Cazombo76

A transformação digital nas grandes organizações deixou de ser um exercício retórico para se tornar numa corrida real, com impacto direto na forma como os colaboradores trabalham, interagem e criam valor. Um dos casos mais ilustrativos desta mudança silenciosa – mas profundamente estrutural – vem de Madrid, onde o Indra Group, referência global em defesa, tráfego aéreo, espaço e tecnologia digital, acaba de divulgar os primeiros resultados da adoção em larga escala da inteligência artificial generativa no seu tecido operacional. Em apenas um ano, mais de 3.000 colaboradores da Indra começaram a utilizar ativamente o Microsoft 365 Copilot, solução baseada em IA generativa, integrada nas ferramentas Microsoft já familiares aos utilizadores. Com presença em mais de 140 países e um universo de 57 mil colaboradores, a empresa revela agora que os ganhos vão muito além da simples produtividade: “Estamos a assistir a uma mudança cultural no modo como as nossas equipas operam – mais ágil, mais criativa e com foco na inovação”, sublinha Luis Navarrete, CIO do grupo e impulsionadora do programa. A implementação do Copilot não foi um simples exercício tecnológico. Sustentada por uma metodologia própria, desenvolvida internamente e ancorada em quatro pilares – formação estruturada, rede de utilizadores-chave, casos de uso transversais e comunicação alinhada com os objetivos do negócio – a Indra orquestrou uma operação que mais se assemelha a uma revolução industrial do século XXI, com IA no papel de catalisador. A responsável pela Governação e Estratégia de Sistemas de Informação do programa, Carmen Bauset Carbonell, descreve o processo como “industrializado”, mas profundamente humano: “Investimos em capacitar os nossos profissionais e em criar uma rede de ‘campeões’ que lideram a adoção por dentro, tornando a IA parte do seu quotidiano profissional”. Os dados internos são expressivos: 79% dos utilizadores consideram úteis os casos de utilização desenvolvidos; há uma poupança média de duas horas por semana por colaborador – um valor que poderá triplicar com a maturação da utilização da ferramenta – e a produtividade aumentou 5%. A satisfação com o Copilot está nos 4 pontos em 5, segundo as métricas internas. Mas são os testemunhos das equipas que revelam a verdadeira mudança. Esperanza Marchante, da área de Mobilidade, e Patricia Leal, responsável de Desenvolvimento de Negócios na Minsait (subsidiária digital da Indra), destacam o salto qualitativo nas propostas comerciais e a redução de 90% no tempo necessário para tarefas repetitivas, como análise documental ou elaboração de apresentações. IA como motor da estratégia A adoção do Microsoft 365 Copilot foi alicerçada na sua integração nativa com as ferramentas de produtividade já utilizadas, como o Word, Excel, PowerPoint e Outlook. “A escalabilidade e a segurança da plataforma foram determinantes para a nossa escolha”, explica Julia Martos, Head of Information Systems Technology. A colaboração com a Microsoft não se ficou pela simples adoção tecnológica, tendo evoluído para um modelo de coinovação. Um dos desenvolvimentos mais relevantes foi a criação de agentes inteligentes personalizados com o Agent Builder, entre os quais se destaca o Indra M365 Copilot Helper, um assistente digital concebido para acelerar a curva de aprendizagem e democratizar o acesso ao conhecimento sobre a ferramenta. O programa, que já cobre mais de 80% da base elegível de utilizadores, prepara-se agora para entrar numa nova fase de crescimento: a integração de mais 1.500 utilizadores em todo o mundo e a implementação do Copilot Chat a uma escala transversal. A ambição da Indra vai além da sua própria transformação: através da Minsait, vencedora do prémio Microsoft Spain Partner of the Year em 2024, a empresa posiciona-se agora como parceiro estratégico na transformação digital de entidades públicas e privadas. A aposta estende-se a todo o ecossistema Microsoft, incluindo o Copilot Studio e as chamadas tecnologias Agentic, com foco na personalização de soluções, gestão da mudança e criação de valor através da inteligência artificial. Com as empresas em rápida transformação, onde a pressão por eficiência e diferenciação não abranda, a experiência da Indra mostra uma lição: a integração inteligente da IA generativa não é um luxo experimental, mas uma condição de competitividade. Mais do que adotar tecnologia, trata-se de reposicionar o trabalho humano no centro de uma nova economia da atenção, da criatividade e da decisão assistida.

