9. Como começar com a IA: MVP, Prototipagem e Testes

Um guia prático para iniciar a adoção de Modelos de Linguagem (LLMs) no município com baixo risco, resultados rápidos e aprendizagem contínua.

O que é um MVP e porquê usá-lo

MVP significa Minimum Viable Product — uma versão simples e funcional que testa uma capacidade prioritária com o menor esforço possível. Evita grandes investimentos iniciais, permite medir resultados e recolher feedback real antes de escalar.

  • Testar uma funcionalidade prioritária.
  • Medir resultados rapidamente.
  • Aprender com erros e ajustar o rumo.
  • Preparar a expansão com base em evidência.

Como escolher o primeiro MVP

Use critérios simples e práticos:

  • Problema específico e bem delimitado.
  • Impacto visível no dia a dia dos técnicos.
  • Equipa piloto pequena e disponível para testes.
  • Baixo esforço técnico e financeiro.
  • Feedback rápido e mensurável.

Exemplos realistas

  • Assistente interno para dúvidas frequentes (urbanismo, contabilidade).
  • Classificação automática de documentos.
  • Geração de resumos de atas, contratos ou deliberações.
  • Pesquisa inteligente sobre regulamentos municipais.

Como desenvolver o protótipo

Etapas essenciais

  1. Definir o problema a resolver (ex.: “perde-se tempo a encontrar normas específicas”).
  2. Identificar dados necessários (versões digitais e pesquisáveis; qualidade e atualização).
  3. Escolher tecnologia (open source local ou serviço comercial em cloud).
  4. Desenvolver o protótipo e ligar às fontes de informação relevantes.
  5. Estabelecer métricas de sucesso desde o início.

Boas práticas

  • Trabalhar com amostras reais e garantir RGPD desde o dia um.
  • Documentar decisões técnicas e versões de documentos.
  • Usar checklists para testes repetíveis.
  • Reservar tempo para iterações curtas.

Quem testa e como testar

Depende do caso de uso. Ferramentas internas devem ser testadas por técnicos municipais. Funcionalidades viradas ao público (ex.: chatbot) podem começar com um grupo de munícipes voluntários ou com simulações internas antes da abertura geral.

  • Testes internos: técnicos de serviço piloto, com guião de tarefas.
  • Testes controlados: pequeno grupo externo, se aplicável.
  • Feedback estruturado: questionário curto e sessões de observação.

O que fazer após um MVP bem-sucedido

  • Expandir gradualmente para mais utilizadores e serviços.
  • Melhorar infraestrutura e integrações (ERP, gestão documental, e-mail).
  • Investir em formação contínua.
  • Definir novas funcionalidades com base nos dados de uso.

Manter um ritmo de evolução contínua, sempre guiado pela experiência real dos utilizadores.

Riscos de não seguir abordagem MVP

  • Investir demasiado numa solução que depois não é usada.
  • Complexidade excessiva logo no início.
  • Desalinhamento com expectativas dos utilizadores.
  • Dificuldade em perceber limitações reais do contexto.
  • Maior resistência interna à adoção.

Envolvimento dos funcionários

Ouvir dificuldades, recolher sugestões e reconhecer contributos aumenta a aceitação e o compromisso com o projeto. A tecnologia é apoio — a decisão permanece humana.

  • Workshops curtos e focados em tarefas reais.
  • Canal simples para reportar problemas e ideias.
  • Ritmo de melhorias visível para a equipa.

Métricas e objetivos (KPIs)

Tempo

Redução no tempo médio para completar a tarefa.

Qualidade

Queda em retrabalho e pedidos devolvidos.

Adoção

N.º de utilizadores ativos e sessões por semana.

Satisfação

Feedback dos técnicos e, se aplicável, dos munícipes.

Conformidade

Incidentes de acesso e discrepâncias de dados.

Custo

Horas poupadas vs. esforço de manutenção.

Cronograma sugerido

  1. Semana 1: problema, dados, métricas e equipa piloto.
  2. Semanas 2–3: protótipo funcional com casos reais.
  3. Semanas 4–5: testes com guião e iterações.
  4. Semana 6: decisão de escala e plano de integração.

Série Administração Local e Inteligência Artificial

Página da série

Índice e acesso a todos os artigos.

Abrir série

Artigo 6

LLMs na gestão documental.

Abrir capítulo

Artigo 8

IA no urbanismo.

Abrir capítulo

Artigo 5

Open Source ou Comercial: como escolher o LLM.

Abrir capítulo

Rui Mesquita, Engenheiro Informático e Professor, especializado em smart cities, IoT inteligência artificial aplicada à administração pública.

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