João Miguel MesquitaA conversa com Elsa Veloso e João Miguel Mesquita surge num momento em que a IA atravessa um ciclo de forte mediatização, impulsionado por empresas como a OpenAI e por ferramentas como o ChatGPT. Mas o foco do episódio está menos no hype e mais no que já pode — e não pode — ser feito com a tecnologia.
Um dos pontos centrais da análise é a distinção entre tarefas digitais e físicas. Segundo Paulo Dimas, a evolução recente da IA permite automatizar, com eficácia crescente, tarefas cognitivas realizadas em ambiente digital — desde produção de conteúdos a análise de informação.
No entanto, essa capacidade não se estende ao mundo físico com a mesma maturidade. A robótica continua a enfrentar limitações relevantes em tarefas simples, sobretudo quando envolvem coordenação motora, adaptação ao contexto e segurança. Para as empresas o retorno da IA está, para já, concentrado em processos digitais. Projetos que dependam de automação física continuam a exigir avaliação mais cautelosa.
Outro eixo da conversa prende-se com a evolução dos modelos de linguagem e a sua capacidade de simular interações humanas. Na prática, sistemas atuais conseguem cumprir o critério definido por Alan Turing, sendo difíceis de distinguir de um interlocutor humano. Mas essa evolução traz um efeito colateral, a tendência para confundir fluência com compreensão.
Paulo Dimas recorda casos em que utilizadores atribuíram consciência a sistemas de IA, sublinhando que essa leitura é incorreta. Os modelos não têm intenção nem entendimento próprio — produzem respostas com base em padrões aprendidos. Este ponto é crítico para organizações que começam a integrar IA em processos de decisão. A tecnologia pode apoiar, mas não substitui julgamento humano.
A análise do podcast aborda também o chamado “duplo uso” da inteligência artificial. As mesmas capacidades que permitem ganhos de eficiência podem ser utilizadas em contextos problemáticos.
Entre os exemplos referidos estão a produção de desinformação em escala, através de deepfakes, e o desenvolvimento de sistemas com capacidade de decisão autónoma em contexto militar.
Apesar disso, Paulo Dimas sublinha que a IA não atua de forma independente. Todas as aplicações partem de objetivos definidos por humanos. O risco está, portanto, na utilização da tecnologia, não numa autonomia intrínseca.
O tema das armas autónomas surge como um dos mais sensíveis da conversa. A tecnologia já permite desenvolver sistemas capazes de identificar e atacar alvos com reduzida intervenção humana no momento da decisão.
A redução de custos e a acessibilidade crescente destes sistemas aumentam o potencial de risco. Ainda assim, o especialista reforça que estas soluções são desenhadas com base em intenções humanas, mantendo a responsabilidade fora da máquina.
A discussão ganha relevância num contexto internacional onde a regulação ainda é fragmentada e a aplicação de normas varia entre blocos geopolíticos. No plano empresarial, o conceito de IA responsável emerge como um dos temas estruturantes. O Center for Responsible AI, liderado por Paulo Dimas, desenvolveu 19 soluções com base em princípios como equidade, transparência e privacidade.
Mais do que uma resposta regulatória, esta abordagem é apresentada como fator de competitividade. Produtos que integram estes princípios desde a origem tendem a ser mais robustos e melhor posicionados em mercados exigentes.
O podcast destaca ainda aplicações concretas com impacto direto no negócio.
A Feedzai trabalhou na redução de enviesamentos em sistemas de deteção de fraude, melhorando a precisão sem penalizar determinados grupos de utilizadores.
Na saúde, a Sword Health utiliza IA para escalar serviços de fisioterapia remota, aumentando a capacidade de resposta sem eliminar o papel dos profissionais.
Os exemplos apontam para um padrão comum: a IA como complemento, e não substituto, do trabalho humano.
A retenção de talento surge como uma preocupação transversal. Portugal continua a formar profissionais qualificados em inteligência artificial, mas enfrenta dificuldades em mantê-los no país.
Para Paulo Dimas, a criação de ecossistemas orientados para produto — e não apenas para projetos — é essencial para inverter essa tendência e gerar valor económico sustentável.
A inteligência artificial já é uma tecnologia relevante para o negócio, mas exige uma leitura realista. Não é autónoma, não substitui decisões humanas e não resolve todos os problemas. O seu valor depende da forma como é aplicada — e das escolhas estratégicas feitas pelas organizações.
