45% dos portugueses já compram influenciados por IA. Veja o que isto muda na logística, na sustentabilidade e na economia circular das empresas em Portugal.
IA já mexe com 45% dos consumidores portugueses – e com a sua logística também
Quase metade dos consumidores portugueses (45%) já tomou decisões de compra influenciadas por recomendações de Inteligência Artificial. Não é um cenário futuro, é o retrato atual do mercado em 2025. E quando o consumidor muda, a cadeia de valor inteira tem de acompanhar – da loja online ao armazém, da previsão de procura ao transporte.
Para empresas portuguesas, especialmente na logística e no retalho, isto é decisivo: quem continuar a gerir stocks, picking, transporte e pós-venda “como sempre fez” vai sentir o impacto na margem, no nível de serviço e, mais cedo do que pensa, na perda de clientes.
Neste artigo da série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, pego nos dados do estudo da Escolha do Consumidor e faço a ponte para aquilo que realmente interessa a quem gere operações:
- O que estes novos hábitos significam para supply chain e logística em Portugal
- Como usar IA de forma prática para responder a este consumidor mais exigente e mais digital
- Que oportunidades existem na sustentabilidade e economia circular – e como a logística pode tirar partido
1. O que o estudo nos diz sobre o novo consumidor português
O estudo da Escolha do Consumidor mostra três tendências claras: consumo mais seletivo, influência crescente da IA e maior sensibilidade à sustentabilidade – mas sempre com o preço em cima da mesa.
Consumo mais consciente… mas não em tudo
O consumidor português não quer apenas “comprar menos”. Quer comprar melhor:
- 53% querem consumir menos, mas só em algumas categorias
- 21% querem reduzir o consumo de forma significativa
- 5% pretendem manter ou até aumentar o consumo
- 21% ainda não sabem como vão ajustar o seu comportamento
Para a logística, isto significa uma coisa muito concreta: volatilidade de procura por categoria. Certos segmentos vão abrandar (ex.: fast fashion de baixa qualidade), outros podem acelerar (ex.: categorias ligadas à durabilidade, reparação, 2.ª mão, serviços). Quem não tiver modelos de previsão inteligentes vai andar sempre a correr atrás do prejuízo – com ruturas num lado e excesso de stock noutro.
A influência da IA nas decisões de compra
Os números são claros:
- 25% dos consumidores já foram influenciados 1–2 vezes por recomendações baseadas em IA
- 20% já foram influenciados várias vezes
- 27% não sabe se foi influenciado (boa prova de como a IA está integrada de forma subtil)
- 28% acredita nunca ter sido influenciado
Ou seja, 45% admitem claramente a influência da IA, e uma parte dos restantes está, na prática, a reagir a algoritmos que nem reconhece.
O que isto quer dizer para a sua empresa:
- O tráfego e as encomendas já não são “naturais”: são curados por algoritmos.
- Campanhas, preços e disponibilidade têm de “falar” bem com os motores de recomendação.
- A experiência logística (prazo, fiabilidade, devoluções) influencia se o algoritmo volta a recomendar a sua marca.
IA como facilitador da compra
O estudo mostra que o consumidor português já entende o valor prático da IA:
- 32% dizem que a IA reduz o esforço de pesquisa e simplifica o processo
- 25% consideram que a IA os ajuda a descobrir novos produtos relevantes
- 19% valorizam a personalização e rapidez
- 14% não nota diferença
- 10% sente que a IA complica ou não inspira confiança
Quem opera logística tem aqui um aviso importante: se a frente de loja ficar mais inteligente e a retaguarda ficar “analógica”, a frustração do cliente aumenta. Porque as promessas feitas pelos algoritmos (disponibilidade, prazo, customização) têm de ser cumpridas pelo armazém e pelo transporte.
2. O que estes dados significam para a logística em Portugal
Para a cadeia de valor, a mensagem é direta: IA não é só marketing e vendas. É também previsão, planeamento, picking, rotas e pós-venda.
