Da experimentação ao impacto na adoção de Inteligência Artificial
Hugo de Sousa, Founder & CEO da Mars Shot:
A adoção de Inteligência Artificial está a entrar numa nova fase. Depois da disseminação de ferramentas de produtividade e de projetos-piloto, o foco começa a deslocar-se para o redesenho dos processos, a criação de capacidades permanentes e uma governação capaz de combinar velocidade, segurança e impacto mensurável.
Nesta entrevista, Hugo de Sousa explica por que razão a vantagem competitiva estará menos em possuir tecnologia proprietária e mais na capacidade de transformar a IA em resultados concretos para o negócio. Aborda ainda o desafio da adoção, a necessidade de estruturas dedicadas e o papel da governação no contexto do AI Act e da NIS2.
A próxima fase da adoção de IA
Na sua perspetiva, qual será a mudança com maior impacto na atividade da Mars Shot ou do respetivo setor nos próximos 12 meses?
H.S.: Acredito que estamos a entrar numa segunda fase da adoção de Inteligência Artificial nas organizações. A primeira foi dominada pelo que chamamos Everyday AI: colocar ferramentas como o Copilot ou o ChatGPT nas mãos das pessoas, aumentar a produtividade individual e começar a criar assistentes e agentes relativamente simples. Tudo isso continuará a crescer e é importante. Mas já não chega.
A próxima grande transformação será levar a IA para o centro dos processos das organizações. Existe uma distinção importante entre usar IA nos processos e redesenhar processos com IA. No primeiro caso, partimos de um processo existente e introduzimos IA em determinados passos para o tornar mais rápido ou eficiente. No segundo, colocamos uma pergunta mais radical: se este processo fosse desenhado hoje, a partir das capacidades atuais da IA, continuaria sequer a existir desta forma?
Quantas etapas eliminaríamos? Que decisões poderiam ser automatizadas? Onde deveria continuar a existir intervenção humana? Que novos serviços ou modelos de negócio se tornam possíveis?
É aqui que acredito que estará uma parte significativa do impacto económico da IA nos próximos anos. Deixaremos progressivamente de medir a adoção pelo número de licenças, prompts, assistentes ou agentes criados e começaremos a avaliá-la pela transformação efetiva dos processos e pelos resultados produzidos.
Também não acredito que, no curto prazo, a generalidade das empresas portuguesas vá desenvolver os seus próprios modelos de IA, treinados localmente, ou construir grandes infraestruturas proprietárias. Haverá naturalmente exceções, sobretudo em organizações com escala, dados ou requisitos específicos, mas durante bastante tempo a maior parte do mercado continuará a construir sobre plataformas comerciais como Microsoft, OpenAI, Anthropic, Google e outros grandes fornecedores.
O desafio competitivo estará menos em ter o modelo e muito mais em saber o que fazer com ele. Isso torna a adoção ainda mais importante, porque a adoção de IA não se resume à tecnologia. Envolve estratégia, liderança, pessoas, processos, dados, governação, segurança e engenharia, bem como a capacidade de transformar todos estes elementos em resultados.
É precisamente por isso que queremos afirmar cada vez mais a Mars Shot como o parceiro para all things AI Adoption. Não queremos ser apenas a empresa que dá formação, define uma estratégia ou desenvolve uma solução. Queremos acompanhar uma organização desde a administração até às equipas operacionais: definir a ambição e o modelo de governação, preparar líderes e pessoas, identificar oportunidades, redesenhar processos, desenvolver soluções e agentes, criar capacidades internas e medir o impacto produzido.
Esta visão começa também a ganhar expressão internacional. Já realizámos projetos fora de Portugal, incluindo em Espanha e nos Países Baixos, em setores como turismo, hotelaria e bens de consumo, e estamos a aumentar significativamente a nossa exposição internacional. Mais recentemente, fomos selecionados para um projeto no Kuwait, no setor bancário, precisamente na área de AI Governance, num mercado com enorme investimento e ambição em torno da Inteligência Artificial.
