Quase todas as equipas já experimentaram o ChatGPT, o Claude ou o Gemini. Muitas pessoas guardam vídeos de “ferramentas que vão mudar tudo”, assistem a webinars e testam uma aplicação nova por semana. E, mesmo assim, quando se pergunta “quantas horas é que a IA nos poupou no último mês?”, ninguém sabe responder.
É o modo curioso: muito consumo, pouca construção, zero medição. E é o padrão mais comum nas empresas portuguesas. Segundo o INE, em 2025 apenas 11,5% das empresas em Portugal usavam IA, e entre as que não usavam, 74,4% apontavam a falta de conhecimento interno como principal obstáculo.
Desde 2 de fevereiro de 2025, há ainda um motivo legal para tratar o tema com método: o AI Act obriga as empresas que usam sistemas de IA a promover a literacia em IA de quem os utiliza.
Este artigo propõe quatro hábitos que tiram uma equipa do modo curioso e um plano de quatro semanas que termina com um resultado concreto: um caso interno com números, antes e depois.
Em resumo
O essencial em 30 segundos
- Formação útil começa num problema real da equipa, não numa ferramenta
- Três horas a construir por cada hora a estudar
- Questionar a IA antes de aceitar o primeiro resultado
- Medir o tempo gasto antes e depois de cada caso
- O AI Act exige literacia em IA de quem usa estes sistemas
Termos usados neste artigo
- Literacia em IA: conhecimentos e competências para usar sistemas de IA de forma informada, conhecendo as oportunidades, os riscos e os possíveis danos.
- AI Act: Regulamento (UE) 2024/1689, a lei europeia da inteligência artificial.
- Responsável pela implantação (deployer): na linguagem do AI Act, a empresa que usa um sistema de IA no seu trabalho (por oposição a quem o desenvolve).
- Caso de uso: uma tarefa concreta em que a IA é aplicada, com objetivo e resultado mensuráveis (por exemplo, “primeira versão das propostas comerciais”).
- Prompt: o pedido ou instrução escrita a uma ferramenta de IA.
- Modo de planeamento: forma de trabalho em que a IA propõe um plano e espera aprovação antes de executar.
- Ficheiro de instruções: documento com as regras que a IA lê em cada conversa (no Claude Code, o
CLAUDE.md; no claude.ai ou no ChatGPT, as instruções de um projeto).
O que trava as empresas portuguesas
Gráfico
Porque é que as empresas portuguesas não usam IA (% das que não usam)
Fonte: INE, inquérito à utilização de TIC nas empresas, divulgado em novembro de 2025 (citado pelo ECO). Respostas múltiplas.
O obstáculo principal não é o preço das ferramentas nem a tecnologia. É saber o que fazer com ela. E isso resolve-se com formação, desde que a formação seja aplicada a trabalho real.
O que diz o AI Act sobre formação
O artigo 4.º do AI Act aplica-se desde 2 de fevereiro de 2025 e diz, em síntese, que os fornecedores e os responsáveis pela implantação de sistemas de IA devem adotar medidas para garantir um nível suficiente de literacia em IA do seu pessoal e de outras pessoas que usem esses sistemas em seu nome.
Na prática, para uma PME que usa ChatGPT, Claude, Copilot ou ferramentas semelhantes:
- Aplica-se a si, porque usa sistemas de IA no trabalho.
- Não exige um certificado nem um nível específico de conhecimento.
- É proporcional: deve ter em conta a experiência das pessoas, o contexto de utilização e quem pode ser afetado.
- Convém documentar o que fez: que formação, para quem, sobre que ferramentas e com que regras.
O plano deste artigo serve também esse propósito: no fim das quatro semanas, tem um registo do que a equipa aprendeu, das regras de utilização e dos casos aplicados.
Modo curioso ou modo resultados?
Infografia
Como reconhecer cada um
Muito consumo, pouca construção
- Guarda vídeos e listas de ferramentas
- Testa uma aplicação nova por semana
- Aceita a primeira resposta da IA
- Não sabe explicar o que foi feito
- Não mede nada
Um problema, uma ferramenta, um número
- Trabalha num problema real de cada vez
- Usa poucas ferramentas, bem configuradas
- Questiona e compara antes de aceitar
- Consegue explicar e repetir o processo
- Mede o tempo antes e depois
Os quatro hábitos
1. Dieta de informação
O primeiro passo é consumir menos. Cada pessoa da equipa escreve, no início da semana, o projeto da semana numa linha. Tudo o que não ajuda esse projeto vai para uma lista “para ver depois”.
Regras práticas:
- Testar uma ferramenta nova só se resolver algo do projeto atual e se ainda fizer sentido sete dias depois.
- Três horas a construir por cada hora a estudar.
- No fim do dia, anotar onde ficou bloqueado. É o ponto de partida do estudo do dia seguinte.
Pedido para o fim do dia:
O meu projeto desta semana é: [uma linha].
