5 Maneiras de Usar IA para Traduções Rápidas e Precisas

Nesse artigo de hoje eu vou trazer: 5 Maneiras de Usar IA para Traduções Rápidas e Precisas.

Traduzir meu primeiro contrato com IA foi uma experiência única. Fiquei aliviado com a rapidez da tradução, mas também um pouco preocupado. Isso porque sei que, em textos importantes, a precisão humana é crucial.

Exploraremos a tradução online com IA de forma prática. Vamos ver como usar modelos como GPT-4 e GPT-5 em plataformas como GPT Translator. Também falaremos sobre Google Tradutor, DeepL, Google Lens e Sonix para voz e imagem.

Mostraremos exemplos práticos, como traduzir sites, documentos e e-mails. Vamos ver como integrar a IA em processos de trabalho de empresas.

Contudo, é importante saber que não tudo pode ser feito pela IA. Textos legais e documentos confidenciais precisam de revisão humana. Queremos esclarecer quando confiar na tradução automática e quando é necessário a intervenção humana.

Principais conclusões

• Tradução com IA acelera conversões de conteúdo em múltiplos formatos.
• Tradução automática com inteligência artificial é ideal para volume e velocidade, mas requer revisão em casos sensíveis.
• Tradução online com IA funciona bem para sites, legendas e transcrições, especialmente com ferramentas como DeepL, Google Tradutor e Sonix.
• Serviços de tradução com inteligência artificial podem preservar formatação e automatizar workflows quando bem configurados.
• Proteção de dados e pós-edição humana são essenciais para resultados confiáveis em contextos corporativos.

O que é tradução com ia e por que importa hoje

Exploramos o conceito e a importância da tecnologia para conectar públicos em diferentes idiomas. A tradução com ia tornou processos lentos e caros mais rápidos e acessíveis. Isso abre portas para empresas brasileiras e profissionais que desejam alcançar o mercado internacional rapidamente.

Definição de tradução automática com inteligência artificial

A tradução automática com inteligência artificial converte textos, áudios e imagens entre idiomas. Ela usa aprendizado de máquina, redes neurais e grandes corpora paralelos. Plataformas como Google Translate e DeepL aplicam essas técnicas para produzir saídas naturais.

Impacto da IA na comunicação global e no mercado brasileiro

No mundo corporativo, a tradução com ia reduz barreiras linguísticas e melhora a experiência do cliente. Pesquisas mostram que 65% dos clientes preferem conteúdo em seu idioma nativo. Além disso, 40% evitam comprar em outro idioma. Empresas como Microsoft, Amazon e Netflix adotam essa tecnologia para expandir seu alcance e suporte multilíngue.

Estatísticas e tendências de adoção empresarial até 2030

O mercado de tradução com IA deve atingir US$ 7,5 bilhões até 2030. Empresas usam esses sistemas para escalar documentação técnica, atendimento e e-commerce. No Brasil, setores como tecnologia, manufatura e SaaS já implementam fluxos que combinam tradução automática com inteligência artificial e pós-edição humana.

Observamos que a união entre automação e revisão humana é o padrão. Essa fórmula entrega velocidade sem perder precisão. Assim, gera tradução eficiente com ia para projetos de grande volume.

Como funcionam os modelos de tradução automática

Exploramos como as máquinas aprendem a traduzir. Isso mudou o trabalho com tradução automática. Primeiro, devemos entender as fontes de dados e as camadas de um sistema moderno.

Aprendizado de máquina e corpora paralelos

Modelos treinam com grandes corpora paralelos. São pares de frases em dois idiomas. Usamos esses pares para aprender correspondências e padrões de tradução.

Quando há muitos exemplos técnicos, a abordagem aprende jargões específicos. Isso faz a tradução automática ser mais precisa em áreas técnicas.

Redes neurais e tradução automática neural

Arquiteturas neurais imitam a atenção e o contexto humanos. O Google Translate e o DeepL são exemplos de sistemas que usam NMT. Eles traduzem frases inteiras, não apenas partes.

Modelos NMT suportam memória de tradução e glossários. Isso melhora a consistência terminológica em projetos recorrentes. Eles também permitem a integração de texto, áudio e imagem, como em legendagem e OCR.

Métodos estatísticos e híbridos

Métodos estatísticos analisam a probabilidade de escolhas lexicais. Em casos com poucos dados, o SMT pode ser mais eficaz.

