento Lento e Ineficaz
Empresas que não utilizam IA para analisar dados de mercado e comportamento dos consumidores perdem insights valiosos. Isso leva a um crescimento mais lento, baseado em tentativa e erro, enquanto empresas com IA conseguem tomar decisões estratégicas baseadas em dados, identificando oportunidades de crescimento com maior precisão.
3. Ineficiência Operacional
A automação de tarefas repetitivas e manuais através de IA é uma das formas mais simples de melhorar a eficiência operacional. Empresas que não adotam IA continuam a gastar recursos em tarefas que poderiam ser automatizadas, deixando menos tempo e orçamento para inovação e crescimento.
4. Má Gestão de Recursos Humanos
A IA pode ser usada para identificar talentos, prever necessidades futuras de recrutamento e até melhorar a formação e desenvolvimento dos colaboradores. Ignorar estas ferramentas significa perder a oportunidade de otimizar a gestão de recursos humanos, o que pode resultar em falta de mão-de-obra qualificada e alta rotatividade de pessoal.
5. Tomada de Decisões Lentas e Pouco Eficazes
A IA pode processar grandes volumes de dados em tempo real, permitindo que as empresas tomem decisões rapidamente e com maior confiança. Empresas que não utilizam IA continuam a depender de relatórios demorados e análises manuais, o que resulta em decisões atrasadas e, muitas vezes, desatualizadas.
6. Incapacidade de Oferecer Experiências Personalizadas
Os consumidores de hoje esperam experiências personalizadas, e a IA pode ajudar as empresas a oferecer produtos e serviços adaptados às necessidades de cada cliente. Sem IA, as empresas não conseguem personalizar as suas ofertas de forma eficaz, o que pode levar à perda de clientes para concorrentes mais adaptados.
Como a IA Pode Resolver as Dores das Empresas
Agora que compreendemos os riscos da não utilização de IA, vejamos como a inteligência artificial pode resolver estes problemas e ajudar as empresas a manterem-se competitivas:
1. Automatização de Processos
A IA permite a automação de tarefas administrativas, como contabilidade, atendimento ao cliente, e gestão de inventário. Isso não só reduz custos, como também aumenta a produtividade e a precisão, permitindo que os colaboradores se concentrem em tarefas mais estratégicas.
2. Análise Preditiva
Através da análise de dados, a IA pode prever tendências de mercado, ajudando as empresas a antecipar-se às necessidades dos consumidores e a adaptar os seus produtos e serviços. Esta vantagem competitiva é crucial para se manter relevante num mercado em constante mudança.
3. Apoio à Tomada de Decisão
Ferramentas de IA podem analisar grandes volumes de dados em tempo real e fornecer insights que apoiam a tomada de decisões estratégicas. Desde previsões de vendas até ao comportamento dos clientes, a IA oferece uma base sólida para decisões mais informadas e eficazes.
4. Melhoria na Experiência do Cliente
Com a IA, as empresas podem personalizar interações com os clientes através de chatbots, recomendações personalizadas de produtos e marketing dirigido. Estas soluções aumentam a satisfação do cliente e, consequentemente, a lealdade e retenção.
5. Eficiência na Gestão de Recursos Humanos
A IA pode ser usada no processo de recrutamento para identificar candidatos com o perfil certo, prever as necessidades de formação, e até melhorar a retenção de talentos, tornando a gestão de recursos humanos mais eficiente e estratégica.
Conclusão: O Futuro é Agora
As empresas que não adotam a IA correm o risco de perder competitividade, eficiência e oportunidades de crescimento. A Inteligência Artificial não é apenas uma tendência passageira — é uma ferramenta essencial para empresas que querem prosperar na era digital. Desde a automação de tarefas até à personalização da experiência do cliente, a IA tem o potencial de transformar empresas, tornando-as mais ágeis, eficientes e competitivas.
Se ainda não implementou soluções de IA no seu negócio, agora é o momento. Ao ignorar o potencial da IA, estará a deixar a sua empresa vulnerável num mercado cada vez mais competitivo. Comece com pequenas implementações e, à medida que for percebendo os benefícios, expanda o uso da IA para outras áreas do seu negócio.
Interessado em saber mais sobre como a IA pode transformar o seu negócio? Entre em contacto comigo, Vítor Martins, para uma sessão de consultoria ou mentoria personalizada, e descubra como a IA pode ser a chave para o seu crescimento e sucesso a longo prazo.
