Decisões com dados: do escritório à fábrica e logística

A maioria das empresas ainda gere o local de trabalho como se fosse “um ativo fixo”: arrenda-se um espaço, põe-se Wi‑Fi, define-se uma política híbrida e espera-se que tudo funcione. Só que 2025 tem sido implacável com essa abordagem. Custos energéticos continuam a pressionar margens, metas de ESG ganharam auditoria e prazos, e a guerra por talento tornou a experiência do colaborador um tema de operação — não só de RH.

O ponto central é simples: não dá para otimizar o que não se mede. E isso vale tanto para o escritório (ocupação, reservas, conforto, produtividade) quanto para o chão de fábrica e para a cadeia de transporte e logística (OEE, paragens, rotas, janelas de carga, consumo de combustível, emissões). Quando tratamos o “workplace” como um ecossistema orientado por dados, estamos a usar a mesma lógica que sustenta uma fábrica inteligente e uma logística inteligente.

A seguir, adapto seis movimentos orientados por dados — inspirados no debate sobre ambientes híbridos — para a realidade da IA na Indústria e Manufatura, com um encaixe natural nesta série de IA no Transporte e Logística.

1) Comece pelo comportamento real (não pela opinião)

A decisão certa começa ao medir o que as pessoas e os processos fazem, de facto. No escritório, isso significa perceber quem aparece, quando, e para quê. Na indústria e na logística, o paralelo é direto: medir fluxo de trabalho, tempos de ciclo, gargalos, deslocações internas, esperas na doca e “desvios” que viraram rotina.

O que medir no escritório e na operação

Se eu tivesse de escolher um “kit mínimo” de dados para iniciar, seria este:

• Ocupação e utilização: presença real vs capacidade (salas, postos, zonas).
• Padrões de colaboração: picos de reuniões, áreas mais procuradas, fricções.
• Condições ambientais: temperatura, CO₂, ruído, iluminação (conforto afeta desempenho).
• Na fábrica: paragens, microparagens, tempos de setup, refugo, retrabalho.
• Na logística: tempos de espera (pátio/doca), cumprimento de janelas, OTIF, quilómetros vazios.

A armadilha comum é começar pelo “questionário” e ignorar o comportamento. Sentimento é essencial, mas precisa de contexto. Uma equipa pode dizer que “faltam salas”, enquanto os dados mostram que o problema real é a rotatividade baixa (salas bloqueadas em reservas que ninguém usa) ou a falta de espaços pequenos para 2–3 pessoas.

Exemplo prático (bem português): o problema não é “falta de espaço”

Tenho visto situações em que a empresa pensa em ampliar o escritório (ou abrir um segundo polo), mas os dados revelam algo mais barato: reconfigurar. Na fábrica acontece igual: investir numa nova linha pode ser tentador, mas uma análise de gargalos pode mostrar que o ganho está em reduzir setups ou sincronizar abastecimento interno.

2) Escolha a estratégia híbrida certa (e crie “perfis” por função)

“Híbrido” não é um pacote único; é um conjunto de modelos por função e por objetivo. No artigo original, a comparação entre equipas (vendas vs engenharia) é certeira. Em ambiente industrial, essa nuance é ainda mais importante: manutenção, qualidade, planeamento, engenharia de processo, operadores, logística interna e motoristas têm restrições diferentes.

Três modelos que funcionam melhor do que uma regra universal

1. Remote-first para trabalho digital: planeamento, compras, analytics, parte de engenharia e melhoria contínua.
2. Activity-based para funções mistas: dias de fábrica para gemba, testes e resolução de problemas; dias remotos para análise e documentação.
3. Turnos e presença crítica: operação e logística de execução (chão de fábrica, armazém, expedição).

Aqui, a IA ajuda a sair do “achismo”: ao cruzar produtividade, qualidade e colaboração, dá para definir o que é “presença útil” em vez de “presença por hábito”. E atenção a um dado frequentemente citado em discussões de trabalho remoto: equipas remotas que suportam modelos remoto/híbrido reportaram 42% mais produtividade do que ambientes típicos totalmente presenciais. Mesmo que a realidade varie por setor, a mensagem é clara: o modelo certo depende do tipo de trabalho.

3) Meça utilização em tempo real — e aja no mesmo ritmo

Dados de crachá (ou registos de entrada) são uma fotografia desfocada. A gestão moderna precisa de vídeo/ocupação anonimizada, sensores de presença, check-ins digitais, dados ambientais e, no caso industrial, telemetria de máquinas, MES e WMS.

Da ocupação do escritório ao OEE: o mesmo padrão

• Escritório: reservas mostram picos, “no-shows”, salas subutilizadas.
• Fábrica: telemetria mostra microparagens, velocidade reduzida, perdas de qualidade.
• Logística: dados de GPS/telemática mostram desvios, ralenti, atrasos recorrentes.

O erro aqui é o mais caro: ter dashboards bonitos e pouca ação. Se a análise indica que 30% das salas ficam vazias apesar de reservadas, implemente regras (libertação automática, confirmação por check-in). Se o WMS mostra congestão no picking à mesma hora, ajuste ondas de separação. Se a frota tem muito ralenti, reveja políticas de carga/descarga e tempos de doca.

Uma frase que uso internamente: insight sem execução é só relatório.

