Em resumo
- A IA é boa a ler dados de entrada não estruturados, a criar rascunhos, a comparar e a resumir.
- É fraca em cálculos exatos sem dados que os sustentem e em decisões que exigem responsabilidade.
- Os melhores pontos de partida são processos frequentes e demorados, com um resultado claro e uma pessoa que aprova.
- Algumas utilizações, como a filtragem de candidaturas, são consideradas de risco elevado pelo Regulamento da IA e exigem especial cuidado.
Onde a IA ajuda realmente na empresa
Quase todas as utilizações úteis seguem o mesmo padrão: a informação chega de forma não estruturada, como e-mail, PDF, fotografia ou mensagem de voz. Alguém tem de a ler, compreender, relacionar com dados de um programa e transformá-la em algo: uma resposta, um registo, uma sugestão. É precisamente esse trabalho preparatório que a IA pode assumir. A decisão continua a ser humana.
Os exemplos seguintes descrevem processos típicos, não projetos de clientes. Mostram onde a IA intervém nos diferentes departamentos. Em todos eles, a IA prepara, uma pessoa verifica e decide antes de qualquer envio para o exterior ou lançamento contabilístico.
Doze casos de utilização por departamento
1. Vendas: preparar orçamentos
A IA lê pedidos, identifica informações em falta, sugere itens da sua lista de preços e cria um rascunho. Saiba mais no artigo Criar orçamentos com IA.
2. Vendas: classificar leads
Os novos contactos são complementados com dados empresariais disponíveis publicamente, classificados segundo os seus critérios e apresentados à equipa comercial com um breve resumo.
3. Apoio ao cliente: responder a pedidos
Os pedidos são lidos, classificados e respondidos com os dados corretos, inicialmente como rascunho para aprovação. Saiba mais no artigo Automatizar pedidos de clientes. A página Apoio ao cliente com IA mostra como implementamos este processo.
4. Compras: comparar orçamentos de fornecedores
Os dados de orçamentos em diferentes formatos são extraídos e reunidos numa tabela uniforme: preços, prazos de entrega, condições e desvios em relação ao pedido.
5. Compras: conferir confirmações de encomenda
As confirmações dos fornecedores são comparadas com a encomenda. As diferenças nos preços, quantidades ou datas são imediatamente detetadas.
6. Contabilidade: registar faturas recebidas
As faturas eletrónicas, em PDF ou digitalizadas são lidas, conferidas com a encomenda e a guia de remessa e entregues já preparadas. Saiba mais em Automatizar as faturas recebidas.
7. Recursos humanos: responder a perguntas dos colaboradores
Um assistente responde a perguntas sobre férias, despesas de deslocação ou processos com base nas suas regras internas. Os novos colaboradores encontram os documentos mais depressa.
8. Controlo de gestão: escrever relatórios
Os números da contabilidade, da gestão comercial e do CRM são reunidos, as anomalias assinaladas e é criado um rascunho em texto para o relatório mensal.
9. Logística: extrair dados de guias de remessa e documentos de transporte
Os dados de guias de remessa, cartas de porte e documentos aduaneiros são registados e integrados no sistema de gestão comercial, com as incoerências assinaladas.
10. Marketing: textos e traduções
Os textos de produtos, publicações e traduções são criados como rascunhos no seu tom. Uma pessoa verifica os factos, preços e afirmações antes da publicação.
11. Direção: atas e documentos de apoio à decisão
As reuniões são resumidas, as tarefas registadas com responsáveis e prazos, e os documentos condensados num breve documento de apoio à decisão.
12. Área técnica e assistência: tornar o conhecimento fácil de encontrar
Os manuais, fichas técnicas e instruções internas passam a ser pesquisáveis. Os colaboradores fazem perguntas pelas suas próprias palavras e recebem respostas com indicação da fonte.
O que não funciona bem
- Números exatos sem dados de base: os preços, quantidades e prazos têm de vir dos seus programas, e não do modelo de linguagem.
- Decisões que implicam responsabilidade: despedimentos, decisões de crédito ou avaliações jurídicas continuam a caber às pessoas.
- Seleção de pessoal: a IA que filtra ou avalia candidaturas é considerada IA de risco elevado pelo Regulamento da IA. Saiba mais em Categorias de risco.
- Processos pouco claros: se ninguém consegue explicar exatamente como funciona um processo, nenhuma IA o pode assumir de forma fiável. Nesse caso, é preciso esclarecê-lo primeiro.
A tecnologia por trás das soluções
- Modelos de linguagem: leem e escrevem textos. A ligação é feita através das interfaces dos prestadores, sempre que possível com tratamento de dados na UE.
- Ferramentas de automatização: programas como n8n, Make ou Power Automate ligam as etapas e os seus programas. Saiba mais em n8n na empresa.
- Bases de conhecimento: os documentos da empresa são preparados de modo a que a IA possa responder com base neles e indicar a fonte, em vez de formular livremente.
- Os seus programas: a gestão comercial, o CRM, a contabilidade e o arquivo mantêm-se. São ligados através de interfaces.
Como encontrar o ponto de partida certo
- Identificar as tarefas que consomem tempo: pergunte em cada departamento que atividade de rotina ocupa mais tempo.
- Avaliar: com que frequência ocorre, existem regras claras, os dados estão em formato digital e qual seria o prejuízo em caso de erro?
- Escolher um processo: frequente, demorado, de risco reduzido e com uma pessoa responsável pela aprovação.
- Funcionamento em teste: a solução começa por funcionar em paralelo com o trabalho habitual, com indicadores claros.
Quem pretende começar em vários departamentos ao mesmo tempo beneficia de uma breve consultoria em IA que avalie os processos e defina uma ordem.