O ChatGPT continua a liderar o mercado mundial de chatbots de IA, mas a sua participação caiu de 84,21% em abril para 79,86% em junho de 2025, um recuo de 4,35 pontos percentuais, de acordo com o Statcounter. A tendência insere-se num contexto de concorrência crescente: desde o início do ano, os fabricantes aceleram o lançamento de novas funcionalidades e serviços com o objetivo de se consolidarem num segmento cuja procura empresarial se multiplica exponencialmente. O principal beneficiado do novo equilíbrio é o Microsoft Copilot, cuja quota mundial saltou 4,6 pontos no mesmo período, para 4,83%, graças à sua implementação nativa no Windows, Office, Outlook, Excel e Teams através da atualização «Copilot Plus». A estratégia de distribuição integrada reduziu o atrito para os milhões de utilizadores do Microsoft 365, favorecendo a experimentação e o uso contínuo do assistente sem mudanças de plataforma ou processos internos. A irrupção de outros atores teve um impacto menor: o Perplexity caiu aproximadamente um ponto, situando-se em 11%, enquanto o Google Gemini perdeu 0,12 pontos e ficou em 2,19%. O DeepSeek, lançado em janeiro, foi a exceção, com um avanço de 0,14 pontos que lhe permitiu ultrapassar 1% da quota mundial. Impacto nas estratégias empresariais Na Europa, o ChatGPT recuou quase seis pontos e o Copilot avançou mais de sete em dois meses, uma tendência que os departamentos de TI valorizam ao planear renovações de licenças e políticas de IA. O diferencial europeu, semelhante ao dos Estados Unidos — país onde o ChatGPT perdeu 10,12 pontos e o Copilot ganhou 10,68 pontos — indica que a integração com suítes de escritório consolidadas é um fator decisivo para as organizações. Por outro lado, a Ásia amorteceu a queda da quota de mercado global do ChatGPT, já que esse chatbot cedeu apenas 2,5% nesse mercado. Esse comportamento mais conservador sugere que as empresas da região mantêm uma forte inércia no uso de soluções já implementadas ou exploram alternativas locais, como o DeepSeek, antes de adotar ferramentas integradas em ecossistemas ocidentais. Os dados apontam para a necessidade de avaliar não apenas a capacidade linguística ou as tarifas por uso, mas também a proximidade do assistente às aplicações cotidianas dos funcionários. A disponibilidade imediata do Copilot no ambiente de trabalho e nos fluxos de trabalho do Office está a acelerar a sua incorporação em testes-piloto e implementações produtivas, enquanto a OpenAI recorre a atualizações frequentes do ChatGPT para travar a perda de utilizadores. Resta saber se a liderança do ChatGPT resistirá ao longo do resto do ano ou se a vantagem do Copilot continuará a aumentar à medida que a Microsoft reforça a interoperabilidade com serviços de terceiros e amplia os pontos de contacto com o utilizador final, uma estratégia que também está a ser adotada pela Google e que poderá começar a dar frutos a partir de agora.

