Entre pilotos ainda exploratórios e aplicações já integradas no planeamento, na produção, nos stocks e na definição de preços, a inteligência artificial começa a transformar a indústria portuguesa. Daniel Pereira, Partner da LTPlabs, explica por que razão o verdadeiro desafio já não está na tecnologia, mas na capacidade de converter dados em decisões mais rápidas, eficientes e rentáveis, envolvendo as equipas e incorporando as soluções nos processos reais de gestão.
Quando falamos de Indústria 5.0, já não estamos apenas a falar de automação, mas de uma indústria mais inteligente, sustentável e centrada nas pessoas. Em que ponto está Portugal nesta transição?
Portugal está num ponto de transição. Já há muitas empresas industriais com bons níveis de automação, sistemas de gestão implementados e dados disponíveis, mas a passagem para uma indústria verdadeiramente inteligente ainda é desigual.
O desafio já não é apenas digitalizar processos ou instalar sensores; é transformar essa informação em melhores decisões de negócio. Na indústria de bens de consumo, por exemplo, isto significa planear melhor a produção, reduzir desperdício, antecipar ruturas, gerir margens e responder mais rapidamente à procura.
A dimensão humana é crítica: a tecnologia só cria valor quando ajuda equipas comerciais, industriais e logísticas a decidir melhor.
Qual é hoje o verdadeiro nível de maturidade das empresas industriais portuguesas no uso de dados e inteligência artificial? Estamos ainda numa fase exploratória ou já existem casos consistentes de aplicação?
Diria que convivem as duas realidades. Há empresas ainda numa fase exploratória, muitas vezes a testar ferramentas ou provas de conceito sem ligação clara a decisões críticas. Mas também já existem casos bastante consistentes, sobretudo em áreas como planeamento da procura, otimização de produção, gestão de stocks, pricing, manutenção, controlo de qualidade e planeamento logístico.
A diferença está menos na tecnologia em si e mais na forma como é incorporada no negócio. As empresas mais maduras começam por uma decisão concreta — por exemplo, quanto produzir, onde alocar stock, que nível de serviço garantir ou como ajustar preços — e só depois escolhem os modelos e dados necessários.
O primeiro obstáculo é muitas vezes a falta de clareza sobre a decisão que se quer melhorar. As empresas começam pela tecnologia, quando deviam começar pelo problema. Depois surgem desafios de dados: informação dispersa, pouca qualidade, diferentes versões da verdade ou sistemas que não comunicam entre si
A inteligência artificial é muitas vezes apresentada como uma solução para tudo. Na prática, quais são os problemas industriais onde a IA está realmente a criar valor?
A inteligência artificial cria mais valor quando é aplicada a problemas recorrentes, complexos e com impacto económico claro. Na indústria, vemos impacto sobretudo em quatro áreas.
Primeiro, no planeamento da procura e da produção, onde ajuda a lidar com volatilidade e restrições de capacidade. Segundo, na gestão de stocks e matérias-primas, equilibrando disponibilidade, custo e risco de obsolescência. Terceiro, na otimização de linhas, setups e sequenciamento de produção. Quarto, em pricing, margem e rentabilidade por cliente, produto ou canal.
A estes temas junta-se uma nova frente de valor: aquilo a que podemos chamar Enterprise AI, onde modelos generativos, assistentes inteligentes e soluções mais autónomas ajudam a tornar mais eficientes muitos processos de suporte — desde a preparação de análises comerciais, à consulta de conhecimento interno, ao apoio a equipas de planeamento, procurement, customer service ou gestão.
Quais são os principais obstáculos que as empresas encontram quando tentam integrar soluções de IA nos seus processos produtivos, logísticos ou comerciais?
O primeiro obstáculo é muitas vezes a falta de clareza sobre a decisão que se quer melhorar. As empresas começam pela tecnologia, quando deviam começar pelo problema. Depois surgem desafios de dados: informação dispersa, pouca qualidade, diferentes versões da verdade ou sistemas que não comunicam entre si.
