IA na empresa: ad hoc ou orientada por estratégia? Talvez nem tudo deva ficar na cloud

IA na Empresa — ad hoc ou orientada por estratégia? Esta é a questão central que orienta a reflexão ao longo deste artigo. Abaixo, destacamos quatro ideias-chave para enquadrar a abordagem e estimular uma implementação mais consciente:

• É preciso pensar a IA antes de “usar IA”. A tecnologia deve ser precedida por uma reflexão clara sobre objetivos e impactos.
• Usar IA de forma estratégica e não apenas reativa. A resposta ao novo não pode ser apenas entusiasmo: requer visão de longo prazo.
• Criar valor efetivo com IA deve centrar-se no fator humano e não nas ferramentas. A tecnologia é meio, não fim. Pessoas preparadas são o diferencial.
• Balancear a estratégia híbrida de internalização/externalização da IA. Nem tudo precisa de estar na cloud — e nem tudo deve ficar fora dela.

1. Introdução

A Inteligência Artificial (IA) está a transformar o trabalho nas empresas, da redação de textos à análise de dados, da automação de emails à gestão de clientes.

Mas estamos a usar IA de forma estratégica ou apenas reativa? A resposta a esta pergunta define o impacto real da tecnologia nos resultados das organizações.

Se cada colaborador usar a ferramenta que quiser, sem orientação nem regras, o retorno potencial da IA não é garantido. Mais grave: pode até gerar riscos legais e de reputação.

E há outro dilema pouco discutido: deve toda a IA correr na cloud?

A resposta é clara: não. Para uma adoção sustentável e segura, é necessário um equilíbrio entre cloud pública e soluções internas (self-hosted). Este artigo explica porquê e como.

2. O risco da IA ad hoc

Deixar que cada colaborador explore a IA por conta própria parece moderno, mas traz consequências sérias:

• Falta de alinhamento com os objetivos da empresa.
• Desigualdade de competências. Uns dominam, outros ficam de fora.
• Riscos de segurança. Pode haver partilha de dados sensíveis em plataformas externas.
• Duplicação de esforços. Vários departamentos a resolver o mesmo problema com ferramentas diferentes.

A ausência de uma visão global transforma uma oportunidade em caos.

2.1 Cloud ou self-hosted? Depende do que está em jogo

As ferramentas de IA na cloud são atrativas: são fáceis de usar, escaláveis e exigem menos investimento inicial. São ótimas para:

• Prototipagem rápida.
• Automatização de tarefas simples.
• Equipas pequenas com pouca capacidade técnica.

No entanto, há desvantagens importantes:

• Custo cumulativo. O modelo pay-per-use pode ser insustentável a médio prazo.
• Perda de controlo sobre os dados.
• Risco de lock-in com fornecedores.
• Conformidade com o RGPD. Nem todas as soluções cloud estão alinhadas com a regulamentação europeia.

Por isso, a opção self-hosted — em que a IA é instalada e gerida internamente — ganha relevância. Esta abordagem permite:

• Maior privacidade e segurança.
• Personalização do modelo com dados da empresa.
• Integração com sistemas internos.
• Redução da dependência de terceiros.

“Os modelos self-hosted exigem mais esforço técnico, mas garantem maior desempenho, controlo e adaptação”, como explica a empresa BentoML, especialista em criar soluções internas ou privadas (self-hosted), neste artigo (bentoml.com).

2.2 A estratégia híbrida: combinar o melhor dos dois mundos

Não é preciso escolher um só caminho. O modelo mais eficaz é híbrido: usar cloud onde faz sentido e internalizar o que é crítico.

Esta abordagem permite tirar partido da velocidade da cloud e da segurança da infraestrutura local.

2.3 Soberania digital e contexto europeu

• Na Europa, a discussão sobre soberania digital é cada vez mais relevante. Muitos países e empresas procuram reduzir a dependência de infraestruturas fora do espaço europeu.

  Exemplos:

  • A iniciativa OpenEuroLLM, que promove modelos de IA de código aberto, alinhados com os valores europeus (fintechweekly.com).
  • A crescente preocupação com a proteção de dados sensíveis, sobretudo nos setores financeiro, da saúde e da justiça.
  • A tendência para hospedar IA em datacenters nacionais ou comunitários.

  Portugal está a acompanhar esta evolução, com universidades e empresas a investir em IA mais autónoma, segura e ética.

2.4 Capacitar pessoas e não apenas instalar ferramentas

• A tecnologia, por si só, não resolve problemas. É preciso formar as pessoas — não apenas em como usar IA, mas em quando e porquê. A liderança tem um papel vital neste processo:

  1. Definir uma estratégia de IA alinhada com o negócio.
  2. Mapear áreas onde a IA pode gerar mais valor.
  3. Estabelecer políticas claras de uso.
  4. Investir na capacitação prática e contínua dos colaboradores.
  5. Avaliar periodicamente os riscos, ganhos e limites da IA.

  Adotar IA sem um plano é como entregar um volante a cada pessoa sem indicar o destino. Todos podem conduzir… mas dificilmente chegarão ao mesmo lugar.

  Tal como na condução, o domínio da tecnologia exige mais do que ferramentas: requer orientação, prática e uma estratégia definida. Soluções como a formação-ação ajudam as empresas a alinhar capacitação, planeamento e implementação — criando percursos claros e resultados consistentes.

3. Conclusão

A IA não é apenas uma moda — é uma ferramenta poderosa que pode redesenhar o futuro das empresas. Mas esse futuro só será positivo se for construído com intenção.

A cloud tem o seu lugar. Mas nem tudo deve ficar lá. Para proteger os dados, garantir conformidade e criar diferenciação estratégica, é necessário reaver parte do controlo tecnológico.

Empresas que equilibrem agilidade com responsabilidade, rapidez com segurança, e liberdade com estratégia, estarão melhor preparadas para a próxima década.

Não basta “usar IA”. É preciso pensar a IA.