Soluções híbridas combinam SMT e NMT. Elas melhoram a tolerância a erros e preservam termos críticos. Empresas usam estratégias mistas e validação automática, com edição humana para precisão absoluta.

Vantagens da tradução com IA para empresas e profissionais

A tradução com IA está mudando o trabalho em várias empresas. Ferramentas modernas fazem o trabalho rápido e bem. Isso ajuda as empresas a atender bem a clientes de todo o mundo.

Produtividade e escalabilidade

Plataformas como GPT Translator e Sonix traduzem textos rapidamente. Isso torna possível fazer muitas traduções sem precisar de muita gente.

Essas ferramentas crescem conforme a demanda. Isso ajuda a evitar problemas quando muitas tarefas precisam ser feitas ao mesmo tempo.

Redução de custos e automação de fluxos de trabalho

Usar tradução com IA ajuda as empresas a economizar dinheiro. Isso porque muitas tarefas são feitas automaticamente, o que economiza tempo e dinheiro.

Além disso, muitas soluções permitem integrar a tradução com outros processos. Isso facilita muito o trabalho em equipe.

Consistência terminológica e garantia de qualidade com múltiplas camadas de IA

IA ajuda a manter a consistência em termos técnicos. Marcas como Siemens e Bosch usam isso para uniformizar seus manuais.

Para garantir a qualidade, a IA é combinada com revisão humana. Isso garante que o conteúdo seja preciso e de qualidade.

Limitações e riscos da tradução automática com inteligência artificial

Quando usamos tradução com ia sem cuidado, enfrentamos problemas. A tecnologia ajuda a traduzir rápido, mas pode perder detalhes importantes. Isso afeta o tom, a cultura e a precisão técnica.

Falta de julgamento humano

A tradução automática pode escolher palavras que não são apropriadas. Isso é um problema em textos como publicidade, leis e contratos de trabalho. A falta de revisão humana afeta o estilo e o tom.

Nuances culturais

Palavras e referências locais podem não ser traduzidas corretamente. É necessário revisar essas traduções para evitar mal-entendidos. Isso é crucial em países como o Brasil.

Vieses de dados

Os modelos aprendem com dados antigos. Se esses dados têm preconceitos, a tradução pode refletir esses vieses. É importante monitorar e cuidar desses dados.

Segurança e privacidade

Enviar documentos confidenciais para serviços online é um risco. É preciso seguir a LGPD e ter cuidado com os contratos. A falta de garantias pode expor informações sensíveis.

Jargão técnico e precisão

Palavras técnicas exigem modelos treinados ou revisão por especialistas. Em documentos técnicos, é essencial a revisão humana para manter a precisão.

Risco operacional

Depender só da IA pode causar erros caros em documentos legais. Usar revisão humana e fluxos híbridos ajuda a reduzir esses riscos.

Quando usar IA e quando envolver tradutores humanos

Exploramos a decisão entre usar IA ou tradutores humanos. A escolha certa melhora a qualidade, diminui custos e acelera a entrega. Vamos ver exemplos e um fluxo híbrido que uso em projetos.

Casos ideais para tradução automática

Escolho IA para volumes grandes e velocidade. Por exemplo, documentação técnica, atualizações de manuais e legendagem.

Na tradução online com ia, obtenho resultados rápidos e consistentes. Antes, aplico glossários e memórias de tradução.

Casos que exigem revisão humana

Para documentos legais, contratos e materiais regulatórios, recomendo tradutores humanos. Campanhas de marketing também precisam de revisão para manter o tom e a persuasão.

Textos culturais e literatura criativa exigem julgamento humano. Revisores asseguram conformidade, adaptação local e a voz da marca, essenciais que a IA pode perder.

Modelos híbridos: otimizar custo e qualidade

Adoto um fluxo híbrido: tradução automática inicial seguida de revisão por tradutor profissional. Esse método diminui custos e mantém a qualidade, melhorando em relação à tradução humana.

Plataformas como Taia e serviços corporativos adotam esse modelo. Defino SLAs, critérios de escalonamento e uso de glossários para reduzir retrabalho.

Para operar, crio regras claras: conteúdo para IA, conteúdo para revisão e gatilhos para escalonamento. Assim, obtenho tradução eficiente com ia sem perder em precisão.

