CTT já usam IA para prever janelas de entrega e um chatbot para enviar encomendas. Veja o que isto diz sobre as tendências de IA em Portugal até 2026.
No arranque da peak season do e‑commerce, os CTT estão a usar inteligência artificial para dizer a milhões de clientes não apenas “o dia”, mas “a hora certa” em que a encomenda vai chegar. E, até ao final do ano, um chatbot deverá ser capaz de tratar sozinho do envio de encomendas.
Isto não é um piloto simpático de inovação. É um sinal claro de para onde caminha a logística, o retalho e, de forma mais ampla, a economia portuguesa até 2026: operações mais eficientes, experiências muito mais personalizadas e decisões baseadas em dados, não em intuição.
Neste artigo, pego no caso dos CTT e nas tendências destacadas no Podcast .IA para explicar, de forma prática, como a IA está a mudar a forma como as empresas portuguesas trabalham hoje e o que podemos esperar já em 2026 – com um foco especial na eficiência operacional, na experiência do cliente e na transição sustentável.
1. O que os CTT estão a fazer com IA – e porque isso interessa a qualquer empresa
A aposta dos CTT em IA mostra um caminho que qualquer operador logístico, retalhista ou empresa de serviços em Portugal pode seguir, com investimento controlado e impacto rápido.
Janelas horárias cada vez mais curtas: menos espera, menos falhas
Os CTT estão a usar modelos de IA para prever janelas horárias de entrega cada vez mais reduzidas. Em vez do clássico “chega entre as 9h e as 18h”, aproximamo‑nos de intervalos de uma ou duas horas.
Porque é que isto é relevante?
- Menos entregas falhadas: se o cliente sabe com precisão quando o estafeta chega, é muito mais provável estar em casa.
- Menos quilómetros percorridos: cada entrega feita à primeira significa menos voltas, menos combustível e menos emissões.
- Melhor experiência de cliente: previsibilidade gera confiança, e confiança traz fidelização.
Na prática, estes modelos combinam:
- Histórico de entregas por zona
- Tráfego médio por hora e por dia da semana
- Capacidade dos circuitos e características das rotas
- Padrões sazonais (Natal, saldos, campanhas promocionais)
O resultado são rotas mais inteligentes e uma “orquestração” dinâmica dos estafetas, ajustada em tempo quase real.
O chatbot que vai “enviar” encomendas
Outra peça interessante é o chatbot Helena, que, segundo os CTT, deverá ser capaz de processar envios de encomendas até ao final do ano.
Não estamos a falar de um simples bot de perguntas frequentes. O objetivo é que o cliente consiga, através de um canal conversacional – app, site ou até WhatsApp – fazer coisas como:
- Criar um envio nacional ou internacional
- Preencher automaticamente dados com base em históricos
- Escolher o tipo de serviço, ponto de entrega e extras
- Gerar etiquetas e receber instruções de recolha
Tudo isto sem esperar minutos em linha nem andar perdido em menus. E, do lado da operação, o chatbot alimenta diretamente os sistemas internos, reduzindo erros e libertando equipas humanas para casos mais complexos.
Moral da história: se uma empresa com mais de 500 anos está a pôr a IA no centro da operação, a idade da organização deixou de ser desculpa. O bloqueio já não é tecnológico, é cultural e estratégico.
2. Tendências de IA para 2026: o que vai marcar as empresas portuguesas
A partir da experiência da DareData e de outras empresas tecnológicas, há algumas tendências para 2026 que merecem atenção especial – não como moda, mas como agenda concreta para quem quer competir em Portugal e na Europa.
2.1. IA generativa a sair do laboratório e a entrar nos processos
A IA generativa já deixou de ser brinquedo de early adopters. Em 2026, o foco deixa de ser “testar modelos” e passa a ser integrar a IA em fluxos de trabalho reais:
- Atendimento ao cliente com chatbots treinados em conteúdos internos
- Geração assistida de relatórios técnicos, propostas e contratos
- Apoio a equipas comerciais com resumos automáticos e insights sobre contas
A diferença entre empresas maduras e empresas atrasadas vai estar em três pontos:
- Governança – quem decide onde usar IA, com que dados e com que riscos aceitáveis.
- Integração – IA acoplada ao ERP, CRM, sistemas de bilhética, e não em ilhas.
- Formação interna – equipas treinadas para trabalhar com IA, em vez de verem a tecnologia como ameaça.
2.2. IA para previsões: da energia aos transportes
A outra tendência clara é o salto na qualidade das previsões – de procura, de falhas, de consumo – com impacto direto na rentabilidade e na sustentabilidade.
Alguns exemplos muito concretos para 2026:
- Operadores de energia a prever com mais rigor consumos por hora e por zona, ajustando produção e compras no mercado grossista.
- Empresas industriais a antecipar quebras de máquinas (predictive maintenance) e a agendar manutenção fora dos picos de produção.
- Transportadoras e empresas de last mile a prever volumes por região, reforçando meios apenas onde faz sentido.
No contexto do setor energético português, isto é crítico para uma transição sustentável:
- Menos desperdício de energia produzida
- Melhor integração de renováveis (eólica, solar) com base em previsões de vento e radiação cruzadas com consumo
- Maior capacidade de oferecer tarifas dinâmicas e serviços de flexibilidade ao consumidor
Quem dominar bem esta camada preditiva até 2026 vai ter uma vantagem competitiva difícil de recuperar.
2.3. Automação inteligente, não apenas “robotização”
Há uma diferença grande entre automatizar tarefas e automatizar decisões.
- Um script ou RPA que copia dados entre sistemas poupa tempo, mas continua “cego”.
- Um fluxo com IA analisa o contexto, sugere a melhor opção ou decide de acordo com regras e modelos.