Hoje fiquei bloqueado em: [descrição].
Diz-me qual é a coisa mais pequena que preciso de aprender para avançar,
o que posso ignorar por agora e um exercício de 30 minutos, dentro do meu projeto, para amanhã.
2. Questionar a IA
A IA tende a concordar e a apresentar a primeira solução como se fosse a única. Quem obtém resultados discute o plano antes de o executar e pede explicações depois.
- Usar o modo de planeamento (no Claude Code, Shift+Tab) para discutir o plano antes de qualquer alteração.
- Pedir sempre uma alternativa e os riscos.
- Pedir no fim um mapa do que foi feito: onde está cada coisa, onde se muda um texto, um preço, uma cor.
Pedido de contraponto (antes de aprovar um plano):
Antes de avançares: há um caminho mais simples para o mesmo resultado?
Qual é a alternativa real a este plano? Que problemas vou ter daqui a um mês se seguirmos assim?
Não executes nada ainda.
3. Trabalhar com referências
Sem referências, a IA entrega o resultado mais genérico possível. Com três a cinco referências concretas, e com indicação do que aproveitar de cada uma, o resultado muda completamente.
- Reunir três a cinco exemplos (não um só).
- Dizer o que aproveitar de cada um: “a estrutura desta proposta”, “o tom deste email”, “a tabela de preços desta página”.
- Guardar uma pasta de referências no projeto, para reutilizar.
Pedido com referências:
Objetivo: [o que quer criar]. Público: [para quem].
Referência 1: [ficheiro ou link], aproveitar [o quê].
Referência 2: [ficheiro ou link], aproveitar [o quê].
Referência 3: [ficheiro ou link], aproveitar [o quê].
O que NÃO quero: [lista].
Antes de criar, descreve-me o que percebeste e espera a minha confirmação.
Referências servem para aprender estrutura, tom e organização. Textos, imagens e marcas de outras empresas não se copiam.
4. Aprender com a própria IA
A melhor formação é aquela que usa os seus exemplos. Em vez de procurar um curso genérico, cada pessoa pergunta à IA sobre o seu próprio trabalho, no seu nível.
Pedido para aprender um conceito:
Explica-me [conceito] com um exemplo do meu trabalho: [contexto].
Primeiro em linguagem simples, depois numa versão mais técnica em três linhas.
No fim, faz-me uma pergunta para confirmar que percebi.
Pedido para perceber um erro:
Aconteceu isto: [erro ou resultado inesperado].
Explica-me o que significa, em linguagem simples, qual é a causa provável
e onde devo procurar sozinho da próxima vez. Só depois propõe a correção mais pequena possível.
O plano de quatro semanas
Infografia
Do primeiro teste ao primeiro caso medido
- Semana 1 · Ferramenta e projetoCada pessoa escolhe um problema seu e constrói uma primeira versão.
- Semana 2 · Questionar e entenderRefazer o mesmo projeto sabendo onde mexer e porquê.
- Semana 3 · Para outra pessoaResolver um problema repetitivo de um colega ou departamento, medindo antes e depois.
- Semana 4 · Mostrar resultadosApresentar os casos à direção, com números, e definir regras e próximos passos.
| Semana | Objetivo | Atividades | Está concluída quando |
|---|---|---|---|
| 1. Ferramenta e projeto | Passar do teste à construção | Configurar uma ferramenta (projeto com instruções no Claude ou no ChatGPT, ou o Claude Code); escolher um problema próprio; construir a primeira versão; usar diariamente o pedido de fim do dia | Há algo a funcionar que a pessoa usa no trabalho, mesmo simples |
| 2. Questionar e entender | Perceber o que foi feito | Refazer o projeto da semana 1; pedido de contraponto antes de cada mudança; pedir o mapa no fim; fazer três alterações sem ajuda | A pessoa consegue explicar a um colega onde está cada parte e como alterá-la |
| 3. Para outra pessoa | Aplicar a um problema real de outro | Encontrar uma tarefa repetitiva noutro departamento; medir o tempo que consome por semana; construir com referências; medir de novo uma semana depois | Há um caso com antes e depois em números |
| 4. Mostrar resultados | Transformar casos em decisões | Apresentar os casos à direção; escrever as regras de utilização; escolher os dois casos a alargar | A direção decide com base em números, e as regras estão escritas |
Exemplos de problemas para a semana 3
| Departamento | Tarefa repetitiva | O que medir |
|---|---|---|
| Marketing | Adaptar o mesmo conteúdo para LinkedIn, Instagram e newsletter | Horas por semana |
| Comercial | Primeira versão de propostas e respostas a pedidos de orçamento | Tempo por proposta |
| Apoio ao cliente | Respostas a perguntas frequentes por email | Tempo médio de resposta |
| Administrativo | Resumo de faturas e despesas para o contabilista | Horas por mês |
| Direção | Relatório semanal a partir de várias folhas de cálculo | Horas por relatório |
O que medir
Infografia
Indicadores que a direção entende
O número que mais convence uma administração é simples: horas poupadas por semana multiplicadas pelo custo/hora de quem as poupou. Um caso que poupa três horas por semana a uma pessoa com um custo de 20 euros/hora vale cerca de 2.900 euros por ano (contando 48 semanas de trabalho). Vários casos destes pagam qualquer subscrição de IA.