O anúncio, feito na rede Threads, representa não só um novo capítulo na história da empresa, mas também uma escalada ambiciosa na aposta estratégica da Meta: liderar a próxima geração de tecnologias cognitivas. “Estamos a construir vários clusters titânicos. Um único destes centros ocupa uma parte significativa da pegada de Manhattan”, escreveu Zuckerberg, num tom simultaneamente épico e pragmático. Prometheus e Hyperion: os novos templos da IA Os primeiros mega-projetos têm nomes mitológicos à altura da ambição: Prometheus, previsto para entrar em operação em 2026, será o primeiro centro de dados multi-gigawatt da Meta. Hyperion, por sua vez, poderá escalar até uns impressionantes 5 gigawatts nos próximos anos — uma capacidade energética comparável à de uma pequena cidade. Estas infraestruturas não são meramente incrementais; representam uma ruptura. Estão desenhadas para albergar clusters de treino e inferência de larga escala, necessários para sustentar os modelos de linguagem e visão artificial da próxima década — incluindo a tão falada superinteligência. Zuckerberg partilhou ainda um relatório da SemiAnalysis, publicação especializada em semicondutores e IA, que posiciona a Meta na dianteira global: será a primeira empresa a ter um supercluster de IA com mais de um gigawatt em operação. A máquina publicitária por detrás do sonho A Meta, que registou receitas na ordem dos 165 mil milhões de dólares em 2024, está a apoiar esta corrida tecnológica com base na solidez do seu negócio publicitário. Segundo o analista, Gil Luria, da D.A. Davidson, citado pela Reuters, “a Meta está a investir agressivamente em IA porque já está a colher frutos: a tecnologia permite-lhe vender mais anúncios e a preços mais elevados.” O impacto é tangível: as ações da empresa subiram 1% após o anúncio, acumulando mais de 20% de valorização desde o início do ano. Este crescimento justifica, segundo Zuckerberg, a despesa astronómica — mas não isenta a empresa de riscos. O CEO tem enfrentado críticas internas e externas, especialmente após as dificuldades sentidas com o modelo LLaMA 4 e a saída de figuras-chave do seu laboratório de IA. Em resposta, reorganizou recentemente os esforços da Meta numa nova divisão batizada Superintelligence Labs, com o objetivo claro de acelerar o ritmo de inovação. Entre as apostas destacam-se a aplicação Meta AI, novas ferramentas publicitárias que convertem imagens em vídeo e os óculos inteligentes — estes últimos desenvolvidos em parceria com a Ray-Ban, numa tentativa de trazer a IA generativa para o quotidiano dos utilizadores. O dilema do código aberto Segundo o New York Times, existe um debate interno em curso entre os engenheiros da Meta: abandonar o modelo Behemoth — a mais poderosa IA open-source da empresa — para avançar com uma alternativa proprietária, mais protegida e, potencialmente, mais rentável. A decisão não é trivial. A Meta foi, durante anos, uma defensora vocal da abertura no desenvolvimento de IA, posicionando-se como uma alternativa ética aos gigantes que preferem modelos fechados. Mas a pressão competitiva, especialmente frente à OpenAI, Google DeepMind e Anthropic, poderá estar a mudar o rumo. A corrida pela superinteligência está lançada, e Zuckerberg quer estar na linha da frente. A sua visão não é apenas tecnológica — é existencial. Num mundo onde a IA poderá remodelar indústrias inteiras e até o equilíbrio geopolítico, o domínio sobre as infraestruturas que a suportam poderá ser tão determinante quanto o código que lhes dá vida. Se a Meta conseguirá transformar este investimento colossal em valor sustentável e inovação útil, ainda está por ver. Mas uma coisa é certa: ao apostar tudo na superinteligência, Zuckerberg está a redesenhar não só o futuro da sua empresa — mas, talvez, o da própria civilização digital.

A linguagem de programação mais popular do mundo está a dar um novo salto. Python, há muito celebrado pela sua simplicidade e versatilidade, está agora a mergulhar de cabeça na chamada “revolução agente” da inteligência artificial. Com o lançamento do novo Agent Development Kit (ADK) da Google, os programadores têm finalmente ao seu dispor uma ferramenta pensada para construir agentes de IA com uma facilidade sem precedentes. O momento é significativo. Após anos de avanços na modelação de linguagem natural e de desenvolvimento de modelos de larga escala, a indústria começa agora a mudar o foco: da construção de modelos para a construção de agentes. Ou seja, sistemas que não respondem apenas a comandos, mas que aprendem, decidem e agem de forma autónoma. E Python está, mais uma vez, no centro da inovação. O novo Agent Toolkit da Google é a chave para esta transformação. Compatível com Python e Java, permite criar agentes de IA capazes de operar sobre uma variedade de Large Language Models (LLM) – incluindo modelos próprios. A grande promessa é a democratização da IA agente: tornar simples o que antes exigia uma infraestrutura pesada e um conhecimento técnico