Outro obstáculo é a adoção. Uma solução pode ser tecnicamente boa, mas falhar se não estiver integrada no processo real de planeamento, vendas, produção ou logística. Finalmente, há o tema da escala: passar de um piloto para uma ferramenta usada semanalmente por equipas de negócio exige governação, formação, monitorização e ownership interno.
Muitas empresas têm dados, mas nem sempre têm dados organizados, fiáveis ou acionáveis. Que papel desempenha a qualidade dos dados no sucesso — ou no fracasso — de projetos de inteligência artificial?
A qualidade dos dados é decisiva, mas não deve ser vista como uma condição perfeita que tem de existir antes de começar. Muitas empresas nunca avançariam se esperassem por dados ideais. O importante é perceber que dados são realmente necessários para a decisão em causa, avaliar a sua qualidade e criar mecanismos de correção e aprendizagem.
Em contexto industrial, pequenas falhas em dados de stock, lead times, ordens de produção, tempos de setup ou vendas podem levar a más recomendações. Por isso, bons projetos combinam modelos analíticos com validação de negócio, regras claras e feedback contínuo dos utilizadores.
Que tipo de ganhos concretos pode a IA trazer à indústria em termos de eficiência operacional, redução de custos, planeamento, manutenção preditiva ou gestão de recursos?
Os ganhos mais relevantes aparecem quando a inteligência artificial melhora decisões do dia a dia. Em planeamento, pode reduzir drasticamente o tempo necessário para construir cenários e ajustar planos. Em produção, pode ajudar a minimizar setups, equilibrar capacidade e escolher a melhor sequência de fabrico. Em stocks, pode reduzir capital empatado sem comprometer o nível de serviço.
Em manutenção e qualidade, pode antecipar padrões de falha ou períodos de maior risco. Em recursos, permite planear melhor turnos, equipas e necessidades futuras. Na prática, estamos a falar de menos desperdício, melhor serviço, maior produtividade e maior capacidade de resposta.
As lideranças devem começar por explicar que a inteligência artificial não substitui o conhecimento das equipas; torna-o mais escalável e mais consistente. Numa fábrica, numa equipa de planeamento ou numa área comercial, há muito conhecimento tácito acumulado
A IA pode ajudar a indústria a responder melhor à volatilidade da procura, às ruturas de stock, à pressão sobre margens ou à necessidade de produzir de forma mais flexível? De que forma?
Sim, e esse é um dos campos mais relevantes para empresas ligadas ao grande consumo. A procura é cada vez mais volátil, as cadeias de abastecimento continuam expostas a ruturas e a pressão sobre margens é elevada.
A inteligência artificial permite criar previsões mais granulares, simular cenários e recomendar ações concretas: ajustar produção, alterar prioridades, rever stocks de segurança, antecipar compras ou recalibrar preços. O ponto-chave é passar de uma gestão reativa para uma gestão antecipatória.
Em vez de descobrir o problema quando já há rutura ou excesso de stock, a empresa consegue identificar riscos mais cedo e decidir com melhor informação.
A resistência das equipas à tecnologia continua a ser um dos maiores desafios da transformação digital. Como é que as lideranças devem preparar as pessoas para trabalharem com IA, em vez de a encararem como uma ameaça?
As lideranças devem começar por explicar que a inteligência artificial não substitui o conhecimento das equipas; torna-o mais escalável e mais consistente. Numa fábrica, numa equipa de planeamento ou numa área comercial, há muito conhecimento tácito acumulado.
A tecnologia deve ajudar a organizar esse conhecimento, testar cenários e libertar tempo para decisões de maior valor. Para isso, é essencial envolver as equipas desde o início, mostrar resultados práticos, dar formação e criar confiança nas recomendações.
A adoção acontece quando as pessoas percebem que a ferramenta resolve problemas reais do seu trabalho, e não quando é apresentada como uma imposição tecnológica.
