Boas Práticas em IA: Inovar com Responsabilidade

1. Governance e conformidade desde o primeiro dia

A adoção da IA deve começar com um quadro sólido de governance. Isto significa:

• Documentar todo o ciclo de vida do modelo.
• Definir processos para avaliação de risco e auditoria.
• Garantir conformidade com regulamentos europeus, como o AI Act e o RGPD.

Uma governance clara reduz riscos e aumenta a confiança de clientes e parceiros.

2. Definir objetivos claros e valor mensurável

Antes de iniciar qualquer iniciativa de IA, as empresas devem perguntar: que problema estamos a resolver?

As boas práticas incluem:

• Definir KPIs claros (por exemplo, tempos de processamento reduzidos ou maiores taxas de conversão).
• Começar com projetos-piloto de baixo risco, testando em pequena escala antes de expandir.
• Monitorizar continuamente os resultados para refinar a estratégia.

3. Equipas dedicadas e upskilling

A adoção de IA requer competências especializadas. As empresas que criam equipas focadas em IA ou centros de excelência aceleram a adoção de forma mais eficaz.

Igualmente importante é a formação contínua, adaptada a cada função — desde as equipas comerciais que utilizam assistentes de IA até aos engenheiros que constroem modelos avançados.

4. Ética, transparência e segurança de dados

A confiança é uma das pedras basilares da IA responsável. Para a construir, é fundamental:

• Proteger dados através de encriptação, anonimização e controlos de acesso rigorosos.
• Garantir a qualidade e diversidade dos conjuntos de dados usados no treino.
• Optar por soluções que forneçam explicabilidade, tornando as decisões da IA mais fáceis de compreender.
• Definir diretrizes éticas claras para prevenir enviesamentos e discriminação.

5. Monitorização e adaptação contínuas

Os modelos de IA nunca são estáticos. O seu desempenho deve ser acompanhado através de métricas como acurácia, recall e F1-score, com ajustes constantes:

• Re-treinar modelos com dados atualizados.
• Afinar algoritmos e parâmetros.
• Substituir modelos quando deixam de cumprir os resultados esperados.

Esta melhoria contínua garante que a IA permanece eficaz e relevante ao longo do tempo.

Adotar as melhores práticas em IA é mais do que uma obrigação regulatória — é uma oportunidade para criar produtos confiáveis, processos mais eficientes e relações mais fortes com os clientes.

Na Luza Technology, acreditamos que a inovação deve andar sempre de mãos dadas com a responsabilidade. É por isso que apoiamos as empresas portuguesas na implementação de soluções de IA alinhadas com os mais altos padrões de qualidade e conformidade europeia.

Fontes:

• The General-Purpose AI Code of Practice | Shaping Europe’s digital future
• What is Responsible AI - Azure Machine Learning | Microsoft Learn
• Evaluating AI models — Docs | IBM watsonx

por Marcelle Guedes, Senior Data Scientist na Luza