4) Ajuste o “tamanho” do ativo com estratégia (não com tesoura)

Reduzir área pode ser inteligente — desde que seja orientado por dados e por risco. No contexto do workplace, fala-se em “rightsize” do imobiliário. Na indústria e logística, há equivalentes claros: área de armazém, número de docas, quantidade de empilhadores, frota própria vs subcontratação, stock de segurança.

Há uma estimativa bastante repetida no mercado: potencial de até 11.000 USD/ano por colaborador em poupança imobiliária quando se migra parte do trabalho para remoto/híbrido (o valor exato varia muito, mas serve para calibrar a ordem de grandeza). Em operações, a analogia é: capex evitado. Quando otimizamos o que já existe, adiamos investimentos maiores.

Como fazer “rightsize” sem quebrar a operação

• Defina limites de risco: níveis mínimos de capacidade para picos e contingência.
• Modele cenários (3–4, não 20): picos sazonais, campanhas, avarias críticas, greves/rupturas.
• Aposte em flexibilidade: espaços modulares, contratos escaláveis, frota mista.

Em dezembro, isto ganha urgência: encerramentos contabilísticos e planeamento de 2026 tornam mais fácil aprovar mudanças. É um bom timing para colocar dados na mesa e negociar com factos.

5) Tecnologia tem de ser “cola” entre sistemas, não mais um obstáculo

O valor aparece quando os sistemas conversam — com segurança. No workplace, isso significa integrar HVAC, iluminação, ocupação e ferramentas de colaboração numa plataforma interoperável. Na indústria e logística, a lista muda, mas a dor é a mesma: MES, SCADA, ERP, WMS, TMS, CMMS, telemática e plataformas de dados.

O que eu recomendo como arquitetura “pé no chão”

• Camada de dados com governança: dicionário, qualidade, acesso por perfil.
• Integração por eventos (onde fizer sentido): estado de doca, chegada de camião, paragem de máquina.
• IA aplicada a decisões específicas, não “IA em tudo”:
  • previsão de paragens (manutenção preditiva),
  • previsão de procura e reabastecimento,
  • otimização de rotas e janelas,
  • deteção de anomalias de consumo energético.

E sim: cibersegurança é parte do projeto, não um “check” final. Interoperabilidade sem segurança vira porta aberta.

6) Use as decisões operacionais para cumprir ESG (com métricas auditáveis)

ESG deixa de ser discurso quando vira métrica operacional. No workplace, menos deslocações reduzem emissões; sensores permitem ajustar energia ao uso real. No contexto industrial e de transporte, o impacto pode ser ainda maior, porque energia e combustíveis estão no centro dos custos.

Há um número frequentemente citado em discussões de trabalho remoto: o trabalho remoto pode poupar 3 milhões de barris de petróleo por dia globalmente ao reduzir viagens. Para a realidade empresarial, o importante não é o número global — é transformar isto em KPIs auditáveis:

• kWh por m² (escritório) e kWh por unidade produzida (fábrica)
• emissões por entrega (logística)
• taxa de ocupação de carga e quilómetros vazios
• horas de ralenti e consumo por rota

O “truque” que torna ESG acionável

Faça uma coisa: ligue energia e emissões a decisões do dia a dia.

• Se a ocupação do escritório está baixa, o edifício deve ajustar automaticamente climatização e iluminação.
• Se uma linha está em “standby” longo, a gestão energética deve entrar em modo de economia.
• Se uma rota tem muitos desvios e paragens, a otimização de rotas deve sugerir alternativa e justificar em custo e CO₂.

Quando a equipa vê o número (e a poupança) no mesmo ecrã em que vê produtividade e serviço, ESG passa a fazer parte da operação.

Perguntas que aparecem sempre (e respostas diretas)

“Que dados devo priorizar nos primeiros 60 dias?”

Priorize dados que mudam decisões rapidamente. Ocupação/reservas no escritório; paragens e refugo na fábrica; tempos de doca, OTIF e quilómetros vazios na logística.

“Preciso de sensores em todo o lado para começar?”

Não. Comece com o que já existe (reservas, crachá, ERP/MES/WMS/TMS, telemática). Sensores entram depois, onde a incerteza for maior e o ROI mais rápido.

“Como evitar resistência das equipas?”

Se a medição parecer vigilância, falha. Explique o objetivo (reduzir fricção e desperdício), anonimize quando possível e devolva valor rápido: menos procura de salas, menos esperas na doca, menos retrabalho.

Próximos passos: do “smart office” ao “smart factory & logistics”

O fio condutor é o mesmo em qualquer espaço: dados → decisão → automação → melhoria contínua. O escritório híbrido só tornou isso visível para mais líderes. Na indústria e na logística, este ciclo é ainda mais determinante porque mexe em custo direto, nível de serviço e emissões.

Se eu estivesse a iniciar em janeiro de 2026, faria um plano simples: escolher 2–3 decisões críticas (por exemplo, política híbrida por função, reconfiguração de espaços e janelas de doca/rotas), ligar dados mínimos, testar num piloto de 6–8 semanas e escalar com governança.

A pergunta que fica para a sua operação é bem prática: qual é a decisão recorrente que ainda está a ser tomada por hábito — e que já podia estar a ser tomada com dados (ou até com IA)?