Para responsáveis técnicos e de TI
Determinístico ou generativo: onde a IA no suporte técnico não pode falhar
Um chatbot que improvisa é um risco quando a resposta é um passo de cablagem. O que a decisão Air Canada, a investigação sobre alucinações e o Regulamento da IA da UE significam para os fabricantes.
Lingo
4 min de leitura
Quando um chatbot de IA se engana numa política de reembolsos, isso custa umas centenas de dólares e uma manchete. Quando se engana na ligação de uma banda de segurança, a porta não para quando há uma criança debaixo dela. Os fabricantes precisam de um tipo de IA diferente daquele que aparece nas notícias, e vale a pena ser rigoroso quanto à diferença.
Em resumo
- Os sistemas generativos compõem uma resposta nova de cada vez. Os sistemas determinísticos dão uma resposta aprovada para cada situação que reconhecem e encaminham tudo o resto para uma pessoa.
- Um tribunal canadiano tratou o chatbot de uma empresa como a própria empresa a falar: a Air Canada teve de cumprir uma política que o seu chatbot inventou.
- Mesmo os melhores modelos de linguagem continuam a introduzir erros ao resumir um documento que lhes é fornecido. Para a cablagem e os passos de segurança, a resposta deve ser a que os seus engenheiros aprovaram.
Duas formas de responder a uma pergunta
Duas arquiteturas para responder a um instalador
A mesma pergunta, dois caminhos até à resposta
Generativo
- O instalador faz uma pergunta
- O modelo encontra excertos que parecem relevantes
- Escreve uma resposta nova a partir deles
- A formulação, e por vezes o conteúdo, pode mudar de um instalador para o seguinte
Determinístico
- O instalador faz uma pergunta
- O sistema faz corresponder a pergunta a uma resposta que a empresa aprovou
- Faz a pergunta documentada seguinte ou dá a solução documentada
- Sem resposta aprovada: a pergunta segue para uma pessoa
Os modelos de linguagem são muito bons na primeira metade do caminho determinístico: perceber que «a porta não fecha e aparece um E12» e «E12, porta de enrolar presa a meio» são a mesma situação. A questão de conceção é o que acontece a seguir. É o modelo que escreve a resposta, ou remete para uma resposta que os seus engenheiros já verificaram?
O chatbot é a empresa
Em fevereiro de 2024, um tribunal canadiano decidiu o caso Moffatt v. Air Canada. O chatbot do site da companhia aérea tinha dito a um cliente que podia pedir o reembolso de uma tarifa de luto depois de viajar. A política real da companhia dizia o contrário. A Air Canada alegou, na prática, que o chatbot era responsável pelas suas próprias palavras. O tribunal discordou, concluiu que houve declarações inexatas por negligência e considerou a companhia responsável por toda a informação presente no seu site. Condenou a Air Canada a pagar 650,88 C$ de indemnização, 812,02 C$ com juros e custas.
O montante era pequeno. O princípio não é.
Um fabricante que deixa um assistente improvisar conselhos de instalação é responsável por esses conselhos, e as consequências de os seguir raramente se ficam pelo reembolso de uma tarifa.
Com que frequência se enganam os modelos?
Não existe uma taxa de erro única para a IA, e quem cita uma está a vender alguma coisa. Uma medição pública muito citada é a tabela de alucinações da Vectara, que dá um documento aos modelos e lhes pede que o resumam, verificando depois se o resumo diz alguma coisa que o documento não diz. Na atualização de 22 de setembro de 2026 abrangia 108 modelos. O melhor acrescentou algo que não estava na fonte em 1,8% dos resumos, o pior em 24,2%. A Vectara avalia os resumos com o seu próprio modelo, num conjunto de dados privado, e alterou esse conjunto em novembro de 2025, pelo que os valores anteriores não são comparáveis.
Daqui decorrem duas coisas. Os melhores modelos são hoje muito bons, e mesmo os melhores continuam a acrescentar algo que não estava na fonte em cerca de um resumo em cada cinquenta. Para redigir um e-mail, serve. Não serve para o binário de aperto de um travão, para os bornes de um desbloqueio por alarme de incêndio, nem para a ordem dos passos que torna uma porta segura.
Use o modelo para compreender a pergunta. Use a resposta aprovada pelos seus engenheiros para responder.
Cinco perguntas a fazer a qualquer fornecedor de suporte com IA
| Pergunta | Uma boa resposta |
|---|---|
| De onde vem cada resposta? | De um documento e de uma página identificados, ou de um percurso que a sua equipa aprovou. Não «do modelo». |
| Quem aprova uma resposta antes de os instaladores a verem? | Alguém da sua equipa técnica, identificado pelo nome, com a alteração registada. |
| O que acontece quando o sistema não sabe? | Diz que não sabe e encaminha a pergunta para uma pessoa, com a conversa anexada. Não tenta responder na mesma. |
| Dois instaladores que façam a mesma pergunta recebem a mesma resposta? | E devem receber: os mesmos passos publicados, até a sua equipa os alterar. |
| Informa o instalador de que é um serviço automatizado? | Deve informar, desde a primeira mensagem. Na UE, o fornecedor é obrigado a garanti-lo desde 2 de agosto de 2026. |
O Lingo assenta na segunda arquitetura: os guias são redigidos a partir da sua documentação, e nada é publicado até a sua equipa técnica o ter conferido com o documento de origem. O instalador pode pedir para falar com uma pessoa em qualquer momento. O nosso artigo sobre como o Lingo transforma um manual num guia explica cada passo.
Fontes
- Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149British Columbia Civil Resolution Tribunal, 14 de fevereiro de 2024. Parágrafos 27, 40 e 44.
- AI gone wild: airline has to honor a refund policy its chatbot fabricatedManatt, Phelps and Phillips, fevereiro de 2024.
- Air Canada chatbot decisionDaily Hive, fevereiro de 2024. Montantes atribuídos.
- Hallucination leaderboardVectara, atualizado a 22 de setembro de 2026. Avaliação gerida pelo próprio fornecedor. Resumo de um documento fornecido, avaliado pelo modelo da própria Vectara.
- Transparency obligations under Article 50 AI ActComissão Europeia, julho de 2026.
- AI Act, Article 113: entry into force and applicationAI Act Service Desk da Comissão Europeia, julho de 2026.
Perguntas que nos fazem
Qual é a diferença entre IA determinística e IA generativa no suporte técnico?
Um sistema generativo escreve uma resposta nova de cada vez, a partir do que aprendeu ou recuperou, pelo que a formulação e por vezes o conteúdo podem mudar. Um sistema determinístico dá uma resposta fixa e previamente aprovada para cada situação que reconhece e encaminha tudo o resto para uma pessoa. Para a cablagem, as regulações de segurança e o diagnóstico de avarias, a segunda arquitetura é a mais segura.
Uma empresa pode ser responsabilizada pelo que o seu chatbot diz?
Sim. No caso Moffatt v. Air Canada (fevereiro de 2024), um tribunal canadiano considerou a companhia aérea responsável por uma política de reembolsos que o chatbot do seu site tinha descrito de forma errada e condenou-a a pagar ao cliente 650,88 dólares canadianos de indemnização. O tribunal tratou o chatbot como parte do site da empresa.
O Regulamento da IA da UE obriga os chatbots a dizer que são IA?
Sim. O artigo 50.º, n.º 1, do Regulamento da IA da UE é aplicável desde 2 de agosto de 2026. Exige que os fornecedores de sistemas de IA que interagem diretamente com pessoas garantam que essas pessoas são informadas de que estão a interagir com um sistema de IA, salvo se isso for óbvio.