profundo. Num tutorial já disponível, a Google mostra como qualquer programador pode montar um agente funcional em poucas linhas de código. A flexibilidade é notável: quer use o Gemini, o Claude, o GPT ou até um modelo privado treinado localmente, o kit está preparado para lidar com múltiplos backends, fluxos de dados e interações contextuais. A versão 3.14 do Python, atualmente em fase beta, traz outras novidades que entusiasmam a comunidade. Uma das mais discutidas é a introdução das lazy annotations por defeito. Traduzido do jargão técnico: os programadores deixam de ter de definir um tipo antes de o usar como anotação. O resultado? Código mais simples, legível e flexível – sem comprometer a robustez. Outro passo em frente é o suporte oficial ao free-threaded Python. Até aqui uma funcionalidade experimental, esta nova abordagem promete reduzir drasticamente os bloqueios de execução em programas multithread, melhorando a performance em aplicações concorrentes. Ainda é opcional, mas marca uma mudança de filosofia: a linguagem quer tornar-se mais eficiente para contextos de alto desempenho. As novidades não se ficam por aqui. Para quem desenvolve pacotes locais em Python – algo comum entre cientistas de dados, académicos e pequenos estúdios de software – as editable installs representam um alívio. Esta funcionalidade permite modificar um pacote já instalado sem necessidade de reinstalação constante. O tempo poupado será, para muitos, um ganho silencioso mas valioso. Já para os entusiastas de dados abertos, a Google lançou uma biblioteca cliente em Python para aceder ao Data Commons, uma plataforma que reúne mais de 200 bases de dados públicas. Desde indicadores económicos a estatísticas ambientais, tudo está agora ao alcance de uma simples chamada Python. Uma nova biblioteca open source – PhotoshopAPI – oferece agora capacidades para manipular ficheiros do Photoshop diretamente a partir de Python. Embora ainda limitada em algumas funcionalidades, a promessa de desempenho superior ao da API nativa da Adobe é uma forte atração para os programadores criativos. Em tempos de acelerada transformação tecnológica, Python mostra porque continua a ser a espinha dorsal de grande parte do desenvolvimento moderno. Entre a inteligência artificial, a ciência de dados, o desenvolvimento web e a automação, a linguagem segue a reinventar-se – com a ajuda de uma comunidade vibrante e empresas que reconhecem o seu valor estratégico. Com os agentes inteligentes a dominarem as soluções IA, o Python está pronto. E nós, programadores, investigadores e entusiastas, também. A revolução continua – e começa, mais uma vez, com uma simples linha de código.

A Nvidia atingiu uma capitalização de mercado de 4 biliões de dólares, tornando-se brevemente a primeira empresa cotada a ultrapassar este limiar histórico. Com este marco, ultrapassou temporariamente outras grandes empresas tecnológicas como a Apple e a Microsoft, reforçando a perceção de que os fabricantes de chips de IA ocupam uma posição central na economia digital atual. De acordo com dados da GlobalData, esta avaliação histórica reflete o crescente interesse dos investidores em empresas que impulsionam a revolução da inteligência artificial. Em menos de um ano, a Nvidia adicionou 1 bilião de dólares ao seu valor de mercado, um ritmo de crescimento que ultrapassa o de outras empresas tecnológicas de referência. Este fenómeno demonstra como os fabricantes de semicondutores especializados em IA se tornaram atores essenciais do ecossistema tecnológico global. A expansão do mercado de chips de IA e a concorrência tecnológica De acordo com o relatório “AI Chips – Trends, Market Dynamics and Innovations” publicado pela GlobalData, o mercado mundial de chips de IA poderá atingir 154 mil milhões de dólares em 2030, com um crescimento anual composto estimado de 20%. Esta expansão seria impulsionada por fatores como a busca por maior eficiência no processamento de dados, iniciativas soberanas de IA em diferentes países e o surgimento de novas tecnologias. A posição da Nvidia baseia-se na sua capacidade de fornecer chips que alimentam centros de dados, serviços de computação em nuvem, veículos autónomos e soluções robóticas, o que a coloca no centro da infraestrutura digital global. No entanto, a GlobalData alerta que esta posição de liderança enfrenta pressões crescentes. Empresas como AMD, Intel, Google e Huawei estão a intensificar os seus investimentos no desenvolvimento de chips personalizados, enquanto fatores regulatórios e restrições às exportações estão a alterar o equilíbrio competitivo no setor. O relatório também analisa inovações emergentes que estão a transformar a arquitetura dos chips, como computação neuromórfica, integração em escala de wafer (wafer-scale integration) e fotónica quântica. Estas tecnologias são fundamentais para avançar na eficiência e capacidade dos processadores de IA, configurando o futuro do setor. Soberania digital e dinamismo de investimento