Para uma empresa portuguesa ainda jovem, esta internacionalização é particularmente relevante. Mostra-nos que o problema que estamos a resolver não é apenas português. Organizações em geografias e setores muito diferentes procuram responder à mesma questão: como passar do enorme potencial da IA para uma adoção real, segura e com impacto mensurável no negócio? É aí que queremos estar.
O desafio da adoção
Que desafio considera ainda subestimado pelas organizações?
H.S.: O maior desafio continua a ser a adoção. E, paradoxalmente, quanto melhores ficam os modelos de Inteligência Artificial, mais evidente se torna este problema.
A tecnologia deixou de ser, em muitos casos, a principal barreira. Hoje, qualquer organização consegue ter acesso, em poucos minutos, a capacidades de IA que há três anos exigiriam equipas especializadas e investimentos significativos. O problema é que ter acesso à tecnologia não significa conseguir transformar uma organização com ela.
Continuamos a encontrar empresas que medem o seu avanço em IA pelo número de licenças de Copilot distribuídas, pelo número de pessoas que receberam formação, pelos projetos-piloto realizados ou pelos agentes desenvolvidos. São indicadores úteis, mas não são indicadores de impacto. Uma organização pode ter milhares de licenças e continuar essencialmente a trabalhar da mesma maneira.
Para mim, a pergunta relevante é outra: o que mudou efetivamente na organização por causa da IA? Que processo passou de cinco dias para cinco minutos? Que atividade deixou de ser necessária? Que decisão passou a ser tomada com mais informação? Quantas horas foram libertadas? Que receita adicional foi criada? Que experiência do cliente melhorou?
É aqui que o desafio da adoção é frequentemente subestimado, porque não é apenas tecnológico. É profundamente organizacional. Obriga a alterar processos, responsabilidades, competências, incentivos, formas de decisão e, muitas vezes, a própria estrutura das equipas.
Existe ainda outro problema: a velocidade. A tecnologia está a evoluir muito mais depressa do que os ciclos tradicionais de transformação das grandes organizações. Se uma empresa demora seis meses a aprovar um caso de uso, outros tantos a contratar um fornecedor e mais um ano a implementá-lo, quando chega ao fim, provavelmente a tecnologia já mudou substancialmente.
As organizações precisam, por isso, de aprender a transformar-se continuamente: experimentar rapidamente, medir, abandonar o que não cria valor e escalar o que funciona.
Na Mars Shot usamos uma expressão que resume bem esta ideia: menos pilotos, mais impacto. O objetivo já não pode ser demonstrar que a IA funciona. O desafio é conseguir que funcione dentro das organizações e produza resultados.
Uma capacidade permanente de adoção
Que medida concreta deveriam as empresas começar a preparar hoje?
H.S.: Criaria uma capacidade permanente de adoção de IA, com responsabilidade executiva, pessoas dedicadas, orçamento e objetivos mensuráveis.
Há uma pergunta que faço frequentemente a administradores e executivos: quantas pessoas têm hoje, a tempo inteiro, dedicadas a garantir que a empresa tira partido da Inteligência Artificial?
Surpreendentemente, em muitas organizações, a resposta ainda é nenhuma.
Há pessoas em IT, inovação, transformação digital, dados, recursos humanos ou áreas de negócio que acumulam esta responsabilidade com muitas outras. Mas poucas organizações criaram verdadeiramente uma capacidade dedicada para descobrir continuamente onde a IA pode criar valor e garantir que essas oportunidades chegam à operação.
Não defendo necessariamente a criação de grandes departamentos de IA. Provavelmente seria um erro. Defendo uma estrutura pequena, multidisciplinar e muito próxima da gestão de topo e do negócio, que pode assumir a forma de um AI Office ou de um AI Centre of Excellence e funcionar como acelerador da organização.
Essa equipa deve manter um pipeline vivo de oportunidades de IA, ajudar as áreas de negócio a identificar e quantificar valor, priorizar casos de uso, mobilizar rapidamente as competências necessárias, garantir governação e segurança, acompanhar a adoção e medir resultados. Deve ainda conseguir distinguir rapidamente aquilo que merece investimento daquilo que é apenas uma experiência interessante.
