Inscrições no Programa Confia: IA aplicada e pronta

A maioria das empresas deixa passar bons programas de apoio por um motivo simples: só percebe o valor quando o prazo termina. O Programa Confia entra exatamente nessa categoria — e, quando o tema é IA aplicada (seja em agronegócio ou no varejo), tempo importa. Quem se organiza antes do fecho das inscrições costuma apresentar projetos mais claros, com métricas melhores e maior chance de aprovação.

Agora, um ponto que pouca gente admite: IA não ganha edital sozinha. O que aprova candidatura é um pacote coerente — problema bem recortado, dados disponíveis, impacto económico mensurável, plano de execução realista e uma narrativa de confiança (o nome do programa não é por acaso). Se estás a preparar candidatura à Primeira Edição do Programa Confia, este guia ajuda-te a transformar uma “boa ideia” em proposta forte.

E como este artigo faz parte da série “IA no Comércio Varejista e E-commerce”, vou puxar um fio útil: mesmo que a tua operação seja agrícola/agritech, muitos projetos vencedores são os que encostam produção e mercado — previsão de procura, redução de perdas, rastreabilidade e pricing mais inteligente. É aí que a IA paga a conta.

O que o Programa Confia representa (e por que o prazo é decisivo)

O essencial: programas de candidatura como o Confia tendem a privilegiar projetos que provem credibilidade operacional. Não basta dizer “vamos usar IA”. Tens de demonstrar que consegues:

• Executar em ciclos curtos (piloto → validação → escala)
• Tratar dados com qualidade (governança, segurança, consentimento)
• Entregar impacto (custos, receita, risco, sustentabilidade)

O prazo de inscrição força uma escolha: ou apresentas algo “meio pronto”, ou concentras energia em deixar o projeto candidável. Na prática, as propostas que se destacam costumam ter três coisas no dia da submissão:

1. Um caso de uso específico (nada de “IA para tudo”)
2. Um baseline (como está hoje) e uma meta (o que vai melhorar)
3. Um plano de dados e tecnologia que não dependa de milagres

Uma candidatura forte descreve o problema de forma tão concreta que qualquer avaliador consegue ver o ROI sem fazer contas imaginárias.

Casos de uso de IA que “encaixam” bem em programas de apoio

Aposta em casos de uso com impacto mensurável e implementação viável em 8 a 16 semanas de piloto. Abaixo estão os mais “candidáveis” — e repare como eles servem tanto agritech quanto varejo/e-commerce.

Previsão de procura e planeamento: o mesmo motor, contextos diferentes

Resposta direta: se tens variabilidade de procura, sazonalidade e perdas, previsão com IA é um dos casos de uso mais fáceis de justificar.

No varejo e e-commerce, previsão de demanda reduz ruptura e excesso de stock. No agro, ajuda a decidir colheita, expedição e contratos. Um modelo simples já entrega valor quando combina:

• histórico de vendas/pedidos
• calendário (feriados, promoções, épocas)
• clima (temperatura, precipitação) quando aplicável
• disponibilidade logística

Métrica que convence: redução de MAPE (erro de previsão) e redução de perdas por vencimento/qualidade. Em operações alimentares, perdas de 5% a 15% não são raras — e reduzir 2 pontos percentuais pode pagar o projeto.

Visão computacional para qualidade, classificação e perdas

Resposta direta: visão computacional costuma performar bem em editais porque o “antes e depois” é visível.

Exemplos práticos:

• Classificação de frutas/legumes por calibre e defeitos
• Deteção de danos em embalagens
• Auditoria automática de planogramas (varejo físico)
• Conferência de picking e expedição (e-commerce)

O argumento forte aqui é produtividade: menos inspeção manual, menos retrabalho, menos devoluções.

Recomendação e personalização: IA com impacto direto em receita

Resposta direta: recomendação é o caso de uso preferido quando o objetivo é aumentar conversão e ticket médio.

Para e-commerce, é óbvio: “quem comprou X, leva Y”. Para agro (e para cooperativas e distribuidores), também faz sentido: recomendação de insumos, variedades, pacotes de serviços, manutenção de equipamentos.

Métricas candidáveis:

• aumento de taxa de conversão
• aumento de itens por carrinho
• redução de churn (compra recorrente)

Detecção de fraude e risco: proteger margem é tão valioso quanto vender mais

Resposta direta: projetos de IA que reduzem risco costumam ser bem avaliados por atacarem perdas silenciosas.

No varejo: chargeback, abuso de cupões, devoluções fraudulentas. No agro: anomalias de transporte, desvios, inconsistências de pesagem, risco de crédito em vendas B2B.

Indicadores claros:

• redução de incidentes por 1.000 pedidos
• queda em chargeback
• diminuição de devoluções anómalas

Como estruturar uma candidatura que passa confiança

A forma é tão importante quanto o conteúdo. Uma candidatura vencedora parece “chata” no melhor sentido: organizada, mensurável e executável.