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.
RAG e ChatGPT: Como a Geração de Respostas Pode Ser Melhorada por Recuperação de Dados
O avanço da Inteligência Artificial trouxe várias ferramentas que estão a transformar a maneira como pequenas e médias empresas (PMEs) podem gerir e interpretar grandes volumes de dados.
Entre essas tecnologias, destaca-se a combinação de modelos de linguagem como o ChatGPT e as técnicas de Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Mas o que é exatamente o RAG, como funciona, e de que forma pode ajudar o ChatGPT a gerar respostas mais precisas?
Neste artigo, vou explorar como estas duas tecnologias se complementam, abordando também a questão dos PDFs no processo RAG e porque eles podem gerar mais alucinações ao serem usados. Se já usou o ChatGPT ou outra IA para ler PDFs, este artigo vai esclarecer alguns dos desafios e soluções.
O que é RAG?
A técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG) é um processo que combina duas fortes abordagens:
Recuperação de dados relevantes: Nesta fase, o sistema consulta bases de dados ou documentos externos para obter informações específicas relacionadas com a pergunta feita pelo utilizador.
Geração de respostas: Depois de recolher essa informação, o modelo de linguagem (como o ChatGPT) usa o contexto fornecido para gerar uma resposta natural e fluida, utilizando tanto o seu conhecimento pré-treinado como os dados recuperados.
O RAG é particularmente útil para situações em que os dados atualizados ou específicos são essenciais, como suporte ao cliente, sistemas de FAQs, ou quando se pretende obter informações que vão além do conhecimento estático do modelo de IA.
Como o ChatGPT utiliza RAG?
O ChatGPT, na sua forma base, não utiliza RAG diretamente. Ele gera respostas com base no conhecimento adquirido durante o seu treino prévio, o que significa que não consulta bases de dados externas em tempo real. Contudo, a OpenAI já integrou ferramentas que usam princípios semelhantes ao RAG, como a capacidade de navegação na web (browsing) e outras formas de consulta externa. Estas funcionalidades permitem que o modelo recupere dados mais recentes ou específicos, especialmente úteis em áreas onde a informação precisa de ser atualizada constantemente.
Por exemplo, se está a usar o ChatGPT com navegação, ele pode consultar fontes externas em tempo real para lhe dar uma resposta mais precisa e baseada em dados recentes – algo muito semelhante ao que o RAG propõe.
Por que PDFs podem gerar mais alucinações em RAG?
Uma questão que surge quando se utiliza o RAG para processar PDFs é o aumento das chamadas alucinações – respostas incorretas ou imprecisas geradas pelo modelo. Isso acontece porque os PDFs representam alguns desafios:
Estrutura Complexa: Diferente de documentos de texto simples, os PDFs podem conter colunas, gráficos, tabelas e rodapés que tornam a leitura linear difícil para os modelos de linguagem. Um modelo pode confundir-se com a sequência da informação ou com o formato não convencional de certos documentos.
Qualidade da Extração de Texto: A extração de texto de PDFs nem sempre é perfeita. Pode haver erros na ordem de apresentação dos dados ou mesmo falhas na extração completa do texto. Um modelo de linguagem que recebe um texto incompleto ou mal estruturado pode tentar “preencher as lacunas”, levando a alucinações.
Falta de Interpretação de Conteúdos Visuais: Os PDFs muitas vezes contêm gráficos ou imagens que são críticos para a compreensão completa do documento. Como o modelo de linguagem não interpreta esses elementos visuais, a resposta pode ser imprecisa ou faltar-lhe contexto.
Estes desafios mostram como o formato do documento pode ter impacto no processo RAG, especialmente quando a recuperação e a geração de informação ocorrem de forma dinâmica.
Como a não resolução destes problemas pode afetar as PMEs?
Se está a gerir uma PME e utilizas a IA para interpretar documentos, ignorar os desafios apresentados pelos PDFs pode trazer consequências sérias. Quando a IA gera uma resposta incorreta ou incompleta devido a alucinações, isso pode resultar em:
Decisões mal informadas: A base de uma boa tomada de decisão é a informação precisa. Respostas incorretas podem levar a más interpretações de dados, afetando áreas críticas como finanças, marketing ou até a própria estratégia de crescimento da empresa.