Ferramentas e plataformas de tradução com IA que eu recomendo

Mostro aqui as soluções que uso e sugiro para diferentes situações. Testei cada uma com exemplos reais antes de aconselhar seu uso. Vou explicar o que cada ferramenta faz melhor.

Google Tradutor e Google Lens são ótimos para quem busca respostas rápidas. O Google Tradutor traduz mais de 100 idiomas e tem um modo conversa. Ele também se integra com apps do Google. Já o Google Lens usa a câmera para traduzir em tempo real, perfeito para viagens.

DeepL é conhecido por suas traduções naturais e preservação de documentos. Prefiro o DeepL para textos que precisam fluidez e manter o layout, como em documentos Word ou apresentações.

GPT Translator é ideal para empresas que trabalham com vários idiomas. Ele suporta mais de 95 idiomas e tem verificação por IA, ajudando em projetos multilíngues.

Mirai Translate une API em nuvem com foco em setores específicos. Recomendo para quem busca precisão e segurança em integrações técnicas.

Taia e Alexa Translations unem IA com revisão humana. Taia traduz 97 idiomas e tem alta satisfação. Alexa Translations foca em jurídico, financeiro e técnico, onde a revisão é essencial.

Também testei ferramentas como Sonix para áudio e Wordvice AI para textos acadêmicos. Eles complementam as plataformas de tradução com IA em casos específicos.

Para facilitar a comparação, aqui vai uma tabela com as principais características e casos de uso de cada ferramenta.

Recomendo testar cada ferramenta com seu conteúdo. Isso mostra qual é a melhor para sua situação, considerando qualidade, velocidade e custo.

Como escolher a melhor ferramenta para o seu projeto

Quando escolho uma ferramenta de tradução, foco em o que realmente importa. Primeiro, vejo se ela suporta os idiomas e formatos que preciso. Também verifico a segurança da plataforma.

Depois, testo a tradução de amostras do meu conteúdo. Isso ajuda a entender a qualidade da tradução. Por fim, comparo os custos e as opções de edição pós-tradução para tomar a melhor decisão.

Critérios técnicos e compatibilidade

Primeiro, vejo quantos idiomas a plataforma suporta. Google tem mais de 100 idiomas. DeepL tem cerca de 25, e GPT Translator tem mais de 95 em muitos testes.

Confiro se a plataforma aceita vários formatos, como DOCX, PDF e HTML. Também vejo se ela mantém o layout e as tabelas corretas.

Analiso se a plataforma tem APIs e integração com sistemas de gerenciamento de conteúdo. Mirai e GPT Translator são bons nisso, oferecendo automação e traduções em lote.

Avaliar qualidade com amostras

Envio trechos do meu projeto para cada ferramenta. Comparo a qualidade da tradução de DeepL, Google e GPT. Vejo fluidez e fidelidade técnica.

Usa amostras com jargão e expressões idiomáticas. Peço versões com e sem glossário para ver a consistência terminológica.

Segurança, compliance e opções de hospedagem

Exijo detalhes sobre criptografia e políticas de retenção. Verifico se a plataforma segue a LGPD antes de enviar conteúdo sensível.

Prefero provedores com cláusulas contratuais claras. Eles também devem oferecer opções de hospedagem privada quando necessário.

Comparar custos e níveis de serviço

Analiso o preço por palavra, limites de volume e latência. Verifico também os SLAs sobre disponibilidade e tempo de entrega.

Considero modelos híbridos que misturam tradução automática e edição humana. Taia, Alexa Translations e Mirai têm essas opções para projetos críticos.

Critério final para tomada de decisão

Defino prioridade entre velocidade, precisão e segurança. Escolho baseado no orçamento e na criticidade do conteúdo.

Quando escolho uma ferramenta de tradução com IA, busco um bom equilíbrio. Testo em práticas antes de usar em larga escala. Para demandas rápidas, uso tradução online com IA, mas mantendo revisão humana quando preciso.

Tradução online com ia: práticas para resultados mais precisos

Exploro práticas que melhoram a precisão e a velocidade da tradução com ia. Textos claros e contexto bem definido são essenciais. Veja como melhorar a tradução online com ia em projetos reais.

Preparar textos-fonte claros e consistentes

Antes de enviar, limpe ambiguidades. Frases curtas ajudam a evitar escolhas difíceis do modelo.