Além dos avanços tecnológicos, o desenvolvimento de chips de IA tornou-se uma questão estratégica para a soberania digital dos países, que estão a aumentar os seus investimentos em infraestruturas locais para reduzir a sua dependência tecnológica do exterior. Por outro lado, o ecossistema de hardware de IA está a experimentar um renovado dinamismo de investimento, com uma forte recuperação da atividade de capital de risco em 2024. O relatório da GlobalData destaca um crescimento notável na contratação de pessoal especializado, no registo de patentes e no impacto mediático nas redes sociais relacionadas com chips de IA, o que reflete um interesse crescente por parte de empresas tecnológicas, desenvolvedores e responsáveis políticos. Neste contexto, os chips de inteligência artificial deixam de ser um componente secundário para se tornarem o eixo central da economia digital global. A avaliação bolsista da Nvidia não é apenas um dado financeiro, mas simboliza a transformação estrutural da liderança tecnológica mundial. De acordo com a GlobalData, o controlo estratégico sobre o hardware de IA marcará a diferença competitiva nos próximos anos, pelo que antecipar esta evolução não é uma opção, mas uma necessidade para as organizações e os investidores.

Ao contrário da crença amplamente disseminada — e das apresentações entusiásticas de investidores e executivos de tecnologia — a Inteligência Artificial pode estar a tornar mais lentos os programadores mais experientes. Sim, leu bem. Em vez de acelerar o trabalho, a IA serviu como travão de mão em código que os próprios programadores conheciam como a palma da mão. A revelação vem de um estudo recentemente publicado pela METR (Machine Intelligence Research Institute), uma organização sem fins lucrativos que se dedica à investigação sobre IA. O alvo? Um grupo de programadores calejados, postos à prova com a ajuda do Cursor, um dos assistentes de codificação com IA mais populares do momento. O objetivo era simples: medir a produtividade em tarefas dentro de projetos open-source que já dominavam. Segundo relata a Reuters: Antes de começar, os próprios programadores apostavam que iriam poupar tempo — 24% menos, diziam com confiança. Mesmo depois de usarem a IA, ainda achavam que tinham sido 20% mais rápidos. A realidade? Um aumento de 19% no tempo de execução. Em linguagem técnica: um balde de água fria. Joel Becker e Nate Rush, autores do estudo, ficaram boquiabertos. Rush chegou mesmo a escrever, antes de iniciar a investigação, que esperava “o dobro da velocidade, obviamente”. Como se costuma dizer nos bastidores da tecnologia, spoiler alert: não foi bem isso. A explicação para esta ironia do progresso reside nos detalhes: os programadores passaram mais tempo a rever e corrigir as sugestões do que a escrever código. Sim, a IA dava palpites — por vezes até acertava na direção geral — mas raramente acertava nos pormenores. E como qualquer programador experiente sabe, o diabo mora no debug. “Quando vimos os vídeos [das sessões de programação], notámos que as sugestões eram mais ou menos certas… mas não exatamente o que era preciso”, explicou Becker a Reuters. Ou seja, o assistente de IA parecia aquele colega de trabalho que dá ideias em todas as reuniões, mas nunca leu o briefing. Este novo estudo surge como contraponto a uma série de publicações anteriores que celebravam ganhos de produtividade avassaladores com IA: aumentos de velocidade até 56%, mais 26% de tarefas concluídas, promessas de automação quase mágica. Mas o que a METR nos lembra é que o contexto importa. Muito. Neste caso, programadores experientes e profundamente familiarizados com o código existente — o tipo de talento que empresas pagam caro para reter — viram-se atrapalhados por um assistente que parece não perceber que sabe menos do que pensa que sabe. Curiosamente, a maioria dos participantes (e os próprios investigadores) continuam a usar o Cursor no dia a dia. Não por ser mais rápido, mas porque torna o trabalho… mais suportável. Becker comparou a experiência a editar um ensaio em vez de encarar uma folha em branco. Ou seja, menos suor, mais café. “Os programadores têm objetivos que vão além de concluir a tarefa o mais rápido possível”, disse Beckera Reuters. Uma verdade que os gestores de produto talvez queiram anotar num Post-it. Este estudo chega num momento em que vozes influentes da indústria, como Dario Amodei da Anthropic, vaticinam que a IA poderá eliminar até metade dos empregos de entrada no setor tecnológico nos próximos anos. Uma previsão que, vista à luz deste relatório, poderá ser precipitada — ou pelo menos incompleta. Sim, a IA continuará a ter um papel crescente no desenvolvimento de software. Mas este episódio é um lembrete de que assistente não significa substituto — e que, por enquanto, os melhores programadores continuam a ser humanos. Mesmo que, ironicamente, cometam o erro de acreditar que uma IA os vai tornar mais rápidos. Spoiler: às vezes, o progresso vem com um lag.