Perda de eficiência: Processar documentos manualmente ou corrigir constantemente os erros da IA anula o ganho de produtividade esperado. Em vez de automatizar, a empresa acaba por perder mais tempo a corrigir informações.
Problemas com o cliente ou compliance: Se está a usar IA para suporte ao cliente ou para gerir documentação legal, como contratos ou relatórios financeiros, uma resposta incorreta pode ter consequências graves, levando a problemas legais ou insatisfação dos clientes.
Como resolver este problema?
Aqui estão algumas estratégias práticas para mitigar os problemas com PDFs no processo RAG:
Ferramentas de Extração de Texto Otimizadas: Utilizar ferramentas de extração de texto mais robustas pode ajudar a garantir que os dados são interpretados de forma correta. A limpeza do documento antes da extração pode ser essencial para minimizar erros.
Validação Humana: Para documentos críticos, o ideal é que, mesmo com a automação, haja uma revisão humana final. Isso ajuda a prevenir a publicação ou uso de informação incorreta.
Ajuste do Workflow de Documentos: Considere converter PDFs em formatos mais acessíveis, como documentos de texto simples ou ficheiros estruturados como XML ou JSON, que podem ser mais facilmente interpretados pela IA sem perda de contexto.
Conclusão
O uso de RAG em conjunto com modelos de linguagem como o ChatGPT pode ser uma solução poderosa para PMEs que necessitam de processar grandes volumes de informação de forma eficiente. No entanto, é crucial estar ciente dos desafios que surgem, especialmente quando se trata de documentos complexos como PDFs. Entender esses desafios e aplicar as melhores práticas de extração e análise pode evitar alucinações e garantir que as respostas geradas pela IA sejam precisas e úteis.
Se está a considerar implementar IA para melhorar a produtividade da sua PME, experimente adaptar os seus documentos para facilitar a sua leitura pela IA, e, claro, não se esqueça de validar a informação sempre que possível.
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.
Como a Mentoria em IA e Gestão Pode Ajudar a Resolver as Problemas do Empreendedor
Tem sentido dificuldade em gerir o seu negócio? Não está sozinho.
Muitos empreendedores enfrentam desafios constantes que podem ser ultrapassados com a orientação certa. Já pensou em ter um mentor especializado em Inteligência Artificial (IA) e gestão? Neste artigo, vou mostrar-lhe como essa fantástica combinação pode ajuda-lo a superar os sues problemas e a elevar o seu negócio ao próximo nível.
O Desafio: As Dores Comuns dos Empreendedores
Empreender não é uma tarefa fácil, e em Portugal, muitos empresários enfrentam obstáculos que podem impedir o crescimento dos seus negócios. Entre os maiores problemas dos empreendedores estão:
Burocracia e regulamentação: Lidar com uma quantidade excessiva de regras e papelada.
Falta de financiamento: Dificuldade em aceder a recursos financeiros para fazer a empresa crescer.
Gestão de impostos e encargos sociais: O peso fiscal pode ser sufocante para pequenas empresas.
Falta de apoio contínuo: A falta de incentivos e subsídios adequados.
Dificuldade em encontrar talento qualificado: Especialmente em áreas tecnológicas e digitais.
Estes desafios são difíceis de ultrapassar, mas existe uma solução que pode fazer a diferença: a mentoria em IA e gestão. E não, não é só para grandes empresas ou setores tecnológicos. Mesmo as PMEs podem beneficiar — e muito.
Porquê Mentoria em IA e Gestão?
A mentoria já provou ser uma das formas mais eficazes de ajudar empreendedores a crescer. Mas quando combinamos essa orientação com a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) e uma boa gestão de negócios, os resultados podem ser ainda mais impressionantes.
A IA, por si só, tem o potencial de transformar a forma como gere o seu negócio. Através de automação, análise de dados e otimização de processos, pode facilitar a sua vida como empreendedor. Já a mentoria em gestão oferece uma visão estratégica sobre o funcionamento do seu negócio, ajudando-o a tomar decisões informadas e a evitar armadilhas.
Problemas Que São Muitas Vezes Ignorados
Muitos empreendedores ignoram certas áreas críticas porque estão demasiado focados na operação do dia a dia. É aqui que entra a mentoria. Uma boa orientação pode ajuda-lo a perceber áreas que podem estar a ser negligenciadas, como:
Gestão de tempo e recursos: Muitas vezes, os empreendedores gastam tempo em tarefas operacionais, deixando de lado a estratégia. Um mentor pode ajudar-te a identificar onde deves focar-te.
