IA já influencia 45% dos consumidores portugueses. Veja como alinhar marketing e logística com IA para responder a novos hábitos de compra e consumo sustentável.
IA já influencia 45% dos consumidores portugueses
Quase metade dos consumidores portugueses (45%) já sentiu as suas compras influenciadas por recomendações de Inteligência Artificial. Não é um exercício teórico: são decisões reais, carrinhos de compras reais, impacto real na cadeia logística.
Para quem gere operações, supply chain ou logística em Portugal, isto tem uma consequência direta: se a IA já está a moldar a procura, a sua logística tem de estar preparada para responder a essa nova forma de consumo.
Este artigo integra a série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, com foco especial na campanha “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”. A ideia é simples: usar os dados do estudo da Escolha do Consumidor não só para perceber o consumidor, mas para ajustar planeamento, armazenagem, transporte e pós-venda à nova realidade.
O que o estudo revela sobre o consumidor português
O estudo da Escolha do Consumidor traça um retrato muito claro: o consumidor português está mais selectivo, mais sensível ao preço, mais atento à sustentabilidade e, cada vez mais, influenciado por IA nas suas decisões.
IA já mexe com o carrinho de compras
Os números centrais do estudo são estes:
- 25% dos consumidores foram influenciados 1 ou 2 vezes por recomendações baseadas em IA
- 20% já foram influenciados várias vezes
- Somando: 45% dos consumidores reconhecem influência direta da IA
- 27% não sabe se foi influenciado (a prova de que a IA está integrada de forma subtil na experiência de compra)
- 28% garante nunca ter sido influenciado
Ou seja, quase metade já sente o impacto de algoritmos em coisas tão simples como:
- Produtos recomendados na homepage de um retalhista online
- Sugestões de “pode também gostar de” no checkout
- Campanhas personalizadas por email ou app, com base no histórico de compras
Para a logística, isto significa padrões de procura mais dinâmicos, mais personalizados e menos previsíveis com métodos tradicionais.
Um consumidor mais contido, mas não necessariamente mais pobre
O estudo mostra também uma mudança de atitude perante o consumo:
- 53% querem consumir menos, mas apenas em algumas categorias
- 21% está disposto a reduzir o consumo de forma significativa
- 21% não sabe como será o seu comportamento no futuro
- 5% pretende manter ou aumentar o nível de consumo
Este cenário gera um desafio interessante para empresas portuguesas:
- A procura global pode estabilizar ou descer em certas categorias
- Dentro dessas categorias, a distribuição da procura por marcas e produtos fica muito mais volátil, influenciada por preço, sustentabilidade e, cada vez mais, IA
E quem não tiver uma cadeia de abastecimento rápida a reagir a estas micro-tendências vai acumular stock errado e falhar produtos que “disparam” subitamente por causa de uma recomendação algorítmica.
Como a IA está a redesenhar a experiência de compra
A IA não está apenas a empurrar produtos. Está a redefinir o próprio processo de compra, o que tem impacto direito na operação e logística.
O que os consumidores dizem que ganham com a IA
Segundo o estudo:
- 32% consideram que a IA reduz o esforço de pesquisa e torna o processo mais simples
- 25% dizem que a IA ajuda a descobrir novos produtos relevantes
- 19% valorizam a personalização e rapidez proporcionadas pela IA
- 14% não notam qualquer diferença
- 10% acham que a IA complica ou não inspira confiança
Traduzido em impacto na logística:
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Menos fricção na compra = mais picos de procura
Se a pesquisa é mais fácil e as recomendações são assertivas, picos de vendas podem surgir de um dia para o outro, estimulados por campanhas e algoritmos. -
Descoberta de novos produtos = maior rotação de referências
Quando a IA “empurra” novos produtos relevantes, a rotação de SKUs aumenta. Armazéns e transportes têm de estar preparados para gerir mais variedade com a mesma ou menor área física. -
Personalização = fragmentação da procura
Já não há “o” produto campeão de vendas. Existem muitos micro-campeões por segmento, local e perfil. A previsão de procura manual torna‑se frágil. É aqui que IA na logística deixa de ser opcional e passa a ser ferramenta de sobrevivência.
O lado crítico: confiança e complexidade
Os 10% que dizem não confiar ou sentir mais complexidade mostram um ponto sensível: transparência e ética na IA.
Empresas portuguesas que usam IA para personalizar preços, recomendações ou condições de entrega têm de garantir:
- Políticas claras de dados pessoais
- Explicações simples sobre por que motivo aquele produto ou prazo está a ser sugerido
- Coerência entre o que é prometido online e o que a operação consegue entregar
Quem falha aqui perde não só vendas, mas credibilidade – e isso, em Portugal, espalha-se rápido por recomendação boca-a-boca.
Sustentabilidade, economia circular e impacto na cadeia de valor
Há outro bloco forte no estudo: sustentabilidade e economia circular. Não é um tema apenas de marketing; é um tema de desenho de operações.