A Qlik anunciou a 8 de julho, em Madrid, a disponibilidade geral do Trust Score for AI, uma nova funcionalidade incluída no Qlik Talend Cloud que avalia de forma quantificável a fiabilidade dos dados antes de estes entrarem num modelo de IA. A empresa destaca que muitas organizações aceleram a adoção dessas tecnologias sem verificar a qualidade das informações que as sustentam, o que pode resultar em vieses, desvios ou resultados errados. Diante desse «ponto cego», o Trust Score for AI oferece um indicador numérico único que mostra onde a confiança está enfraquecida e facilita a correção precoce. A solução amplia a estrutura Trust Score original da empresa e introduz três dimensões específicas para a preparação de dados em IA: diversidade, oportunidade e precisão. A diversidade mede o quão representativo e equilibrado é o conjunto para reduzir possíveis enviesamentos. A oportunidade verifica a atualidade das informações para garantir a sua relevância. A precisão localiza registos que violam regras de negócios ou expectativas de qualidade. Essas variáveis são combinadas com métricas existentes, como visibilidade e uso, para validar dados destinados ao treinamento de modelos, canais RAG ou processos de automação inteligente. A plataforma também incorpora um histórico do Trust Score que permite visualizar a evolução da confiança e relacioná-la com o comportamento posterior dos modelos. Para o outono, a Qlik planeia lançar um programa de acesso antecipado que adicionará uma experiência de gestão de dados nativa de IA. Esta futura capacidade combinará regras automáticas, fluxos de trabalho humanos e políticas de governança em toda a plataforma, com o objetivo de detetar e resolver incidentes de qualidade em fases mais precoces do ciclo de vida dos dados. Drew Clarke, vice-presidente executivo de Produto e Tecnologia da Qlik, afirma: “Se não pode medir a confiança, está a brincar com os resultados, a conformidade e a experiência do cliente. Com o Qlik Trust Score for AI, estamos a dar aos líderes um sinal vivo, não uma verificação visceral, de que os seus dados são adequados para o seu propósito. É assim que se fecha a lacuna entre a ambição e o impacto da IA”. De acordo com a IDC, muitas iniciativas de IA falham porque as organizações não dispõem de métricas transparentes que garantam a confiança nos dados; um sinal unificado como o proposto pela Qlik ajuda a tornar os projetos repetíveis e escaláveis. Na mesma linha, uma pesquisa recente encomendada pela empresa revela que apenas 42% dos executivos confiam plenamente nas conclusões geradas pela IA, apesar de quase 90% considerarem essa tecnologia um pilar da sua estratégia competitiva. Ritu Jyoti, vice-presidente e diretora geral do grupo de IA, Automação, Dados e Análise da IDC afirma: “O elo perdido não é o modelo, mas os dados. Sem métricas visíveis que garantam a confiança nos dados, as organizações correm o risco de fracassos dispendiosos, preconceitos não controlados e uma adoção estagnada. Um sinal de confiança unificado, como o Trust Score para IA da Qlik, oferece às equipas as informações concretas de que precisam para tornar a IA confiável e repetível”. O Trust Score para IA está disponível a partir de hoje para os clientes do Qlik Talend Cloud Enterprise Edition e integra-se nativamente no canal de dados, combinando medição, monitorização e correção numa única experiência.