O fator crítico não será ter mais tecnologia, mas saber aplicá-la às decisões certas. As empresas vencedoras serão as que conseguirem ligar inteligência artificial a prioridades concretas: melhor serviço, menor desperdício, maior flexibilidade, melhor margem e equipas mais capacitadas para decidir em contextos cada vez mais voláteis
Há uma diferença entre implementar tecnologia e transformar verdadeiramente a organização. O que distingue uma empresa que apenas “testa IA” de uma empresa que consegue incorporá-la no seu modelo de gestão?
Uma empresa que apenas testa inteligência artificial tende a fazer pilotos isolados, muitas vezes interessantes, mas sem ligação clara aos processos de gestão. Uma empresa que transforma a organização começa pelas decisões críticas, define métricas de sucesso, envolve as áreas de negócio e integra as soluções nos ciclos normais de decisão.
Por exemplo, no S&OP, no planeamento semanal de produção, na gestão de stocks, na revisão de preços ou na alocação de recursos. A tecnologia deixa de ser um projeto paralelo e passa a fazer parte da rotina de gestão. É aí que o valor aparece de forma consistente.
Que competências passam a ser críticas dentro das empresas industriais num contexto em que dados, algoritmos e IA ganham cada vez mais peso na tomada de decisão?
As empresas vão precisar de combinar três tipos de competências. Primeiro, competências de negócio: conhecer a operação, os produtos, os clientes, os custos e as restrições industriais. Segundo, competências analíticas: saber interpretar dados, questionar recomendações, avaliar cenários e medir impacto. Terceiro, competências de transformação: redesenhar processos, gerir mudança e garantir adoção.
Não é necessário que todos sejam especialistas técnicos, mas é importante que as equipas saibam trabalhar com dados e modelos de apoio à decisão. O perfil mais valioso será cada vez mais híbrido: pessoas que entendem o negócio e conseguem dialogar com a tecnologia.
Pode partilhar exemplos práticos de aplicações de IA na indústria, em Portugal ou noutros mercados, que demonstrem bem o impacto destas soluções?
Há vários exemplos, sempre com a preocupação de proteger a confidencialidade dos clientes. Num contexto industrial com múltiplas linhas de produção e centenas de produtos, trabalhámos a otimização do planeamento semanal, equilibrando custos de produção, níveis de stock e serviço ao cliente.
Noutro caso, em ambiente de produção para bens com procura variável, foram criados modelos para decidir que produtos deveriam ser produzidos para stock e quais deveriam responder a encomenda.
Também temos exemplos relevantes na área comercial, nomeadamente em pricing B2B. Num projeto desenvolvido com uma empresa da indústria alimentar, o objetivo foi tornar o processo de definição de preços mais analítico, segmentando clientes em função do seu perfil de compra, risco, volumes e margem. A partir daí, foi possível estimar elasticidades e apoiar decisões de preço mais ajustadas a cada segmento, com impacto direto na margem e na capacidade de resposta a variações de custos.
Também há aplicações relevantes em gestão de matérias-primas e packaging, antecipando necessidades de compra para evitar paragens ou ruturas. Em todos os casos, o objetivo foi o mesmo: transformar dados em decisões operacionais e comerciais melhores.
Daqui a cinco anos, que empresas industriais ficarão para trás: as que não investiram em inteligência artificial ou as que investiram mal?
Provavelmente as duas, mas por razões diferentes. As empresas que não investirem correm o risco de perder velocidade, eficiência e capacidade de adaptação. Mas as que investirem mal também podem ficar para trás: por dispersarem recursos, criarem pilotos sem impacto, aumentarem complexidade ou perderem a confiança das equipas.
O fator crítico não será ter mais tecnologia, mas saber aplicá-la às decisões certas. As empresas vencedoras serão as que conseguirem ligar inteligência artificial a prioridades concretas: melhor serviço, menor desperdício, maior flexibilidade, melhor margem e equipas mais capacitadas para decidir em contextos cada vez mais voláteis.
Publicidade