As regras que devem ficar escritas
A literacia em IA não é só saber usar. É também saber o que não fazer. No fim da semana 4, a equipa deve ter, numa página:
Checklist
Regras mínimas de utilização de IA
- Que ferramentas estão aprovadas (e com que plano ou conta)
- Que dados nunca entram em ferramentas de IA (clientes, saúde, contratos, credenciais)
- Que contas usar: empresariais, não pessoais
- O que exige sempre revisão humana antes de sair da empresa
- Como identificar conteúdo gerado por IA quando a lei o exige
- A quem perguntar em caso de dúvida
Os primeiros sistemas que as equipas costumam construir
Quando a equipa ganha confiança, os mesmos problemas aparecem em quase todas as empresas. São bons candidatos para os primeiros projetos maiores:
| Tipo | Para quê | Cuidados |
|---|---|---|
| CRM simples | Acompanhar contactos que chegam por WhatsApp, email ou site, com lembretes de seguimento | Dados pessoais: regras de acesso e RGPD |
| Ferramenta interna | Pedidos, orçamentos, ordens de serviço ou escalas que hoje vivem em folhas de cálculo | Começar pela versão mínima |
| Portal de clientes | Área reservada com documentos, formação ou estado de pedidos | Segurança de login e permissões |
| Automação de mensagens | Responder a pedidos frequentes nas redes sociais e no WhatsApp | Usar sempre as APIs oficiais das plataformas |
Antes de pôr dados de clientes num destes sistemas, siga as verificações do artigo sobre segurança em sistemas feitos com IA.
As armadilhas mais comuns
Checklist
O que faz falhar um programa de formação em IA
- Formação genérica, sem problemas reais da equipa
- Trocar de ferramenta todas as semanas
- Aceitar resultados sem os perceber
- Pedir trabalho criativo sem referências
- Conversas infinitas em vez de recomeçar com contexto limpo
- Não medir o tempo antes de começar
- Usar contas pessoais com dados da empresa
- Não escrever as regras no fim
Perguntas frequentes
A minha empresa é obrigada a dar formação em IA?
O artigo 4.º do AI Act, aplicável desde 2 de fevereiro de 2025, obriga quem usa sistemas de IA a adotar medidas para garantir um nível suficiente de literacia em IA das pessoas que os utilizam em seu nome. Não exige um certificado nem um nível específico, mas deve ser proporcional ao uso e convém documentar o que foi feito. Este artigo não constitui aconselhamento jurídico.
Quanto tempo leva a formar uma equipa em IA?
Para chegar a resultados medidos em casos simples, quatro semanas com prática diária são suficientes. Para dominar ferramentas mais avançadas, como agentes e automações, o processo é contínuo. O mais importante é começar por problemas reais e medir o tempo antes e depois.
Que ferramenta devemos usar para a formação?
A que a empresa vai realmente usar no dia a dia, com contas empresariais. Para equipas sem perfil técnico, um assistente com projetos e instruções (Claude, ChatGPT, Copilot ou Gemini) chega. Para quem constrói ferramentas internas, o Claude Code ou equivalentes. Evite mudar de ferramenta durante as quatro semanas.
Como medimos o retorno da formação em IA?
Medindo o tempo gasto em cada tarefa antes e depois, multiplicado pelo custo/hora de quem a faz, e acompanhando quantos casos continuam em uso ao fim de 30 dias. Indicadores como “número de pessoas que usaram a ferramenta” dizem pouco sobre o retorno.
Que dados não devemos pôr em ferramentas de IA?
Por regra, dados pessoais de clientes e colaboradores, dados de saúde, contratos confidenciais e credenciais, a menos que a ferramenta e o plano tenham garantias contratuais adequadas e isso esteja previsto nas regras internas. Contas pessoais nunca devem ser usadas com dados da empresa.
Porque é que a nossa equipa experimenta muito e não tem resultados?
Normalmente por três razões: experimenta ferramentas em vez de resolver problemas, aceita a primeira resposta da IA sem a questionar, e não mede o antes e o depois. Os quatro hábitos deste artigo atacam exatamente esses três pontos.
Quer formar a sua equipa em IA com casos reais do seu negócio? Agende uma conversa gratuita de 30 minutos e vemos juntos por onde começar.
Informação verificada em outubro de 2026: artigo 4.º do AI Act, dados do INE citados pelo ECO e relatório Estado da Década Digital citado pelo ECO. Este artigo não constitui aconselhamento jurídico.
Artigo publicado em jorgerosendo.com — IA, Marketing, SEO e Produtividade.