As empresas que combinam IA e atendimento humano estão redefinindo o padrão do serviço ao cliente. O uso de chatbots baseados em inteligência artificial tornou-se comum em setores tão variados como o transporte aéreo ou a hotelaria, onde agilizam procedimentos rápidos, como uma reserva ou a alteração de um bilhete. No entanto, estes sistemas continuam a mostrar limitações quando se trata de acalmar a frustração de um cliente ou de lidar com incidentes com inúmeras variáveis. De acordo com a Gartner, em 2025, 80% dos departamentos de suporte recorrerão à IA generativa para aumentar a produtividade e melhorar a experiência do utilizador. Este panorama obriga a equilibrar a eficiência da automatização com a empatia inerente ao trato humano, explica a Sprinklr, que coloca esse equilíbrio no centro da sua estratégia. Da resposta automática ao acompanhamento A Sprinklr, fornecedora da plataforma unificada de gestão da experiência do cliente (Unified-CXM), defende que a chave está em dotar os agentes virtuais de «sentido de contexto». Estes sistemas cruzam históricos de compras, interações anteriores e perfis de utilizadores para propor soluções proativas. A plataforma é capaz de reprogramar um voo cancelado no mesmo canal de contacto e, se surgirem condições fora do seu alcance, passa a bola para um agente humano que recebe o dossiê completo. Luis Miguel Alcedo, responsável da empresa ,sublinha que: “A verdadeira força dos agentes virtuais modernos está em saber quando não responder. Ou seja, eles não tentam resolver tudo sozinhos, mas compreendem os seus limites e atuam como uma ponte com um agente humano capacitado para gerir casos sensíveis ou complexos”. Assim, as tarefas repetitivas são automatizadas com rapidez e precisão, enquanto as pessoas se concentram em decisões complexas e na construção da confiança do cliente. Os especialistas da empresa argumentam que esta divisão melhora a produtividade e facilita relações duradouras num ambiente multicanal e de expectativas imediatas. A tese da Sprinklr assume que na era da instantaneidade, a lealdade do cliente será conquistada combinando automação inteligente e critério humano. Para isso, é essencial treinar continuamente os modelos, medir seu desempenho e ajustar as rotas de escalonamento quando o diálogo exigir empatia.

A multinacional de Comunicações Unificadas como Serviço (UCaaS) Wildix anunciou a 3 de julho a disponibilidade imediata da Wilma AI, uma assistente conversacional baseada em inteligência agênica que opera nas soluções x-bees, x-hoppers e nas ferramentas de Colaboração. Wilma escuta o contexto da conversa, interpreta a intenção e executa tarefas sem intervenção humana, como resumir chamadas ou atualizar sistemas empresariais. Integrada de forma nativa, a tecnologia é configurada em minutos através de um ambiente sem código e pode ser expandida via API para se adaptar a fluxos de trabalho complexos. Com domínio de mais de quinze idiomas e total conformidade com o RGPD, a assistente adapta-se ao estilo de cada equipa, seja por voz, chat, SMS, WhatsApp ou web. A Wildix confirma que a Wilma AI já opera em mais de 2.000 ambientes empresariais em todo o mundo. Na área da saúde, automatiza a gestão de agendas fora do horário de expediente e verifica seguros; no retalho, ativa reabastecimentos e aplica promoções em tempo real; em escritórios profissionais, regista notas de reuniões e distribui tarefas; na educação, coordena processos de inscrição e, nos serviços públicos, canaliza consultas urgentes. Essas experiências, aponta a empresa, se traduzem em várias centenas de horas mensais de economia administrativa nas primeiras implementações. Além disso, a plataforma conecta canais físicos e digitais: uma solicitação online pode desencadear ações simultâneas na loja, garantindo a continuidade operacional sem perder o fio da conversa. O objetivo, segundo a Wildix, é que as equipas permaneçam concentradas nas atividades que impulsionam o negócio, enquanto a IA se encarrega do acompanhamento. A Wilma AI está disponível a partir de hoje para todos os clientes e parceiros da Wildix através das atualizações habituais da suite UCaaS.