{"id":446,"date":"2026-10-06T09:00:00","date_gmt":"2026-10-06T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/taxa-erro-humano-antes-de-exigir-ia"},"modified":"2026-10-06T09:00:00","modified_gmt":"2026-10-06T09:00:00","slug":"taxa-erro-humano-antes-de-exigir-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/taxa-erro-humano-antes-de-exigir-ia","title":{"rendered":"Taxa de erro humano: mede-a antes de exigir 100% \u00e0 IA"},"content":{"rendered":"

"Se a IA se engana uma vez, j\u00e1 n\u00e3o posso confiar nela."<\/p>\n

Ouvimos esta frase em quase todas as primeiras reuni\u00f5es. \u00c9 uma frase sensata, porque ningu\u00e9m quer p\u00f4r na empresa uma coisa que inventa n\u00fameros. Mas costuma vir acompanhada de uma pergunta que ningu\u00e9m faz: quantas vezes se engana hoje a tua equipa, a fazer exatamente a mesma tarefa?<\/strong><\/p>\n

Quase nenhum dono de PME sabe responder. N\u00e3o \u00e9 desleixo. \u00c9 que ningu\u00e9m mede aquilo que sempre foi feito \u00e0 m\u00e3o. O erro humano n\u00e3o aparece num relat\u00f3rio. Aparece como nota de cr\u00e9dito, como telefonema de um cliente irritado ou como uma tarde perdida a "acertar o stock". E fica dilu\u00eddo no dia a dia.<\/p>\n

O resultado \u00e9 uma compara\u00e7\u00e3o injusta: de um lado uma m\u00e1quina que tem de ser perfeita, do outro um processo que ningu\u00e9m sabe quanto falha. Com esta r\u00e9gua nenhuma ferramenta passa no teste. E a decis\u00e3o fica parada, \u00e0s vezes durante anos. Um respons\u00e1vel da Salesforce contou ao ECO que h\u00e1 empresas que levam tr\u00eas anos a decidir "projetos pequenos e simples".<\/p>\n

O problema n\u00e3o \u00e9 exigir muito. \u00c9 n\u00e3o saber o ponto de partida<\/h2>\n

Exigir rigor est\u00e1 certo. O erro est\u00e1 em exigir rigor sem base de compara\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n

Pensa num caso t\u00edpico: uma pessoa do administrativo pica \u00e0 m\u00e3o, todos os meses, umas centenas de faturas de fornecedores no PHC, no Sage, no Primavera ou no Artsoft. Valores, datas, NIF, condi\u00e7\u00f5es de pagamento. \u00c9 um trabalho repetitivo, feito com interrup\u00e7\u00f5es, muitas vezes ao fim do dia.<\/p>\n

\"Funcion\u00e1ria<\/p>\n

O t\u00edtulo deste artigo fala em 3 erros por cada 100 documentos. Aten\u00e7\u00e3o: \u00e9 um n\u00famero ilustrativo, n\u00e3o um estudo.<\/strong> Na tua empresa podem ser 1 ou podem ser 6. O que interessa \u00e9 que n\u00e3o \u00e9 zero, e que n\u00e3o sabes qual \u00e9. Enquanto n\u00e3o souberes, qualquer conversa sobre "a IA \u00e9 fi\u00e1vel?" \u00e9 feita \u00e0s cegas.<\/p>\n

H\u00e1 outro dado que ajuda a perceber porque isto importa. A Gartner atribui 57% das falhas de projetos de IA a "esperar demasiado, demasiado depressa". Uma boa parte desse "demasiado" \u00e9 exigir \u00e0 m\u00e1quina um n\u00edvel de perfei\u00e7\u00e3o que o processo atual nunca teve.<\/p>\n

Como medir a tua taxa de erro em cinco dias<\/h2>\n

N\u00e3o precisas de consultores nem de software. Precisas de uma folha, de uma tarefa e de algu\u00e9m honesto.<\/p>\n