Análise de dados: A IA pode processar grandes volumes de dados para fornecer informações valiosas, mas muitos empreendedores nem sabem por onde começar. Aqui, um mentor pode ensina-lo a usar essas ferramentas para fazer previsões mais acertadas sobre o mercado e o seu negócio.
Inovação e digitalização: Com o ritmo acelerado das mudanças tecnológicas, não inovar pode ser o maior risco para uma empresa. A mentoria em IA e gestão ajuda-lo a identificar oportunidades de digitalização que, de outra forma, poderiam passar despercebidas.
Como a Não Resolução dos Problemas Afeta o Negócio
Ignorar estas áreas pode ter consequências graves:
Perda de competitividade: Ao não adotar tecnologias como a IA, o seu negócio pode ficar para trás, enquanto os concorrentes se tornam mais eficientes e inovadores.
Ineficiência nos processos: A falta de otimização, algo que a IA pode resolver, pode resultar em perda de tempo e dinheiro.
Decisões mal informadas: Sem uma análise adequada de dados, as suas decisões de negócio podem não ser as melhores, levando a perdas financeiras e oportunidades desperdiçadas.
Burnout: Muitos empreendedores tentam gerir tudo sozinhos e acabam a trabalhar mais horas, o que afeta a produtividade e a qualidade do trabalho.
Como a Mentoria em IA e Gestão Pode Resolver Estes Problemas
Agora que sabe as áreas em que pode estar a falhar, vamos ver como a mentoria especializada em IA e gestão pode ajuda-lo a resolver estes problemas de forma prática:
1. Automatização e Otimização de Processos
A IA pode ser usada para automatizar tarefas repetitivas e demoradas, como o atendimento ao cliente, contabilidade ou gestão de inventário. Um mentor especializado em IA pode ajuda-lo a identificar quais os processos que deve automatizar e a escolher as ferramentas certas para isso.
2. Análise de Dados para Tomada de Decisões
As decisões informadas são cruciais para o crescimento do seu negócio. Um mentor pode ensina-lo a usar a IA para processar dados e gerar insights sobre o comportamento dos seus clientes, as tendências do mercado ou a performance financeira da sua empresa. Com estes dados, poderá tomar decisões mais seguras e estratégicas.
3. Melhoria na Gestão do Tempo e dos Recursos
Uma boa gestão é essencial, e a IA pode ajuda-lo a otimizar o uso dos seus recursos (tempo, dinheiro e pessoal). Através de ferramentas de gestão baseadas em IA, pode hierarquizar tarefas, gerir equipas e acompanhar o progresso de projetos de forma eficiente.
4. Acesso a Financiamento e Incentivos
Muitos empreendedores perdem oportunidades de financiamento por não saberem onde procurar ou como se candidatar. Um mentor experiente pode guia-lo através dos processos de candidatura a subsídios e incentivos, e até sugerir formas de usar a IA para melhorar a sua candidatura, tornando-a mais competitiva.
5. Apoio Contínuo e Ajustes Estratégicos
Uma das grandes vantagens da mentoria é o acompanhamento contínuo. Um mentor ajuda-o a ajustar a sua estratégia ao longo do tempo, à medida que o seu negócio evolui e o mercado muda. Ferramentas de IA podem fornecer dados atualizados em tempo real, permitindo que faça ajustes imediatos com base em informações concretas.
6. Desenvolvimento de Competências na Equipa
A IA pode ajudar a identificar lacunas nas competências da sua equipa e sugerir programas de formação personalizados. Com a orientação de um mentor, podes também investir em formação para si e para os seus colaboradores, preparando-os para o futuro digital.
Conclusão: Um Caminho Para o Sucesso
Ter um mentor que compreende a IA e as melhores práticas de gestão pode ser a chave para transformar o seu negócio e resolver muitos dos problemas que tem enfrentado. Através de uma combinação de inovação, otimização de processos e uma gestão estratégica, pode não só ultrapassar os desafios, mas também posiciona-lo como líder no seu mercado.
Se ainda não considerou procurar um mentor, talvez seja a altura de pensar nisso. A mentoria pode ser o ponto de viragem que precisa para levar o seu negócio ao próximo nível.
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.