1) Define o problema em uma frase e sem jargão

Troca isto: “Aplicar IA para otimizar processos e gerar insights”.

Por isto: “Reduzir ruptura em 20% em 90 dias, melhorando a previsão de procura por SKU e loja.”

Ou, no agro: “Reduzir perdas de pós-colheita em 10% em 12 semanas usando visão computacional na triagem e expedição.”

2) Mostra o baseline e a meta (com números)

O avaliador quer comparar. Cria um quadro simples:

• Baseline (hoje): ruptura média 8%, perdas 6%, devoluções 3%, lead time 48h
• Meta (piloto): ruptura 6%, perdas 4,5%, devoluções 2,4%, lead time 40h

Mesmo que ajustes depois, apresentar números dá seriedade.

3) Lista os dados disponíveis e como vais tratar qualidade

Projetos falham por dados, não por modelo. Inclui:

• fontes (ERP, WMS, POS, CRM, sensores, imagens)
• período histórico (ex.: 24 meses)
• volume aproximado (ex.: 3 milhões de linhas de venda)
• lacunas (campos em falta, cadastros duplicados)
• plano de correção (normalização de SKUs, rotinas de validação)

Uma frase que ajuda: “Sem dados limpos, IA só automatiza o erro.”

4) Propõe um piloto com começo, meio e fim

Um piloto robusto costuma ter:

1. Semana 1-2: diagnóstico e preparação de dados
2. Semana 3-5: modelagem/treino e validação
3. Semana 6-8: integração (mesmo que parcial) e teste em produção
4. Semana 9-10: medição de impacto e plano de escala

Se o programa tiver exigências específicas, adapta, mas mantém a lógica de execução.

5) Enquadra IA responsável (sim, isso conta)

Confiança também é conformidade e ética. Mesmo em projetos técnicos, reserva um parágrafo para:

• segurança (controlo de acessos, logs)
• privacidade (dados pessoais, consentimento)
• explicabilidade (por que o modelo decidiu)
• mitigação de vieses (ex.: regras de negócio para evitar discriminação)

No varejo, isso pesa especialmente quando há dados de consumidores e decisões automatizadas.

Checklist de última hora antes do prazo (o que eu reviso sempre)

Quando o prazo está a fechar, a tendência é “anexar e enviar”. Eu prefiro um checklist que evita reprovação por detalhe.

• Objetivo e KPI estão na primeira página? (se não, reescreve)
• Existe uma linha de base com número e data?
• O caso de uso cabe num piloto? (sem depender de 10 integrações)
• Responsáveis nomeados: negócio + dados + TI
• Riscos e mitigação: dados, adoção, integração, compliance
• Plano de adoção: quem vai usar, como vai mudar a rotina
• Orçamento coerente: licenças, cloud, rotulagem, equipa

O erro mais comum: querer “platformar” antes de provar valor

Vejo isso toda semana: empresas tentam construir “a plataforma de IA” logo de início. Para candidatura, quase sempre é melhor começar com um caso de uso e uma entrega clara. Plataforma vem depois, quando o ROI já foi demonstrado.

Como conectar agritech com “IA no varejo e e-commerce” (e ganhar pontos)

Programas de apoio adoram projetos que mexem em cadeias completas. Se conseguires demonstrar integração entre produção e canal de venda, a proposta fica mais forte.

Três conexões poderosas:

1. Da fazenda ao carrinho: previsão de oferta + previsão de procura = menos ruptura e menos desperdício
2. Rastreabilidade e confiança do consumidor: dados de origem e qualidade viram argumento comercial
3. Pricing e promoções com base em validade e qualidade: girar stock perecível com margem, não com desespero

Se a tua candidatura for agritech, escreve explicitamente como os ganhos no campo se traduzem em:

• melhor nível de serviço no varejo
• maior conversão no e-commerce
• redução de perdas ao longo da cadeia

Isso transforma “projeto técnico” em “projeto de negócio”.

Próximos passos: o que fazer hoje para não perder o prazo

O prazo de inscrição do Programa Confia não perdoa falta de foco. Se estás a dias do fecho, faz o seguinte ainda hoje:

1. Escolhe um caso de uso com KPI claro
2. Confirma se tens dados suficientes (mesmo imperfeitos)
3. Desenha um piloto de 8–10 semanas com marcos
4. Define impacto em euros (ou em pontos percentuais que viram euros)

Se estás mais no início, melhor ainda: monta uma candidatura com maturidade, com governança de dados e plano de adoção. IA só cria valor quando alguém muda a forma de trabalhar — e a candidatura precisa refletir isso.

A pergunta que deixo, especialmente para quem acompanha esta série de IA no Comércio Varejista e E-commerce: o teu próximo projeto de IA vai apenas gerar relatórios… ou vai mexer diretamente em ruptura, perdas e margem?