Da recomendação à operação: o efeito dominó
Sempre que um motor de recomendação empurra mais um SKU, mais uma variante de produto, mais uma oferta personalizada, a complexidade logística sobe:
- Mais referências em stock
- Mais combinações de picking
- Mais cenários de devolução
- Mais variação de volumes por canal
Sem IA na cadeia logística, a empresa limita-se a reagir. Com IA na logística, a empresa passa a antecipar:
- Encomendas esperadas por zona geográfica e por canal
- Necessidades de capacidade de transporte em períodos de pico
- Impacto de promoções digitais no fluxo físico
Expectativas de rapidez e personalização
Se 19% dos consumidores já valorizam explicitamente a personalização e rapidez trazidas pela IA, isso tende a crescer – especialmente em épocas como Natal, Black Friday ou saldos de janeiro, em que muitos portugueses compram quase tudo online.
Na prática, isto traduz-se em requisitos como:
- Informações de stock em tempo real (não “quase” em tempo real)
- Janelas de entrega mais curtas e precisas (ex.: entregas em 24h ou mesmo em horas específicas)
- Opções flexíveis: levantar em loja, ponto de recolha, entrega ao fim de semana
Sem sistemas inteligentes de gestão de armazém, de rotas e de capacidade, cumprir estas expectativas fica caríssimo – ou simplesmente inviável.
3. Sustentabilidade, economia circular e o papel da logística
O estudo entra também em temas de sustentabilidade e economia circular, e aqui a logística deixa de ser bastidor: passa a estar no centro da proposta de valor.
Consumidor quer sustentabilidade… mas não a qualquer preço
Os dados:
- 52% preferem marcas sustentáveis quando o preço é competitivo
- 25% dão peso decisivo ao compromisso genuíno com práticas sustentáveis
- 18% são indiferentes
- 5% dizem que a sustentabilidade não influencia
Ou seja, existe um bloco relevante de consumidores (cerca de 1/4) que escolhe ativamente empresas com práticas sustentáveis. Outros tantos valorizam, desde que o preço não dispare.
Para a logística, isto abre espaço para estratégias de IA focadas em eficiência e impacto ambiental, por exemplo:
- Otimização de rotas para reduzir quilómetros, emissões e custos de combustível
- Consolidação inteligente de cargas para evitar “meios vazios”
- Modelos de previsão que reduzem excedentes e desperdício
Economia circular: 2.ª mão, devoluções e recompra
No consumo em segunda mão:
- 43% não têm o hábito de comprar usado
- Entre quem compra em 2.ª mão:
- 24% foca-se em moda
- 17% em tecnologia
- 3% em brinquedos
- 13% em outras categorias
Nos sistemas de devolução e recompra de marcas:
- 14% já usaram várias vezes
- 20% usaram 1–2 vezes
- 29% conhece, mas nunca usou
- 30% nem sequer conhece
- Apenas 7% não tem interesse
O que leio aqui é simples: há um grande potencial por explorar. O interesse existe, o uso ainda é baixo. E o gargalo está muitas vezes na operação: recolhas, triagem, recondicionamento, reintrodução em stock.
A IA pode ajudar, por exemplo, em:
- Classificação automática do estado de produtos devolvidos (via visão computacional)
- Definição do melhor destino: revenda, outlet, doação, reciclagem
- Dimensionamento de rotas de recolha de usados e devoluções
Para empresas portuguesas de retalho, 3PL ou e-commerce, montar modelos de negócio circulares apoiados em IA logística é uma forma muito concreta de diferenciar a marca – e de entrar diretamente na shortlist dos 25% de consumidores que escolhem marcas pelo compromisso sustentável.
4. Como aplicar IA à logística portuguesa: passos práticos
Na prática, por onde começa uma empresa portuguesa que quer alinhar a sua logística com estes novos hábitos de consumo e com a IA?
