“Uma dependência excessiva da IA sem supervisão humana pode levar a decisões incorretas” – Daniel Pereira

Por: Constança Ladeiro e Ana Vieira

A Em entrevista à PME Magazine, Daniel Pereira, Partner da LTPLabs, além de chamar a atenção para a importância da supervisão humana em contexto de IA, aponta o caminho para as pequenas e médias empresas. é uma consultora portuguesa especializada em advanced analytics, que combina ciência dos dados e Inteligência Artificial (IA) para otimizar a tomada de decisão empresarial.

Fundada há 10 anos, e com mais de 100 colaboradores, aposta numa forte base de investigação com soluções inovadoras.

Em entrevista à PME Magazine, Daniel Pereira, Partner da LTPlabs, além de chamar a atenção para a importância da supervisão humana em contexto de IA, aponta o caminho para as pequenas e médias empresas.

“As PME podem beneficiar das duas abordagens para aumentar a eficiência e acelerar o crescimento. A IA Tradicional automatiza processos como gestão de inventário e análise financeira, enquanto a IA Generativa facilita a criação de conteúdos, o suporte ao cliente e o desenvolvimento de novos produtos”, explica Daniel Pereira.

PME Magazine (PME Mag.) – Como surgiu a LTPlabs e quais os serviços que oferece?
Daniel Pereira (D. P.) – A LTPlabs nasceu há 10 anos com a missão de transformar a tomada de decisão nas empresas através da ciência dos dados e da Inteligência Artificial (IA). Hoje, é uma das maiores consultoras portuguesas especializadas em advanced analytics, ajudando organizações de setores como Consumer Goods, Retail, Telecomunicações, Healthcare, Energy e Public Sector a otimizar operações, melhorar a experiência do cliente, aumentar receitas e acelerar a inovação. A nossa abordagem alia um profundo conhecimento de negócio à IA para desenvolver soluções personalizadas e de elevado impacto.

PME Mag. – Como funciona a Inteligência Artificial e quais são as principais diferenças entre a IA Tradicional e a IA Generativa?
D. P. – De forma geral, a Inteligência Artificial aplicada ao contexto empresarial (Business AI) baseia-se na análise de grandes volumes de dados para identificar padrões, gerar previsões e apoiar decisões estratégicas, tornando as operações mais eficientes e informadas.

“Já a IA Generativa vai além da análise de padrões e foca-se na criação de novos conteúdos (…)”

A IA Tradicional faz isso através de modelos preditivos (machine learning) e prescritivos (otimização e simulação), analisando padrões históricos para recomendar ações de forma automatizada e inteligente. Já a IA Generativa vai além da análise de padrões e foca-se na criação de novos conteúdos, como textos, imagens e código. Apesar das diferenças, estas abordagens não se excluem; pelo contrário, complementam-se, permitindo uma automação mais avançada e abrindo novas possibilidades para personalização e inovação.

PME Mag. – Que tipo de problemas a IA Tradicional e a IA Generativa conseguem resolver e em que áreas do mercado já estão a ser utilizadas?
D. P. – A IA está a transformar diversos setores, da manufatura aos serviços. Eis alguns exemplos concretos:
• Gestão da Cadeia de Abastecimento: a IA Tradicional melhora a previsão de procura e otimiza stocks com base em históricos de vendas e fatores externos, enquanto a IA Generativa permite simular diferentes cenários para mitigar disrupções.
• Retalho: a IA Tradicional potencia sistemas de recomendação personalizados, enquanto a IA Generativa cria descrições de produtos e conteúdos de marketing ajustados a cada cliente.
• Saúde: modelos preditivos auxiliam na análise de exames e deteção precoce de doenças, enquanto a IA Generativa automatiza a criação de relatórios médicos com base em anotações clínicas.
• Manufatura: a manutenção preditiva antecipa falhas em equipamentos, e a IA Generativa contribui para o design de peças e componentes otimizados para produção.
• Telecomunicações: a IA Tradicional deteta anomalias na rede, enquanto a IA Generativa melhora a experiência do cliente com assistentes virtuais capazes de resolver questões técnicas.
• Setor Público: a análise de dados ajuda a identificar fraudes fiscais, enquanto chatbots impulsionados por IA Generativa agilizam o atendimento ao cidadão.

Independentemente do setor, a combinação destas abordagens permite otimizar operações, reduzir custos e criar novas oportunidades de crescimento.

PME Mag. – Quais são as potencialidades da IA Generativa em comparação com a IA Tradicional nas pequenas e médias empresas?
D. P. – As PME podem beneficiar das duas abordagens para aumentar a eficiência e acelerar o crescimento. A IA Tradicional automatiza processos como gestão de inventário e análise financeira, enquanto a IA Generativa facilita a criação de conteúdos, o suporte ao cliente e o desenvolvimento de novos produtos. A adoção estratégica destas tecnologias torna as PME mais competitivas, permitindo-lhes escalar operações sem aumentar proporcionalmente os custos.

PME Mag. – Quais as principais limitações e riscos associados à IA Generativa?
D. P – Apesar das suas vantagens, a IA Generativa também apresenta desafios. Um dos principais riscos é a geração de conteúdos imprecisos ou tendenciosos (alucinações), já que os modelos aprendem a partir de dados que podem conter erros ou enviesamentos.

“(…) uma dependência excessiva da IA sem supervisão humana pode levar a decisões incorretas”.

Questões como a privacidade, a proteção de dados e a autenticidade da informação são preocupações críticas, especialmente em setores regulados. Além disso, uma dependência excessiva da IA sem supervisão humana pode levar a decisões incorretas. Para mitigar estes riscos, é essencial garantir transparência, manter uma supervisão criteriosa e auditar continuamente os modelos.

PME Mag. – O ChatGPT, o DeepSeek-R1 e o DeepSeek-V3 representam a evolução da IA Generativa. Como se espera que estas ferramentas impactem o futuro das empresas e do mercado de trabalho?
D. P. – O ChatGPT, o DeepSeek-R1 e o DeepSeek-V3 são exemplos da nova geração de IA Generativa, trazendo avanços significativos na automação e no processamento de linguagem. O ChatGPT destaca-se pela sua versatilidade e facilidade de integração em múltiplos contextos empresariais, desde o atendimento ao cliente até ao suporte à tomada de decisão. Já os modelos open-source DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3 oferecem maior flexibilidade para personalização e destacam-se em tarefas mais exigentes, como raciocínio lógico, programação e análise de dados.

Estas ferramentas estão a transformar a forma como as empresas operam, otimizando processos, melhorando a experiência do cliente e aumentando a produtividade. No mercado de trabalho, permitem automatizar tarefas repetitivas, libertando tempo para funções mais estratégicas e criativas.