Understanding the different types of AI models and tools

The AI ecosystem is growing rapidly and constantly evolving, with different types of models and tools designed to solve different problems. Knowing and understanding the available options and their applications is essential to choosing the right “tool” for each task.

Start by identifying which type of AI best suits the task at hand. Among the most commonly used types of AI are:

• Generative AI, such as Large Language Models (LLMs), used to generate text, code, images, summaries, or to answer questions in natural language.
• Analytics and predictive AI, focused on pattern detection, data classification, forecasting, and decision support.
• AI for process automation, integrated into workflows to reduce repetitive manual tasks.
• Specialized models, trained for specific domains such as computer vision, speech recognition, or document analysis.

Next, explore the main models and tools available on the market in order to:

• Become familiar with the main options currently available.
• Understand which types of tasks each tool is best suited for.
• Evaluate criteria such as cost, performance, security, integration, and maturity.

 

Identifying processes that can benefit most from AI-driven automation

Identifying the areas of the company and the processes that can benefit from AI-driven automation is a critical step to ensure that the technology delivers real value. This involves engaging different departments across the organization to identify repetitive, manual, or time- and resource-intensive tasks that are more prone to human error.

 

Developing and testing

Once areas and processes with potential for AI application have been identified, it is essential to adopt a pragmatic approach. Rather than immediately investing in large-scale projects, creating Proofs of Concept (POCs) allows teams to validate technical feasibility and real business impact with a reduced investment of time and resources.

POCs should be based on scenarios close to reality, using representative data and real-world use cases. This process helps quickly determine whether the solution is effective, identify its limitations, and assess whether the results justify further development with greater resources.

At this stage, generative AI can be a powerful ally. It can be used to map processes, break down complex tasks, generate pseudocode, create initial code, or even support the development of system integrations. This accelerates development, reduces manual effort, and allows different approaches to be tested in less time.

 

Evaluating and measuring results

After development and initial testing, it is essential to evaluate and measure results objectively, using a sufficiently large and representative sample to assess success rates, both in terms of performance gains and business impact. This evaluation should be based on clear metrics such as time reduction, productivity gains, quality improvements, or cost reductions, ensuring that benefits are measurable and comparable to the previous process.

It is also important to recognize that AI will make mistakes. For this reason, results should be continuously monitored and, whenever possible, complemented with detection, validation, and, if necessary, human review mechanisms to ensure reliability and trust in the solution.

 

Assessing risk before integrating AI into your company or application

Before integrating AI solutions into production environments, it is crucial to carefully assess the associated risks, especially when sensitive data or critical systems are involved. Many AI solutions rely on external services, which may require sharing information with third parties. It is essential to understand what data is being sent, how it is stored, processed, and protected, and to ensure compliance with legal and regulatory requirements such as the GDPR.

Another key consideration relates to AI-generated code. While it can accelerate development, this code may contain security vulnerabilities, performance issues, or may not comply with internal best practices. Therefore, it should be treated like any other code produced by a team: reviewed, tested, and validated before being used in production.

In the case of chatbots and other external customer support systems, there are additional risks related to malicious user manipulation. Techniques such as prompt injection can be used to bypass guardrails and attempt to access sensitive information or trigger data exfiltration. To mitigate these risks, it is essential to implement security controls, clear access limits, input validation, and continuous monitoring.

 

********

 

Como adotar a IA de forma eficaz e segura nas empresas

Conhecer os diferentes tipos modelos e ferramentas de IA

O ecossistema de IA é cada vez maior e está em constante evolução, com diferentes tipos de modelos e ferramentas desenhados para resolver diferentes problemas. Conhecer e compreender as diferentes possibilidades e a sua aplicação é essencial para escolher a "ferramenta" certa para cada tarefa.