Padronize termos e estilo. Isso garante consistência na tradução. Evite jargões sem definição.

Fornecer glossários e memórias de tradução

Importe glossários e memórias sempre que possível. Ferramentas como Mirai e Taia aceitam dicionários de usuário. Isso melhora a coerência terminológica.

Mantenha versões e histórico de traduções. Isso facilita auditoria e reaproveitamento. Memórias bem organizadas melhoram a tradução em volumes grandes.

Usar contexto e instruções específicas para o modelo

Anexe notas sobre público-alvo, tom e propósito. Instruções claras ajudam o modelo a escolher as palavras certas.

Inclua exemplos de traduções corretas e a evitar. Isso reduz retrabalho e acelera a revisão humana.

Pós-edição e controle de qualidade

Faça revisão humana focada em termos críticos, estilo e conformidade legal. Revisores trabalham com saídas já alinhadas por glossário.

Realize verificações automáticas de gramática e fluidez antes da revisão final. Esse processo aumenta a produtividade e melhora a tradução com ia.

Versionamento e rastreabilidade

Mantenha um repositório com histórico de versões e evidências de alterações. Rastreabilidade é crucial em ambientes corporativos e para compliance com LGPD.

Registros de mudanças ajudam a treinar modelos e a criar melhores memórias. Isso eleva a confiabilidade da tradução online com ia ao longo do tempo.

Como preservar formatação e estrutura de documentos traduzidos

Exploro práticas para manter o layout original ao usar tradução com IA. Muitos projetos exigem que tabelas, legendas e placeholders fiquem intactos. Detalho formatos, ferramentas e fluxos que ajudam a evitar perdas de formato.

Formatos compatíveis e pontos de atenção

Trabalhei com vários formatos, como DOCX, PDF, HTML, XML, YAML, PPTX, SRT, Markdown e texto manuscrito. Cada um requer cuidados específicos. DOCX e PPTX geralmente preservam estilos. PDFs precisam de extração inteligente ou APIs para tradução dentro do layout.

Arquivos SRT mantêm timestamps. Markdown e HTML exigem respeito às tags.

Ferramentas que mantêm layout e tabelas

DeepL e GPT Translator costumam preservar o layout. Mirai e GPT Translator suportam tabelas e estruturas complexas. Sonix preserva timestamps e estrutura em transcrições, ideal para legendagem.

Usar essas ferramentas, eu testo amostras para confirmar a preservação do arquivo.

Fluxos para tradução em lote e automação

Plataformas como Mirai, Taia e GPT Translator permitem upload em lote e automação via API. Para volumes grandes, recomendo criar pipelines. Eles extraem textos, aplicam memórias de tradução e executam a tradução mantendo o formato.

Em seguida, faço pós-edição no arquivo original para garantir a integridade.

Processo de qualidade pós‑formatação

Depois da tradução, reviso tabelas, legendas e elementos gráficos. Valido strings dinâmicas e placeholders para evitar mudanças acidentais. Uso amostras antes do processamento em massa e corro ciclos de correção rápida.

Checklist prático antes do envio em lote

• Exportar amostra representativa do projeto.
• Confirmar compatibilidade do formato com a ferramenta escolhida.
• Carregar glossários e memórias de tradução.
• Executar tradução piloto e revisar layout.
• Automatizar via API apenas após validação.

Seguindo esses passos, reduzo retrabalho e mantenho a fidelidade do design original. Assim, aproveito os benefícios da tradução automática com IA.

Tradução simultânea com inteligência artificial: recursos e usos

Exploramos como a tradução simultânea com inteligência artificial muda eventos ao vivo. Plataformas modernas usam reconhecimento de fala e modelos de tradução com ia. Elas geram legendas em tempo real, tornando reuniões e webinars acessíveis a muitas línguas.

Essas soluções não são só para conferências. Em atendimento ao cliente, chatbots e humanos usam tradução online com ia para agilizar a resposta. Em eventos, ferramentas oferecem transcrição e tradução simultânea, permitindo legendas em vários idiomas.

Aplicações em reuniões, webinars e atendimento ao cliente

Em reuniões híbridas, facilita a colaboração entre equipes em São Paulo, Lisboa e Nova York. Zoom e Microsoft Teams já permitem captar áudio, transcrever e entregar tradução com ia.

