Artigo do advogado Lin Shang-Lun》Um BD poderoso: vende a capacidade de integração de IA

Na era da IA, o desenvolvimento de negócios consegue evoluir de forma abrangente focando-se nas dores do próprio departamento. Mesmo que não seja um programador a tempo inteiro, é possível fazê-lo. Esta tendência deve ser uma mentalidade de base que cada função deve ter.
(Antecedentes: artigo especializado do advogado Lin Shang-Lun》Os profissionais que entendem IA serão os vencedores na era da IA? )
(Apêndice de contexto: artigo especializado do advogado Lin Shang-Lun》Do caso de Cai A-Gua, o medo da IA: não é a IA que te irrita, é o medo de seres ultrapassado.)

Índice do artigo

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• O que ele faz, na verdade, acerta bem nas dores
• Ao falar de como ele colocou a IA lá dentro
• Mas acho que o Output ainda pode ser mais
• Do ponto de vista de um advogado, há uma coisa que é obrigatória fazer: reduzir as alucinações
• Algumas funcionalidades que acho que o BD Agent dele ainda pode acrescentar
  • Gerar automaticamente revisões contratuais a partir de atas de reuniões
  • Ajustar a força do contrato conforme a posição de negociação
  • Revisão de conformidade, bloqueando o risco à frente
• Por fim

Numa feira de tecnologia, conheci um responsável de desenvolvimento de negócios (BD) de uma empresa prestes a crescer para grande escala. Mais especial ainda: ele próprio fez, com as mãos, um conjunto de sistemas internos que a empresa usa para BD, usando IA. Ele foi bastante generoso e tirou o telemóvel para me mostrar o seu prototype. Assim, começámos a ver e conversar, lado a lado.

Como eu também trabalho frequentemente com desenvolvimento de IA e, além disso, sou advogado, ao ver o que ele tinha feito, é inevitável pensar em camadas a mais. Este texto serve para organizar a conversa daquele dia, registando o que vi e os rumos com que ainda podemos brincar.

O que ele faz, na verdade, acerta bem nas dores

No início, ele falou de uma dificuldade bem real: a equipa de BD deles tem demasiado trabalho em desenvolvimento fora do escritório; é tanto que, literalmente, não há chefe capaz de absorver todos os relatórios diários de toda a gente. O chefe só consegue dar instruções muito genéricas, não conseguindo definir táticas precisas para cada loja, cada ponto. Além disso, quando o BD sai com as iniciativas, é muito fácil haver colisões entre equipas, e sincronizar o progresso entre todos fica super ineficiente.

Então ele fez uma App. Ao fazer login, entra-se num ecrã de admin, com muitas camadas. A camada mais central visualiza, de forma geral, todos os pontos abertos pelo BD no exterior e o estado das vendas concluídas. As vantagens são muito diretas:

Primeiro, já não é preciso que as pessoas sincronizem tudo por comunicação oral; antes de cada um iniciar uma nova ronda de desenvolvimento, basta olhar para ver o que os outros já fizeram e em que ponto cada ponto está no progresso. Segundo, do ponto de vista dele como gestor, ele consegue ver diretamente toda a pipeline: em que fase é que cada loja está a ficar presa, fica imediatamente claro.

A sério, só de ver já dá para perceber que isto foi feito por alguém que realmente entende BD. A lógica daquele interface não é algo que um engenheiro invente do nada; é um design que só faz sentido se já tiveres passado por atividades no exterior.

Falar de como ele colocou a IA lá dentro

Eu fiquei curioso e perguntei-lhe para que era exatamente a IA. Ele disse que integrou uma IA e que consolidou num repositório todo o conhecimento que o BD usa no desenvolvimento no exterior, bem como contratos passados e casos de colaboração.

Ele deu um exemplo muito prático: às vezes, o BD desenvolve para uma marca em regime de cadeia, mas o modo de negociação para cadeias é completamente diferente do de uma loja individual. As cadeias são maiores, têm mais força; frequentemente é preciso fazer trocas de interesses. Porém, durante a formação normal do BD, é difícil explicar de forma clara “que nível é o outro lado” e “que tipo de concessões ou armas correspondentes é que nós conseguimos oferecer”. É por isso que ele deixou essa parte para a IA responder. Eu acho que este ponto de entrada foi mesmo acertado.

Perguntei-lhe também como é que ele montou o repositório. Ele foi muito honesto: basicamente, foi implementado num Google Sheet; ele lê diretamente com JS. Mas ele fez questão de salientar uma coisa: tudo o que cada BD consultou e tudo o que a IA respondeu fica registado, com rastreabilidade total. Ele ainda escreveu primeiro uma “definição do comerciante”: a IA executa uma rodada de definição para determinar que tipo é o novo cliente e, depois, volta para comparar com os casos de colaboração.

Há um detalhe pequeno que eu quero mesmo mencionar. Eu disse-lhe que o Gemini Flash na versão gratuita tem uma armadilha — o limite de tokens pode fazer com que o resultado não saia como esperado. Ele já tinha pensado nisso: planeou e fixou previamente os “caminhos” para cada tipo de pergunta; quando aparece um problema, ele só lê aquelas poucas páginas. Assim, não só evita falhas de leitura, como também poupa tempo e tokens. Este tipo de abordagem — não enfiar tudo à força, primeiro avaliar e depois buscar dados — realmente acerta no essencial.

Mas acho que o Output ainda pode ser mais

Até aqui, eu disse-lhe uma frase mais direta: “O teu trabalho é mesmo muito bom e está muito de acordo com a forma como vocês o usam. Mas — o ‘sabor’ da IA não é assim tão forte.”

