IA Generativa nas empresas: como acelerar a adoção com governação e inteligência colaborativa

Uma empresa líder do setor da energia definiu como objetivo acelerar a adoção de Inteligência Artificial Generativa em dois processos críticos de negócio. Uma das iniciativas centrou-se em apoiar os colaboradores na interpretação e aplicação das políticas de utilização responsável de IA, enquanto a outra procurou modernizar a forma como os pedidos de proposta (RFP – Request for Proposal) eram elaborados e geridos. Ambas exigiam mais do que simples geração automática de conteúdo: requeriam governação, consistência e colaboração à escala empresarial.

O desafio

A organização enfrentava dois desafios distintos:

• A documentação sobre IA Responsável era abrangente, mas difícil de consultar. Os colaboradores despendiam frequentemente tempo desnecessário à procura de informação, discutindo orientações que já existiam e solicitando sessões de esclarecimento para compreender conceitos e procedimentos. Tornou-se, por isso, cada vez mais importante garantir um acesso rápido e fiável ao conhecimento necessário para assegurar a conformidade. Como esta documentação correspondia às políticas internas oficiais da organização, as respostas tinham de ser determinísticas e não probabilísticas.
• Em simultâneo, o processo de elaboração de RFPs dependia de múltiplos intervenientes, formatos de documentos inconsistentes e um esforço manual significativo. Os exemplos existentes apresentavam elevada variabilidade, dificultando a normalização. Além disso, qualquer conteúdo gerado por IA teria de permanecer transparente, sujeito a controlo de versões e adequado aos requisitos de governação empresarial.

A solução

A LTPlabs desenvolveu duas soluções complementares de IA Generativa, cada uma adaptada às características específicas do problema de negócio.

1. Para o apoio em IA Responsável, a equipa desenvolveu um assistente de conhecimento baseado em Structured RAG. Em vez de depender maioritariamente da pesquisa semântica, a solução organizou a informação de acordo com regras de negócio determinísticas e disponibilizou consultas estruturadas à base de dados como ferramentas do agente. A pesquisa vetorial manteve-se disponível como capacidade complementar, enquanto especialistas de domínio colaboraram estreitamente com a equipa de desenvolvimento para definir as respostas esperadas e aperfeiçoar o comportamento do mecanismo de recuperação de informação. Esta arquitetura permitiu maximizar a consistência numa base de conhecimento finita e bem estruturada.
2. Para a criação de RFPs, a LTPlabs desenvolveu um assistente baseado em IA que combinava geração documental com colaboração empresarial. Os contratos existentes foram analisados para construir modelos normalizados, uniformizar conteúdos e criar mapas de cobertura para as diferentes secções dos documentos. Uma arquitetura multiagente coordenava a redação, o refinamento, a validação de conformidade, a deteção de informação em falta (placeholders), as verificações de coerência e a revisão documental, suportando simultaneamente controlo de versões, edição em linha, comentários e colaboração entre múltiplos utilizadores. Os especialistas de negócio mantiveram a responsabilidade pela definição dos modelos e da lógica de decisão, permitindo que a IA automatizasse a execução dentro de limites de governação claramente estabelecidos.

Resultados

As iniciativas estabeleceram uma base estruturada para a adoção de IA Generativa empresarial em dois processos de elevado impacto.

Desenvolvemos uma abordagem determinística para a consulta de conhecimento sobre IA Responsável, combinando modelos de informação estruturados com regras de negócio definidas por especialistas.

Em conjunto, as duas soluções demonstraram como a IA pode potenciar processos de negócio preservando simultaneamente a supervisão humana e a governação organizacional.

Este projeto demonstra que o sucesso da IA Generativa em contexto empresarial vai muito além da seleção do modelo de linguagem mais adequado. O valor para o negócio resultou da capacidade de adaptar a arquitetura ao problema, estruturar o conhecimento de acordo com regras de negócio e integrar a experiência dos especialistas ao longo de todo o desenho da solução. Ao combinar recuperação determinística de informação, fluxos de trabalho colaborativos e governação desde a conceção (governance by design), esta empresa do setor da energia estabeleceu bases escaláveis para uma adoção responsável da IA em operações críticas de negócio.