Em webinars e vídeos no YouTube, serviços como Sonix geram legendas traduzidas automaticamente. No suporte ao cliente, sistemas combinam resposta automática e transferência para atendente humano quando necessário.

Qualidade esperada e latência em tempo real

A qualidade depende do microfone, conexão e modelo. Em links com baixa latência, a tradução online com ia é quase instantânea. Mas, em trechos técnicos ou com ruído de fundo, a fidelidade pode cair.

Para interações críticas, é melhor aceitar um pequeno atraso em troca de maior precisão. Pós-edição das legendas garante correção rápida de termos-chave e melhora a experiência do usuário.

Integração com plataformas de conferência e legendagem

Microsoft Translator e Mirai oferecem APIs e plugins que se integram a plataformas populares. GPT Translator e outras APIs permitem incorporar tradução com ia diretamente em portais corporativos.

Em fluxos de vídeo, uso ferramentas que exportam SRT para edição posterior. Ter um moderador humano durante eventos importantes reduz riscos e melhora a qualidade final das legendas.

Veja você pode gostar de ler mais sobre: Top ferramentas IA para produtividade.

Tradução avançada com ia para conteúdo técnico e manuais

Trabalhar com materiais técnicos exige precisão e consistência. A tradução avançada com ia ajuda a acelerar o processo. Ela mantém os termos consistentes, mas é crucial configurar fluxos para evitar erros.

Para treinar modelos, é necessário corpora paralelos e glossários setoriais. Empresas como Siemens e Bosch usam isso para traduzir manuais em vários idiomas. Antes de começar, é importante criar memórias de tradução e listas de termos.

Os benefícios são claros na documentação técnica. Há atualizações mais rápidas e consistência terminológica. A produção de manuais melhora sem perder qualidade. Plataformas híbridas, como Docsie, ajudam a combinar IA e revisão humana.

Apesar dos avanços, há limites. A IA pode sugerir traduções inadequadas em questões de segurança. Nesses casos, é essencial a validação por especialistas. A revisão humana ainda é crucial.

Modelos híbridos são eficazes para documentos técnicos. Ferramentas como Mirai e Taia oferecem tradução com IA para corporações. Eu uso processos de QA integrados com engenheiros para garantir a qualidade.

Para obter resultados de qualidade, sigo algumas práticas. Crio glossários setoriais e alimenta memórias de tradução. Também estabeleço checkpoints de revisão. Assim, a tradução com IA garante qualidade e escalabilidade.

Serviços de tradução com inteligência artificial: implementar na empresa

Exploro como adotar serviços de tradução com inteligência artificial em empresas. Primeiro, analiso requisitos técnicos e fluxos de trabalho. Também considero os riscos de dados.

Depois, defino a governança para contratos e escalonamento de traduções críticas. Isso ajuda a organizar a implementação.

Processo de integração e APIs

Escolho provedores com APIs fortes, como Microsoft Translator e DeepL. Eles são integrados em CMS e plataformas de suporte. Defino autenticação e limites de taxa.

Testo a integração e o desempenho em lotes. Documentação clara e chaves de API gerenciadas ajudam a automação.

Automação de pipelines de tradução e controle de qualidade

Crio pipelines para tradução com ia. Eles extraem strings, enviam para tradução e reaplicam glossários. Incluo etapas de pós-edição humana.

Automatizo QA linguístico com testes de regressão. Ferramentas de monitoramento detectam erros e acionam revisões humanas.

Métricas para medir precisão, velocidade e economia

Mensuro precisão com scores automáticos e avaliações humanas. Registro velocidade e custo para avaliar a eficiência.

Relatórios periódicos ajudam a ajustar o modelo. Isso garante a tradução eficiente com ia.

Para manter a tradução eficiente, reviso políticas de dados e contratos. Isso assegura a entrega de qualidade e velocidade.

Tradução eficiente com ia: dicas para otimizar tempo e custo

Exploramos como criar um fluxo de trabalho que une rapidez e qualidade. A chave para uma tradução eficiente com ia é saber o que traduzir automaticamente e o que revisar manualmente.

Segmentação por prioridade

Primeiro, priorizo páginas de produto, contratos e material de suporte. Esses itens são cruciais para o negócio e geralmente precisam de revisão humana.