Eu não estou a apontar defeitos; é só que ainda há espaço para brincar. O que ele está a fazer, na essência, é transformar rastros de trabalho do passado do BD — opacos, incontroláveis e difíceis de recuperar — em algo transparente, visível e que se consegue gerir. A face de entrada (input) desta parte está muito sólida.

Mas, do ponto de vista de um programador, eu acho que ele está a ficar preso no output. Neste momento, a produção dele está praticamente toda concentrada no ChatBox e na organização de dados. O ChatBox é, sem dúvida, uma boa coisa. Ainda assim, eu acho que o output dele pode ser enviado para mais sítios. Por exemplo:

Um: gerar diretamente documentos no formato da empresa, como MOU e relatórios, em vez de deixar a pessoa ler a conversa e depois organizar por conta própria. Dois: usar interfaces e fluxos diferentes para acomodar tarefas diferentes; não meter tudo no mesmo quadro de diálogo. A camada de base é sempre LLM, mas podes desenhar Agents diferentes para cenários diferentes: um tipo de tarefa, um fluxo.

Do ponto de vista de um advogado, há uma coisa que é obrigatória fazer: reduzir as alucinações

Esta parte conversei com ele pela ótica de advogado. Como o que ele faz vai tocar em contratos e em condições comerciais, a tolerância a erros é menor do que muita gente imagina.

O meu hábito é que nada gerado por IA pode inventar qualquer coisa sem fundamento. Por isso, recomendei-lhe acrescentar duas coisas:

Um é citação com origem e rastreio. Depois de cada resultado, adicionar um citation; ao clicar, é possível ver “de que documento, de que parágrafo” veio aquela frase. Isto é especialmente importante para ele: quando o BD pega nas “cartas” de negociação fornecidas pela IA para lutar em campo, se não conseguir confirmar a origem, isso é assumir um risco com algo não verificado.

O outro é baixar a temperature. Quanto mais o cenário exigir precisão e não permitir improviso, mais deves reduzir a aleatoriedade do modelo. Com estes dois em conjunto, o espaço para alucinações fica muito menor.

Algumas funcionalidades que acho que o BD Agent dele ainda pode acrescentar

Na empresa deles há jurídico e advogados; grande parte dos contratos é template, sem grandes mudanças. Parece que então a IA não tem espaço nenhum. Mas, pelo contrário, eu acho que são exatamente estes cenários “parece que está tudo estável” que dão margem para brincar. Eu falei com ele, ao acaso, alguns caminhos:

2. Gerar automaticamente revisões contratuais a partir de atas de reuniões

Depois do BD terminar a conversa, a coisa mais cansativa é transformar a discussão de duas horas em cláusulas formais. A IA é muito boa nisso: pegar no template público, depois inserir a ata completa da reunião; e ela gera uma nova versão a partir das conclusões. Onde houver exclusões e alterações, marca com controlo de revisões; o jurídico vê de imediato o que foi mexido.

3. Ajustar a força do contrato consoante a posição na negociação

Eu acho esta a mais interessante, porque encaixa exatamente na lógica do sistema dele. O problema de um template público é que ele não consegue refletir as diferenças de “força” em cada negociação. Ao negociar com grandes empresas, a nossa posição é fraca; então as cláusulas devem ser mais flexíveis. Ao negociar com alvos menores, a nossa posição é forte; então as cláusulas podem ser mais duras. Não existe nenhum contrato que sirva para tudo; cada um deve ser personalizado. Se o Agent dele conseguir gerar automaticamente versões com diferentes “forças” com base na “dimensão do outro lado”, isso não liga diretamente com a ideia dele de “armas correspondentes” ao nível no sistema?

4. Revisão de conformidade, bloqueando o risco à frente

Há riscos de conformidade no que o BD publica para o exterior. A IA pode ajudar linha a linha: quais palavras são demasiado exageradas ou “falam demais”, de que regulamentos pode violar, o que deve ser removido, ou que aviso/ressalva deve ser adicionado. Para uma equipa de BD que está todos os dias a correr no exterior, esta capacidade de “bloquear antes de acontecer” é bastante útil.

Eu também lhe lembrei uma coisa: se a empresa quiser manter algumas cláusulas específicas, na verdade não há conflito. As palavras podem ser ajustadas, o tom pode ser modificado, mas, na prática, conservar os nossos direitos — tecnicamente, dá para fazer perfeitamente.

Por fim

Depois de falarmos naquele dia, ficou-me uma impressão bem forte. Ele levou três semanas e, de propósito, usou o seu próprio orçamento: antes de terminar o prototype, não mexeu nos recursos da empresa. Transformou uma dor real num produto utilizável; e os funcionários já estavam a usá-lo, enquanto o chefe também acenou com a cabeça.

Nos últimos dois meses e tal, ele tem feito sempre a mesma coisa: procurar dores e procurar momentos em que a IA pode entrar. Eu acho que esta é mesmo a mentalidade que alguém que quer usar IA deve ter: não “a IA é fixe, vamos brincar”, mas sim “isto está a doer muito; a IA consegue ajudar a parar a dor”.

No fim de contas, a IA que costuma ser mais útil não é necessariamente a mais chamativa, mas sim a que entende melhor o negócio e está mais próxima das dores reais. Ver um BD tão competente a começar a pensar no uso de IA para o seu próprio trabalho deixou-me, sinceramente, com expectativas do que ele vai fazer depois.