O preço ainda manda, mas não manda sozinho
Os dados são claros:
- 52% preferem marcas sustentáveis quando o preço é competitivo
- 25% escolhem marcas com compromisso genuíno com práticas sustentáveis, mesmo que isso pese mais na decisão
- 18% são indiferentes
- 5% dizem que a sustentabilidade não influencia a compra
Ou seja, três em cada quatro consumidores, em maior ou menor grau, valorizam sustentabilidade.
Na logística e na supply chain, isto traduz-se em oportunidades concretas:
- Otimizar rotas com IA para reduzir quilómetros em vazio e emissões
- Implementar embalagens retornáveis e gerir o seu ciclo com sistemas inteligentes
- Utilizar IA para simular cenários de emissões por rota, modal e nível de serviço
Segunda mão, devoluções e recompras: a nova frente logística
O estudo mostra ainda que:
- 43% não compram em segunda mão
- Entre os que compram:
- 24% fazem‑no sobretudo em moda
- 17% em tecnologia
- 3% em brinquedos
- 13% noutras categorias
E nos sistemas de devolução e recompra das marcas:
- 14% já usaram estes sistemas várias vezes
- 20% usaram‑nos uma ou duas vezes
- 29% conhecem, mas nunca usaram
- 30% não conhecem
- Apenas 7% diz não ter interesse
Ou seja, há muito potencial de crescimento para modelos circulares. Para as empresas, isto implica:
- Gerir fluxos logísticos inversos (devoluções, recolhas, recompras)
- Classificar, reparar, reembalar e voltar a colocar produto no mercado
- Integrar stocks de novo e usado num único sistema de gestão inteligente
Aqui a IA é particularmente útil em três frentes:
- Previsão de devoluções – modelos que antecipam taxas de devolução por produto, canal, cliente ou campanha.
- Otimização de recolhas – roteirização inteligente para recolher produtos usados com o menor custo e impacto ambiental possível.
- Decisão de destino do produto – modelos que recomendam se um artigo deve ser revendido, reparado, desmantelado ou reciclado.
O que isto exige da logística portuguesa hoje
O estudo foca-se no consumidor, mas o recado para operações é direto: quem não trouxer IA para dentro da cadeia de valor vai ter dificuldade em acompanhar consumidores influenciados por IA.
4 prioridades práticas para empresas em Portugal
Para alinhar a logística com estes novos hábitos de consumo, há quatro movimentos que considero prioritários:
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Unificar dados de vendas, stock e transporte
Sem dados integrados não há IA que ajude. É preciso consolidar:- Vendas por canal (loja, e‑commerce, marketplace)
- Níveis de stock por armazém
- Dados de entrega (SLA, atrasos, devoluções)
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Começar pequeno, mas com IA aplicada a problemas concretos
Exemplos realistas para PMEs e grandes empresas portuguesas:- Motor de previsão de procura por SKU e loja, com base em histórico
- Otimização automática de rotas de última milha
- Sistema de recomendação interna para reposição de stock entre lojas
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Criar métricas ligadas a sustentabilidade
Se o consumidor liga ao tema, a operação tem de o refletir. A IA pode apoiar em:- Cálculo de emissões por rota, pedido ou cliente
- Definição de janelas de entrega mais eficientes
- Simulação de cenários “verde vs. expresso” com transparência para o cliente
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Desenhar processos claros de logística inversa
Com devoluções, recompras e segunda mão em crescimento, a empresa precisa de:- Fluxos padronizados de recolha e triagem
- Sistemas que atribuem automaticamente um “destino ótimo” ao artigo devolvido
- Integração com e‑commerce para atualização rápida de stock disponível
Exemplo típico em Portugal
Pense numa retalhista de moda portuguesa com forte presença online. As recomendações de IA do e‑commerce promovem uma nova linha de casacos “eco”. As vendas sobem 40% em duas semanas, mas:
- O armazém não tinha stock dimensionado para o pico
- As lojas físicas continuam com excesso de stock de outra linha
- As entregas atrasam‑se e as devoluções aumentam
Se esta empresa usar IA só no front-end comercial, o resultado é frustração e perda de margem. Quando começa a usar IA também na previsão de procura, planeamento de reposição entre lojas e otimização de rotas, o cenário inverte-se: menos ruturas, menos transporte desnecessário, melhor serviço.
Próximo passo: alinhar IA comercial com IA logística
Os dados da Escolha do Consumidor deixam uma mensagem clara para o tecido empresarial português: a IA já está a influenciar o lado da procura; agora falta sincronizar o lado da oferta.
No contexto da série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, este é o ponto onde muitas organizações separam marketing de operações. Na prática, o caminho sustentável passa por:
- Usar os mesmos dados que alimentam as recomendações ao consumidor para alimentar modelos de previsão de procura
- Trazer equipas de marketing, IT e logística para a mesma mesa, a discutir dados e prioridades
- Investir em pilotos rápidos de IA na logística, com objetivos claros: menos quilómetros, menos ruturas, melhor nível de serviço
Quem começar agora, ainda em 2025, entra em 2026 com uma cadeia de valor mais ajustada à realidade dos consumidores portugueses influenciados por IA, mais exigentes e mais atentos à sustentabilidade.
Se a IA já está a influenciar 45% dos seus clientes, a questão é simples: quanto da sua logística já está realmente a usar IA para responder a eles?