    \n
  1. Escolhe uma \u00fanica tarefa repetitiva.<\/strong> Por exemplo: lan\u00e7ar faturas de fornecedores, criar encomendas a partir de emails ou confirmar pre\u00e7os em propostas.<\/li>\n
  2. Tira uma amostra de documentos j\u00e1 lan\u00e7ados.<\/strong> Cem chega: os do \u00faltimo m\u00eas, escolhidos ao acaso.<\/li>\n
  3. Rev\u00ea campo a campo contra o original.<\/strong> Quem faz a revis\u00e3o n\u00e3o pode ser quem fez o lan\u00e7amento.<\/li>\n
  4. Classifica cada erro.<\/strong> Ficou s\u00f3 feio (uma descri\u00e7\u00e3o mal escrita)? Custa dinheiro (valor, IVA, prazo de pagamento)? Ou chega ao cliente (pre\u00e7o errado numa fatura)?<\/li>\n
  5. Conta e escreve o n\u00famero.<\/strong> Erros por cada 100 documentos e, ao lado, quantos s\u00e3o graves.<\/li>\n<\/ol>\n

    \"Dono<\/p>\n

    \u00c9 aborrecido? \u00c9. Mas \u00e9 a r\u00e9gua que te vai servir para avaliar qualquer fornecedor de IA, incluindo n\u00f3s.<\/p>\n

    Um exemplo com contas<\/h2>\n

    Vamos usar n\u00fameros redondos e assumidos, para veres o racioc\u00ednio. Troca-os pelos teus.<\/p>\n

      \n
    • 400 faturas de fornecedores por m\u00eas.<\/li>\n
    • Taxa de erro medida: 3%, ou seja, 12 erros por m\u00eas.<\/li>\n
    • Um ter\u00e7o desses erros custa dinheiro ou tempo a s\u00e9rio: 4 por m\u00eas.<\/li>\n
    • Cada erro grave leva, em m\u00e9dia, uma hora a descobrir e a corrigir, contando o telefonema, a nota de cr\u00e9dito e a reconcilia\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n

      S\u00e3o cerca de 50 horas por ano s\u00f3 a apagar fogos, sem contar o dinheiro que sai mal pago ou que nunca chega a ser cobrado. Este \u00e9 o custo do processo atual, aquele que ningu\u00e9m p\u00f5e na mesa.<\/p>\n

      Agora a pergunta correta deixa de ser "a IA erra?". Passa a ser: "Com IA, quantos erros graves sobram, e quanto tempo levo a encontr\u00e1-los?"<\/strong> Se baixares de 4 erros graves para 1, e esse 1 aparecer marcado em vez de escondido, ganhaste. Mesmo sem chegares aos 100%.<\/p>\n

      "Mas a IA erra de forma diferente"<\/h2>\n

      \u00c9 a obje\u00e7\u00e3o mais s\u00e9ria, e tem raz\u00e3o de ser.<\/p>\n

      Quando uma pessoa se engana, normalmente o erro tem cara de erro: um d\u00edgito trocado, uma v\u00edrgula fora do s\u00edtio. Uma IA gen\u00e9rica, como um chat qualquer na internet, engana-se de outra maneira. D\u00e1 uma resposta bem escrita, confiante e falsa. Isto chama-se alucina\u00e7\u00e3o. Acontece porque o modelo est\u00e1 a completar texto plaus\u00edvel, n\u00e3o a consultar os teus dados. N\u00e3o sabe quanto te deve o fornecedor X, por isso adivinha.<\/p>\n

      Por isso n\u00e3o basta comparar taxas. Tamb\u00e9m tens de comparar o tipo de erro e a facilidade de o apanhar<\/strong>. \u00c9 aqui que a arquitetura faz a diferen\u00e7a:<\/p>\n