Exemplo prático para 2026, inspirado no caso dos CTT:
- Em vez de apenas gerar automaticamente etiquetas de envio, o sistema pode escolher o canal de entrega ideal (domicílio, ponto de recolha, cacifo, green route) com base em custo, emissões de CO₂, preferências do cliente e ocupação das rotas.
É aqui que a automação começa a contribuir de forma séria para meta de neutralidade carbónica, sobretudo em setores com grande pegada logística ou energética.
3. O impacto no setor energético português e na transição sustentável
A campanha “IA no Setor Energético Português: Transição Sustentável” faz todo o sentido neste contexto: a mesma lógica que permite aos CTT reduzir janelas de entrega pode ser aplicada à gestão de redes, ao consumo e à produção de energia.
3.1. Da previsão de rotas à previsão de cargas
Se a IA consegue otimizar circuitos de estafetas, também consegue otimizar fluxos de energia:
- Previsão de carga em baixa tensão ao nível do bairro ou da rua
- Ajuste fino de produção distribuída (painéis solares, baterias, veículos elétricos)
- Decisão automática sobre quando carregar e descarregar baterias, em função de preço e emissões
Para comercializadoras, operadores de rede e ESCOs (empresas de serviços energéticos), isto traduz‑se em:
- Menos penalizações por desvios
- Menos necessidade de reserva instalada
- Melhor utilização de ativos existentes
3.2. IA ao serviço do cliente final de energia
A mesma experiência “conversacional” que os CTT querem oferecer com o chatbot Helena começa a surgir também no setor energético:
- Assistentes que explicam faturas em linguagem simples
- Simuladores inteligentes de tarifas, que consideram hábitos reais de consumo
- Recomendações personalizadas para reduzir custos e emissões (horas de utilização, equipamentos, autoconsumo)
O cliente deixa de ser apenas um número de contrato e passa a fazer parte ativa da gestão do sistema energético, algo essencial para atingir metas de descarbonização em Portugal.
4. Como preparar a sua empresa para 2026: passos práticos
Falar de tendências é fácil. O desafio está em transformar buzzwords em projetos concretos. A partir do que vemos em casos como o dos CTT e na experiência com empresas portuguesas, há um roteiro que funciona.
4.1. Comece por um caso de uso com retorno claro
Projetos de IA que ficam em PowerPoints têm quase sempre o mesmo problema: não resolvem um problema de negócio bem definido.
Alguns casos de uso “pé no chão” para 2025/2026:
- Redução de tempo médio de atendimento com um chatbot treinado em FAQs e documentação interna
- Otimização de rotas de entrega ou de equipas de campo
- Previsão de consumo ou procura para melhorar planeamento de stock ou energia
Defina logo à partida métricas de sucesso, por exemplo:
- Diminuir entregas falhadas em 20%
- Reduzir em 30% o tempo médio de resolução de pedidos simples
- Cortar 10% no consumo energético em edifícios através de controlo inteligente
4.2. Organize os dados antes de “comprar IA”
Uma das verdades menos glamorosas da IA é esta: sem dados minimamente organizados, os modelos não salvam ninguém.
Antes de contratar fornecedores ou montar equipas internas, vale a pena:
- Identificar onde estão hoje os dados críticos (ERP, CRM, folhas Excel, sensores, SCADA)
- Normalizar pelo menos os campos básicos (datas, códigos de cliente, identificadores únicos)
- Tratar temas de privacidade e consentimento, sobretudo em contextos B2C
É o tipo de trabalho ingrato que quase ninguém quer fazer, mas é isto que permite que, depois, um modelo consiga prever janelas de entrega ou cargas na rede com qualidade.
4.3. Trabalhe a mudança cultural desde o início
A maior resistência à IA não vem dos sistemas, vem das pessoas. E é natural: há medo de perda de controlo, perda de relevância ou até de emprego.
Três boas práticas que tenho visto resultar em empresas portuguesas:
- Envolver as equipas operacionais na conceção dos casos de uso – são elas que conhecem os problemas reais.
- Formação prática, focada em “como a IA me ajuda no dia a dia”, em vez de conceitos abstratos.
- Comunicação transparente sobre objetivos: automatizar tarefas repetitivas para libertar tempo, não substituir equipas cegamente.
Quando isto é bem gerido, a IA deixa de ser “projeto da direção” e passa a ser ferramenta de trabalho que as equipas pedem e puxam.
5. Próximo passo: usar 2025 como ano de arranque inteligente
2026 não está assim tão longe. Quem começar a preparar agora pequenos projetos bem escolhidos pode chegar ao próximo ano com:
- Um primeiro chatbot funcional para atendimento ou operações
- Um modelo de previsão em produção (entregas, consumo, procura)
- Processos internos mais limpos e dados em melhor estado
O caso dos CTT mostra que é possível combinar legado com inovação, desde que exista visão, liderança e foco em resultados concretos. No setor energético, na logística, no retalho ou nos serviços, o padrão vai ser o mesmo: empresas que tratam a IA como ativo estratégico vão ganhar escala, margem e relevância.
Se a sua organização quer estar desse lado em 2026, o momento para começar não é “quando o mercado estabilizar” – é agora.
O que pode fazer já hoje
- Identificar um processo específico onde a previsibilidade faria diferença (entregas, consumo, chamadas, falhas).
- Mapear os dados que já existem sobre esse processo.
- Falar com quem lidera operações e tecnologia e definir um piloto de 3 a 6 meses.
A IA que hoje ajuda os CTT a entregar melhor também pode ajudar a sua empresa a operar com mais eficiência, menos custos e menor pegada ambiental. A diferença está em quem decide avançar primeiro.