17/04/2026

Para além da ilusão da automatização da IA: Construção de uma localização eficaz Humano + IA

A IA pode acelerar os fluxos de trabalho em várias línguas, mas raramente funciona como uma solução "plug-and-play". Com base na sua experiência na criação de produtos SaaS empresariais, Stéphane Cinguino descreve o que as equipas têm de fazer corretamente para tornar os sistemas humanos + IA eficazes na prática.

Lia

As equipas empresariais que avaliam a IA para conteúdos em várias línguas enfrentam normalmente a mesma pressão: entregar mais rapidamente, controlar os custos e manter a qualidade consistente em todos os mercados. O desafio consiste em decidir onde se enquadram as ferramentas de IA, onde criam riscos ou fricções e como manter o controlo quando são utilizadas.

Discutindo estes desafios e outros, Stéphane Cinguino, Diretor de IA, Produto e Tecnologia da Acolad, baseou-se nas suas duas décadas de experiência na criação de produtos SaaS em todos os sectores, apresentado no podcast C-Suite Hot Seat da Multilingual, partilhou as suas ideias no podcast C-Suite Hot Seat da Multilingual, apresentado por Eddie Arrieta, CEO da MultiLingual Media.

Stéphane Cinguino, Chief AI, Product & technology Officer, Acolad

Ao longo da conversa, retomou um conjunto prático de perguntas a que as equipas empresariais têm de responder antes de escalarem a IA em fluxos de trabalho em várias línguas. Onde é que a revisão humana ainda importa? Que tarefas necessitam de rastreabilidade? De que entradas precisa o sistema para ter um bom desempenho? Quais pequenos passos do fluxo de trabalho estão a fazer perder tempo hoje? Aqui, discutimos algumas das principais ideias dessa conversa que são úteis para as empresas que procuram integrar a IA de forma eficaz nas suas operações de conteúdo.

IA na prática: Princípios fundamentais e evitar a ilusão da automação

Um tema central em toda a discussão do podcast foi uma abordagem pragmática à IA, baseada na execução e não em propaganda e chavões - de que falaremos mais tarde.

Stéphane delineou três princípios fundamentais que orientam a adoção da IA na Acolad. Em primeiro lugar, a intuição e a experimentação são importantes. A IA não é um sistema fixo, mas uma capacidade em evolução que exige testes e iteração contínuos. Em segundo lugar, é fundamental dispor de métricas eficazes. Os marcadores de sucesso claros e os quadros de avaliação claros são essenciais para evitar perder tempo e investimento em iniciativas falhadas e para garantir que está a obter resultados significativos.

Por último, a velocidade é fundamental. O cenário da IA está em constante evolução e, da mesma forma, a capacidade de iterar rapidamente e escalar o que funciona faz toda a diferença. Estes princípios estendem-se não só ao desenvolvimento interno, mas também à colaboração com os clientes.

"Quando trabalhamos com os clientes, também é muito importante atuar nesses três eixos/dimensões diferentes: ser capaz de iterar, garantir que temos o enquadramento correto em termos de qualidade, para definirmos as medidas adequadas com o cliente e alinharmo-nos com elas, e depois, uma vez alinhados, avançar rapidamente. Essa é a minha abordagem à IA.”

Stéphane Cinguino

Projetos eficazes envolvendo humanos e IA constroem a governação desde o início

A governação é frequentemente tratada como um fluxo de trabalho separado, algo a documentar depois de uma ferramenta ter sido selecionada. Em ambientes empresariais, isso normalmente cria lacunas. As equipas precisam de governação dentro do próprio fluxo de trabalho, para que possam ver o que aconteceu a um conteúdo, qual o sistema que o tratou e quando é que uma pessoa precisa de intervir.

Para as organizações que estão a considerar a adoção da IA, a conclusão prática é simples: perguntar como a governação se manifesta no uso diário. Consegue localizar a origem do conteúdo? Consegue ver qual foi o motor utilizado? É possível encaminhar conteúdos regulamentados ou sensíveis para um caminho de revisão diferente? É possível separar o trabalho de baixo risco e de grande volume do conteúdo que necessita de uma supervisão mais rigorosa? Estes pormenores são importantes porque determinam se o fluxo de trabalho se mantém sob pressão operacional real.

"A Europa está, de facto, muito concentrada na regulamentação e em garantir que exista alguma forma de governança em torno da IA. Por isso, estamos a investir significativamente nesta área para garantir que estamos em conformidade com esses regulamentos. E não se trata apenas da governação em si mesma, e claro, das práticas, metodologias, etc., mas também da forma como a encaminhamos para o nosso produto. Assim, no nosso ecossistema Lia, cada trecho de texto tem uma etiqueta de proveniência, diria eu, e rastreamos tudo. Também nos certificamos de que todas as IA que utilizamos ou desenvolvemos estão em conformidade."

Stéphane Cinguino

O mito da tradução zero-shot

Muitos debates sobre a IA ainda partem do princípio de que é possível obter resultados sólidos praticamente sem qualquer configuração. E Stéphane debateu um equívoco persistente com o qual se deparou – a ideia de um "botão mágico" de IA que produz traduções perfeitas instantaneamente. Apesar dos avanços da IA, a localização de alta qualidade continua a ser complexa. A verdadeira qualidade da tradução com IA requer a capacidade de incorporar terminologia, conteúdo de referência, expectativas de estilo e uma compreensão clara de onde os erros mais importam.