Existe, porém, uma condição fundamental: essa capacidade não pode transformar-se num novo silo. O objetivo não é criar uma equipa que faça IA, mas uma equipa que permita a toda a organização utilizar melhor a IA.
A médio prazo, acredito que veremos algo semelhante ao que aconteceu com o digital. Houve uma altura em que ter uma equipa digital era diferenciador. Depois, o digital passou simplesmente a fazer parte da empresa. Com a IA acontecerá provavelmente o mesmo.
Até lá, alguém tem de ser responsável pela aceleração. Se todos forem responsáveis pela adoção de IA, existe um risco elevado de ninguém ser verdadeiramente responsável.
Governação para acelerar com segurança
No contexto do AI Act e da NIS2, que mudança de governação considera mais urgente nas empresas?
H.S.: A mudança mais urgente é deixar de encarar a governação de IA essencialmente como um exercício de compliance e começar a tratá-la como uma capacidade de gestão.
Naturalmente, o AI Act e a NIS2 aumentam as responsabilidades das organizações em matérias como risco, segurança, dados, supervisão e accountability. Isso é positivo. Mas existe o risco de respondermos a esta nova realidade da forma tradicional: criar mais políticas, formulários, comités e processos de aprovação.
Se fizermos apenas isso, podemos ficar mais conformes no papel e, simultaneamente, tornar a organização mais lenta.
Uma boa governação de IA deve conseguir responder a perguntas muito concretas: que IA estamos a utilizar? Para quê? Com que dados? Quem é responsável? Qual é o risco? Que decisões pode tomar autonomamente? Onde é obrigatória supervisão humana? Como sabemos se continua a comportar-se como esperado?
Parece básico, mas muitas organizações ainda não conseguem responder de forma consolidada nem à primeira pergunta.
O desafio aumentará significativamente com os agentes. Quando começamos a dar à IA capacidade não apenas para responder a uma pergunta, mas também para consultar sistemas, utilizar informação corporativa, executar tarefas ou desencadear ações, a governação deixa de poder ser apenas documental. Tem de estar incorporada na arquitetura, nos processos e na própria operação.
Por isso, acredito que as empresas devem criar um verdadeiro sistema de governação de IA: um inventário de sistemas e casos de uso, classificação de risco, responsáveis claros, regras sobre dados e fornecedores, níveis de autonomia, mecanismos de aprovação proporcionais ao risco, monitorização e capacidade de intervenção quando alguma coisa não funciona como esperado.
Acrescentaria uma dimensão que considero crítica: governar não pode significar proibir.
As pessoas já utilizam IA, muitas vezes independentemente das políticas formais da organização. Se a resposta corporativa for simplesmente bloquear ferramentas e aumentar restrições, o resultado pode ser mais shadow AI e menos controlo real.
A melhor governação cria uma espécie de autoestrada para a utilização de IA: define limites, regras e mecanismos de segurança muito claros, mas permite que, dentro desses limites, as pessoas e as equipas avancem rapidamente.
No fundo, a AI Governance não deve existir para impedir a adoção. Deve permitir que uma organização adote IA mais depressa, com maior confiança e com um nível de risco que compreende e decidiu aceitar.
Sobre a Mars Shot
A Mars Shot – Redefining Limits é uma consultora portuguesa especializada na adoção de Inteligência Artificial, ajudando organizações a transformar IA em produtividade, eficiência, crescimento e novos modelos de trabalho.
A empresa trabalha de forma integrada ao longo de todo o ciclo de adoção: aconselhamento executivo e estratégia, AI Governance, capacitação de líderes e colaboradores, identificação e priorização de oportunidades, redesenho de processos, desenvolvimento e implementação de soluções e agentes de IA e criação de capacidades permanentes de adoção através de AI Offices e Centres of Excellence.
A Mars Shot trabalha com organizações de média e grande dimensão em setores como banca e serviços financeiros, indústria, retalho, saúde, turismo e hotelaria, administração pública e bens de consumo, em Portugal e, cada vez mais, internacionalmente.
A sua ambição é ser o parceiro das organizações para all things AI Adoption, da estratégia à execução e da administração à operação.
Stop doing AI Theatre. Start building AI impact.