# Metodologia editorial — empresas AI-native

Versão: 1.0  
Data: 25/08/2026  
Responsável: Equipa editorial AI Native  
Contacto para fontes e correções: editorial@ainative.pt

## Objetivo

Avaliar, com fontes públicas, se a IA participa materialmente na entrega de valor e se a organização desenhou o seu modelo operativo para dados, integração, supervisão, medição e aprendizagem. “AI-native” é uma hipótese editorial a testar, não um selo, ranking ou certificação.

## Critérios

1. **Valor:** a IA altera materialmente o produto, serviço ou economia.
2. **Problema:** existe um problema estrutural e uma razão observável para usar IA.
3. **Dados:** origem, direitos, qualidade e ownership são identificáveis.
4. **Integração:** a capacidade entra no trabalho ou produto real.
5. **Responsabilidade:** existem humanos com autoridade e capacidade de intervir.
6. **Controlo:** permissões, risco, segurança, incidentes e fallback acompanham o impacto.
7. **Medição:** qualidade, custo e comportamento em produção podem ser observados.
8. **Aprendizagem:** a evidência altera produto, processo, equipa ou decisão.

Cada critério recebe um estado, não uma pontuação:

- `confirmado`: uma fonte permite observar a capacidade;
- `afirmado`: a organização ou fornecedor declara a capacidade, sem validação suficiente;
- `inferido`: interpretação editorial sustentada, identificada como inferência;
- `não demonstrado`: a evidência pública é insuficiente;
- `não aplicável`: apenas com justificação explícita.

## Hierarquia de fontes

1. Produto, documentação técnica, registo público ou política operacional verificável.
2. Entrevista gravada ou resposta escrita de responsável identificado.
3. Comunicação oficial da organização, sempre atribuída.
4. Imprensa reputada ou investigação independente.
5. Conteúdo de fornecedor, usado apenas com o interesse declarado.

Marketing, slogans, listas sem metodologia e conteúdo gerado sem fontes não bastam para confirmar um critério.

## Estrutura obrigatória de um perfil

- organização e data de análise;
- definição do problema e papel da IA;
- afirmação original atribuída;
- URL, entidade responsável e data da fonte;
- observação permitida pela fonte;
- inferência editorial separada;
- critérios confirmados, afirmados e não demonstrados;
- dependências, riscos e trabalho humano mantido;
- métricas com baseline, período, denominador e método, quando existirem;
- limitações e perguntas em aberto;
- data de revisão e changelog;
- direito de correção factual.

## Exclusões

Não são prova suficiente, isoladamente:

- comprar licenças de IA para a equipa;
- adicionar uma funcionalidade gerativa;
- anunciar um piloto;
- usar uma API de modelos;
- publicar uma estimativa de produtividade sem baseline e método;
- autodenominar-se “AI-first” ou “AI-native”.

## Independência e conflitos

- A inclusão não pode ser comprada.
- A relação entre AI Native e Autnex é divulgada.
- Uma organização pode corrigir erros factuais, mas não controla a conclusão editorial.
- Casos ou métricas da Autnex não são usados sem prova, autorização e revisão independente.

## Atualização

Uma mudança material de produto, modelo, dados, fornecedor ou evidência pode alterar a conclusão. A atualização deve conservar a data e o changelog; versões antigas não são reescritas silenciosamente.

## Changelog

- 1.0 — 25/08/2026 — primeira versão pública.