Este conhecimento é útil para qualquer equipa que compare fornecedores ou opções internas. Se um sistema tiver de suportar casos de uso empresariais, então o trabalho de configuração faz parte da solução. As equipas devem fornecer glossários, memórias de tradução, linguagem da marca, exemplos de conteúdo e expectativas de qualidade. Devem também decidir antecipadamente que tipos de conteúdos necessitam de controlos mais rigorosos do que outros. As descrições de produtos, os artigos de apoio, os contratos, o conteúdo médico e o texto da campanha não implicam todos o mesmo nível de risco, pelo que não devem seguir todos o mesmo caminho.

"O que é sobrevalorizado é certamente o que eu chamaria de tradução zero-shot. Esta ideia de que é possível obter conteúdos perfeitos e alinhados com a marca sem dados prévios ou formação prévia é como se colocássemos algo num sistema e ele funcionasse na perfeição. Não. Necessita de alguma preparação. É necessário fornecer o contexto do modelo e do sistema, alguns dos seus ativos, etc. Por isso, é necessário um pouco mais do que um simples modelo. É mais complexo do que isso."

Stéphane Cinguino

Grandes ganhos podem advir de pequenas correções no fluxo de trabalho

Os grandes projetos de IA começam frequentemente com o problema mais visível do processo. Isso faz sentido, mas pode esconder passos mais pequenos que absorvem tempo todos os dias. A preparação de ficheiros, a criação de metadados, as transferências, as verificações repetitivas e a etiquetagem de conteúdos podem não parecer estratégicas, mas muitas vezes atrasam mais as equipas do que a tarefa principal.

As equipas empresariais não precisam de começar com o maior projeto de transformação. Podem começar por mapear onde se perde tempo, onde o trabalho é transferido demasiadas vezes e onde as pessoas repetem tarefas estruturadas. Estas pequenas correções são muitas vezes mais fáceis de testar, mais fáceis de medir e mais fáceis de escalar. Também dão às equipas uma visão mais clara onde uma maior automatização será útil e onde criará mais exceções para gerir.

"Todas as pessoas têm procurado saber como implementar a IA no seu trabalho principal, mas há muitas outras áreas em que se pode aplicar a IA e obter resultados fantásticos. Trata-se mais de pequenas correções. Quando se desempenha o meu papel, está-se a gerir uma lista de pendências e, normalmente, a parte inferior da lista de pendências não é realmente abordada. Concentra-se sempre no topo da sua lista de pendências. Mas com a IA, tem a capacidade de abordar esta cauda longa de pequenas coisas que podem ter um grande impacto."

Stéphane Cinguino

Ir além das palavras da moda

Os roteiros de IA tornam-se menos úteis quando são moldados pela linguagem do mercado e não pela necessidade operacional. Os compradores ouvem os mesmos termos repetidamente e acabam por discutir categorias em vez de decisões. Uma melhor abordagem consiste em traduzir cada rótulo de tendência numa pergunta concreta: que problema isto resolve, para que utilizadores, em que fluxo de trabalho e como saberemos que ajudou?

Comece com o problema comercial, defina a restrição operacional, escolha os tipos de conteúdo envolvidos e, em seguida, decida se a resposta correta é a automatização, a reformulação do fluxo de trabalho, a revisão humana ou uma mistura dos três. Um bom roteiro costuma parecer menos ambicioso no papel do que outro impulsionado pela moda, mas tem muito mais hipóteses de ser adotado e mantido.

"Não dou prioridade a chavões. Dou prioridade ao que é importante para os nossos clientes e para o mercado. Por isso, olho sempre para os pontos problemáticos, as necessidades, os desafios e o meu papel é encontrar soluções para todos eles. Por isso, o meu quadro de prioridades baseia-se claramente no impacto, em ter impacto nos nossos clientes."

Stéphane Cinguino

Os sistemas humanos + IA continuam a depender da liderança

A implementação da IA é frequentemente discutida como um desafio em termos de ferramentas. Na prática, diz Stéphane, é também um desafio de gestão. As equipas precisam de prioridades claras, de espaço para testar e de uma tomada de decisão estável quando os resultados são inconsistentes ou os prazos se alteram. Sem isso, mesmo uma concepção sólida do fluxo de trabalho pode falhar.

Para as empresas, isto é importante porque a qualidade do fornecedor raramente se resume apenas à ferramenta. O que importa é a forma como a equipa por trás do fluxo de trabalho lida com exceções, alterações e prioridades concorrentes. Uma liderança forte manifesta-se em caminhos de revisão previsíveis, escalonamento calmo, opções de implementação realistas e vontade de ajustar o sistema quando um processo não está a funcionar. Os fluxos de trabalho humanos + IA têm um melhor desempenho quando as pessoas que os operam são claramente responsáveis e têm uma definição clara de sucesso.

"Antes de lidar com a tecnologia, é claro que sou apaixonado por tecnologia, mas a primeira coisa é que sou um gestor de pessoas e o meu papel é garantir que a minha equipa está segura, está concentrada no que interessa e tem o ambiente certo para inovar e fornecer valor aos nossos clientes. Por isso, a paciência faz parte disso."

Stéphane Cinguino

Principais conclusões

A automatização é mais útil quando melhora as decisões no âmbito do fluxo de trabalho, mas não quando apenas acelera o rendimento.
A governação deve ser visível no produto e no processo, com rastreabilidade, regras de encaminhamento e vias de revisão claras.
A tradução de IA empresarial requer preparação, incluindo terminologia, ativos aprovados e expectativas de qualidade.
As pequenas correções no fluxo de trabalho são muitas vezes o melhor ponto de partida porque são mais fáceis de testar e medir.
Um roteiro de IA sólido começa com pontos problemáticos operacionais, não com rótulos de mercado.
Os sistemas humano + IA dependem de propriedade clara, liderança estável e opções de implementação realistas.