Começa por perceber que tipo de IA melhor se adequa à tarefa em mãos. Entre os tipos de IA mais usados estão:

• IA generativa, como os Large Language Models (LLMs), utilizada para gerar texto, código, imagens, resumos ou responder a perguntas em linguagem natural.
• IA de análise e previsão, focada na deteção de padrões, classificação de dados, previsões e apoio à tomada de decisão.
• IA para automação de processos, integrada em fluxos de trabalho para reduzir tarefas manuais repetitivas.
• Modelos especializados, treinados para domínios específicos, como visão computacional, reconhecimento de voz ou análise documental.

De seguida explora os principais modelos e ferramentas existentes no mercado para:

• Conhecer as principais opções disponíveis no mercado.
• Entender para que tipo de tarefas cada ferramenta é mais adequada.
• Avaliar critérios como custo, desempenho, segurança, integração e maturidade.

 

Identificar processos que mais podem beneficiar com a automação através de IA

Identificar as áreas da empresa e os processos que podem beneficiar da automação através de IA é um passo crítico para garantir que a tecnologia gera valor real. Envolve os diferentes departamentos da tua empresa, com o objetivo de encontrar as tarefas repetitivas, manuais ou intensivas em tempo e recursos e que estão mais sujeitas a erro humano.

 

Desenvolver e testar

Após identificadas as áreas e processos com potencial para aplicação de IA, é fundamental adotar uma abordagem pragmática. Em vez de investir imediatamente em projetos de grande dimensão, a criação de POCs (Proof of concept) permite validar a viabilidade técnica e o real impacto no negócio, com um investimento reduzido de tempo e recursos.

Os POCs devem basear-se em exemplos próximos da realidade, utilizando dados representativos e cenários reais. Este processo ajuda a perceber rapidamente se a solução é eficaz, quais as suas limitações e se os resultados obtidos justificam um desenvolvimento com mais recursos.

Nesta fase, a IA generativa pode ser uma aliada poderosa. Pode ser utilizada para esquematizar processos, decompor tarefas complexas, gerar pseudocódigo, criar código inicial ou até apoiar na construção de integrações entre sistemas. Isto acelera o desenvolvimento, reduz o esforço manual e permite testar diferentes abordagens em menor tempo.

 

Avaliar e medir os resultados

Após o desenvolvimento e os testes iniciais, é essencial avaliar e medir os resultados de forma objetiva, com uma amostra suficientemente ampla e representativa para avaliar a taxa de sucesso, tanto em termos de ganhos de performance como de impacto nos resultados do negócio. Esta avaliação deve basear-se em métricas claras, como redução de tempo, aumento de produtividade, melhoria da qualidade ou diminuição de custos, garantindo que os benefícios são mensuráveis e comparáveis com o processo anterior.

É igualmente importante ter em conta que a IA vai cometer erros. Por esse motivo, os resultados devem ser monitorizados continuamente e, sempre que possível, complementados com mecanismos de deteção, validação e se necessário revisão humana, assegurando fiabilidade e confiança na utilização da solução.

 

Avaliar o risco antes de integrar na sua empresa ou aplicação

Antes de integrar soluções de IA em ambientes de produção, é fundamental avaliar cuidadosamente os riscos associados, sobretudo quando estão em causa dados sensíveis ou sistemas críticos. Muitas soluções de IA dependem de serviços externos, o que pode implicar a partilha de informação com terceiros. É essencial compreender que dados são enviados, como são armazenados, processados e protegidos, e garantir o cumprimento de requisitos legais e de conformidade, como o RGPD.

Outro ponto de atenção prende-se com o código gerado por IA. Embora possa acelerar o desenvolvimento, esse código pode conter falhas de segurança, problemas de desempenho ou não cumprir boas práticas internas. Por esse motivo, deve ser tratado como qualquer outro código produzido por uma equipa: revisto, testado e validado antes de ser utilizado em produção.

No caso de chatbots e outros sistemas de apoio ao cliente externo, existem riscos adicionais relacionados com a manipulação da IA por utilizadores mal-intencionados. Técnicas como prompt injection podem ser usadas para contornar guardrails e tentar aceder a informação sensível ou provocar a exfiltração de dados. Para mitigar estes riscos, é essencial implementar controlos de segurança, limites claros de acesso, validação de dados de entrada e monitorização contínua.