        \n
      • Ligada aos teus dados.<\/strong> A resposta vem do teu ERP, n\u00e3o da mem\u00f3ria do modelo. Se o dado n\u00e3o existe, a resposta certa \u00e9 "n\u00e3o encontro", e n\u00e3o um palpite.<\/li>\n
      • S\u00f3 de leitura.<\/strong> Num primeiro passo, a IA n\u00e3o lan\u00e7a nem altera nada. L\u00ea, cruza e mostra. O pior que pode acontecer \u00e9 uma resposta errada, que podes verificar. Nunca um documento errado no sistema.<\/li>\n
      • Auditada.<\/strong> Cada pergunta e cada resposta ficam registadas, com a origem dos n\u00fameros. Se algu\u00e9m duvidar, v\u00ea-se de onde veio.<\/li>\n<\/ul>\n

        Com estas tr\u00eas regras, o erro da IA volta a ter cara de erro: aponta para um documento que podes abrir e confirmar.<\/p>\n

        Por onde come\u00e7ar, na pr\u00e1tica<\/h2>\n

        O primeiro passo mais seguro n\u00e3o \u00e9 p\u00f4r a IA a picar documentos. \u00c9 p\u00f4-la a verificar<\/strong> o que j\u00e1 foi picado e a responder a perguntas sobre isso. Pela ordem:<\/p>\n

          \n
        1. Mede a taxa de erro de uma tarefa (os cinco dias acima).<\/li>\n
        2. Liga uma IA s\u00f3 de leitura a esses dados e faz-lhe as perguntas que hoje fazes \u00e0 m\u00e3o. "Que faturas de fornecedor deste m\u00eas t\u00eam um prazo de pagamento diferente da ficha do fornecedor?" "Que linhas foram lan\u00e7adas com IVA diferente do habitual para este artigo?"<\/li>\n
        3. Compara durante duas ou tr\u00eas semanas: o que a IA apanhou, o que falhou e o que inventou. Com a tua r\u00e9gua, n\u00e3o com a do vendedor.<\/li>\n<\/ol>\n

          \"Respons\u00e1vel<\/p>\n

          Na Leiritech fazemos isto por WhatsApp. Perguntas ao teu neg\u00f3cio em portugu\u00eas e recebes respostas tiradas do PHC, Sage, Primavera ou Artsoft. S\u00f3 de leitura, auditado, sem inventar. Como a camada que traduz as tabelas do ERP em conceitos de neg\u00f3cio j\u00e1 est\u00e1 constru\u00edda, arranca em horas e n\u00e3o em meses. O dono pergunta pelas margens, o comercial pelo hist\u00f3rico de um cliente antes da visita, o armaz\u00e9m pelo stock real de um artigo, o t\u00e9cnico pelo que foi faturado numa interven\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

          Em resumo<\/h2>\n

          N\u00e3o precisas de acreditar na IA. Precisas de um n\u00famero: o teu ponto de partida. Com ele, qualquer proposta, nossa ou de outros, deixa de ser uma quest\u00e3o de f\u00e9 e passa a ser uma conta.<\/p>\n

          Mede uma tarefa esta semana. Se quiseres ver o que uma IA s\u00f3 de leitura apanha nesses mesmos documentos, fala connosco em leiritech.pt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          “Se a IA errar uma vez, n\u00e3o serve.” Antes de decidires, conta quantos erros a tua equipa j\u00e1 faz hoje. O m\u00e9todo em 5 dias, com um exemplo em euros.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":442,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[368],"tags":[613,611,612,5,614,610],"class_list":["post-446","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-literacia-em-ia-para-pme","tag-como-avaliar-ia-na-empresa","tag-erros-de-introducao-de-dados","tag-ia-no-erp","tag-ia-para-pme","tag-primeiro-projeto-de-ia","tag-taxa-de-erro-humano"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/446","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=446"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/446\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/442"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=446"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=446"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/leiritech.pt\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=446"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}