4.1. Use IA para previsão de procura e planeamento de stock
Este é o ponto de partida mais óbvio e, na minha opinião, o mais rentável no curto prazo.
Objetivo: ajustar stocks às categorias onde o consumo vai cair, estabilizar ou crescer.
Aplicações concretas:
- Modelos de previsão que consideram históricos, promoções, sazonalidade e datas-chave (Natal, Dia da Mãe, regresso às aulas, Euro de futebol, etc.)
- Segmentação por região (Lisboa, Porto, Algarve, ilhas) para planear melhor posicionamento de stock
- Alertas automáticos para risco de rutura ou excesso em cada SKU
Resultado: menos capital empatado em armazém e menos ruturas em produtos que o algoritmo de recomendação está a empurrar para a frente.
4.2. Otimize operações de armazém com IA
Depois da previsão, o impacto maior está dentro do armazém.
Exemplos de aplicação:
- Slotting inteligente: IA sugere a melhor localização de cada SKU em função da rotatividade, reduzindo deslocações e tempo de picking
- Planeamento de mão de obra: previsão de volume diário para ajustar equipas, turnos e uso de temporários em épocas de pico
- Roteiros de picking otimizados: algoritmos que calculam o percurso ideal dentro do armazém
Empresas portuguesas com centros logísticos em zonas como Azambuja, Carregado, Gaia ou Aveiro já estão a usar este tipo de abordagem – mesmo que, por vezes, não lhe chamem “IA”, mas sim “otimização avançada” ou “algoritmos de picking”. O rótulo interessa pouco; o impacto em produtividade é o que conta.
4.3. IA na última milha e experiência do cliente
Se o consumidor está habituado a recomendações personalizadas e rápidas, não faz sentido ter entregas lentas e imprevisíveis.
Soluções possíveis:
- Planeamento dinâmico de rotas com base em trânsito, janelas horárias e prioridades
- Previsão de hora de entrega (ETA) mais precisa, alimentada por dados em tempo real
- Modelos de probabilidade de falha de entrega, para reprogramar tentativas com mais inteligência
A última milha é onde muitas operações ainda “perdem” o cliente. Com IA, consegue reduzir falhas, remarcar entregas de forma proativa e dar ao cliente uma experiência ao nível da recomendação personalizada que recebeu no site.
4.4. Devoluções, reparações e 2.ª mão como vantagem competitiva
Com o aumento da consciência ambiental e dos programas de recompra, as devoluções deixam de ser apenas um custo e passam a ser um novo canal de valor.
Algumas ideias práticas:
- Classificar automaticamente devoluções por probabilidade de revenda, reparação ou abate
- Integrar IA de visão para detetar danos em moda, eletrónica, eletrodomésticos
- Otimizar fluxos de inbound para áreas de recondicionamento ou outlets físicos/online
Isto liga diretamente à economia circular e cria novos argumentos para campanhas de marketing: programas de trade-in, refurbished, “segunda vida”, tudo alinhado com uma operação logística capaz de suportar o modelo.
5. Como transformar estes dados em vantagem competitiva
A grande questão não é se a IA está a influenciar o consumidor português. Já está. A questão é: a sua cadeia de valor está a acompanhar essa mudança, ou está a atrasar a experiência do cliente?
Na série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, defendo sempre a mesma abordagem:
- Comece pequeno, mas com impacto direto em negócio (previsão de procura, rotas, picking).
- Trabalhe com dados reais da sua operação, não com cenários teóricos.
- Meça em euros e em nível de serviço: menos quilómetros, menos ruturas, mais entregas no prazo.
O estudo da Escolha do Consumidor mostra um consumidor mais exigente, mais aberto à IA e mais atento à sustentabilidade. As empresas que alinharem front‑office inteligente com logística inteligente vão ganhar quota de mercado – primeiro online, depois também no físico.
A próxima decisão está do seu lado: vai continuar a tratar IA como um tema “de marketing”, ou vai trazê-la para o coração da sua cadeia logística em 2026?