Conteúdos menos críticos, como descrições internas, podem ser traduzidos automaticamente. Essa abordagem diminui custos e acelera a entrega.

Memórias e glossários compartilhados

Integrar memórias de tradução e glossários corporativos é essencial. Ferramentas como Mirai e Taia suportam dicionários de usuário, mantendo a consistência terminológica.

Memórias reduzem retrabalho e tornam a tradução mais previsível. Glossários alinham equipes e diminuem o tempo de revisão.

Monitoramento contínuo e feedback

Estabeleço rotinas para coletar feedback de pós-edição e dos usuários. Esses dados ajustam glossários e treinam modelos internos.

Medir qualidade, velocidade e economia com métricas periódicas mostra os benefícios. Automatizo pipelines que retraduzem apenas as alterações para economizar recursos.

Contratação e SLA

Na minha experiência, combinar planos pagos com opções de pós-edição sob demanda é ideal. Serviços como Taia e Alexa Translations permitem essa combinação.

Defina SLAs claros para entrega e revisão. Isso assegura previsibilidade no uso da tradução automática com inteligência artificial.

Aspectos legais, privacidade e segurança ao usar tradutores com IA

Quando uso serviços de tradução com IA, eu foco em riscos legais e segurança. É crucial saber como os dados são tratados e armazenados. Também é importante saber quais medidas são tomadas para evitar vazamentos. A privacidade deve ser um ponto chave no contrato e nas práticas internas.

Proteção de dados e conformidade com a LGPD

Eu busco cláusulas claras nos contratos sobre o papel do fornecedor. Para cumprir com a LGPD, verifico políticas de retenção e criptografia. Também peço relatórios de conformidade e comprovação de medidas técnicas e administrativas.

Riscos ao enviar documentos confidenciais para a nuvem

Enviar documentos sensíveis para a nuvem traz riscos. Falhas de configuração, acessos indevidos e replicação internacional podem ocorrer. Para documentos críticos, eu sugiro soluções on-premise ou provedores com garantias contratuais.

Boas práticas operacionais e seleção de provedores

Adoto práticas como anonimização de dados e uso de NDA. Também tenho controles de acesso com logging. Na escolha do fornecedor, busco empresas com histórico e certificações de segurança.

Para ajudar na escolha, apresento um quadro com aspectos-chave. Eles são importantes ao avaliar fornecedores de tradução com IA.

Em resumo, a privacidade é essencial na tradução com IA. Com contratos claros, controles técnicos e treinamento, é possível usar esses serviços sem riscos. Assim, cumprimos com a LGPD tradução com ia.

Conclusão

Tradução com IA traz vantagens como rapidez, escalabilidade e economia para empresas. No entanto, a tradução automática ainda enfrenta desafios em nuances culturais e proteção de dados. O modelo híbrido, que combina IA e edição humana, é a melhor opção para equilibrar custo e qualidade.

Minhas dicas finais são simples: testar ferramentas com amostras reais e dar prioridade à segurança e à conformidade com a LGPD. Utilize glossários e memórias de tradução. Também é importante ter fluxos de pós-edição para conteúdo crítico. Escolha ferramentas como GPT Translator, DeepL, Google Tradutor/Lens, Mirai, Taia e Sonix, dependendo do projeto.

Para avançar, defina o que é mais importante para o conteúdo. Faça uma prova de conceito com 2–3 ferramentas. Medir a qualidade e o custo é essencial. E, quando os resultados forem bons, use API para automação. Com o avanço de modelos como GPT-5, a tradução com IA vai melhorar, tornando-se crucial para empresas brasileiras.

Obrigado por ler o artigo “5 Maneiras de Usar IA para Traduções Rápidas e Precisas“. Se gostou espero que tenha esclarecido suas dúvidas e ajudado a você a tomar as melhores decisões no mundo da tecnologia!

FAQ – Perguntas Frequentes – 5 Maneiras de Usar IA para Traduções Rápidas e Precisas

EA Tecnologias

Tiago Rocha Camargo, analista de sistemas e entusiasta de tecnologia, é criador do EA Tecnologias, blog que traz comparativos, guias de compras e novidades em gadgets, inteligência artificial, smartphones e soluções digitais, ajudando leitores a se manterem atualizados e fazerem as melhores escolhas em tecnologia.