A IA veio para ficar. Veja o que isso significa, na prática, para empresas portuguesas e como começar a usá-la com segurança, retorno rápido e sem perder controlo.
IA veio para ficar: o que isto significa para a sua empresa
Em 2025, já não estamos a discutir se a inteligência artificial vai impactar as empresas portuguesas. A questão é como e a que velocidade. Jay Liebowitz, antigo diretor de gestão do conhecimento do Centro de Voos Espaciais Goddard da NASA, foi claro numa conferência no ISCTE: “a IA veio para ficar”. E quem continuar a tratá‑la como moda corre o risco de ficar para trás.
Neste artigo da série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, pego nas principais ideias de Liebowitz – literacia em IA, intuição artificial, confiança nos dados e próxima era de computação quântica – e traduzo-as em decisões práticas para gestores, diretores e empreendedores em Portugal.
O objetivo é simples: ajudar a sua organização a usar IA de forma segura, pragmática e rentável, sem cair nem no medo paralisante nem no entusiasmo cego.
1. A mensagem central de Jay Liebowitz: IA não é opcional
A ideia principal é direta: as empresas que aprenderem a trabalhar com IA ganham eficiência, velocidade e capacidade de decisão; as que ignorarem o tema vão competir em desvantagem.
Liebowitz reconhece dois movimentos em paralelo:
- Empresas que bloqueiam ferramentas de IA generativa por razões de segurança;
- Colaboradores que, mesmo assim, usam ChatGPT, Copilot ou Claude nos seus telemóveis pessoais para trabalhar mais rápido.
Ou seja, a IA já entrou nas organizações, quer a gestão queira quer não. O risco não está em proibir ou permitir por decreto, mas em não ter uma estratégia clara.
A realidade? É mais seguro e inteligente definir regras claras de uso de IA do que fingir que ela não está a ser usada.
Para o contexto português, onde muitas PMEs ainda gerem processos com Excel, e-mail e telefonemas, a diferença que a IA pode fazer é enorme: poupar horas em tarefas repetitivas, melhorar propostas comerciais, acelerar análises financeiras ou apoiar equipas de atendimento ao cliente.
2. Literacia em IA: a nova competência básica nas empresas
Liebowitz defende que quase todos os estudantes que saem hoje da universidade deveriam ter literacia em IA na sua área específica. Nas empresas, a lógica é a mesma: a IA deixa de ser só tema de TI e passa a ser competência transversal.
O que é “literacia em IA” na prática?
Para equipas empresariais, não é saber programar modelos. É, sobretudo, saber:
- O que a IA faz bem: síntese de informação, geração de texto, análise de grandes volumes de dados, apoio à decisão;
- O que faz mal ou com risco: inventar factos (alucinações), viés nos dados, respostas seguras mas erradas;
- Como usar em segurança: não colar dados sensíveis em sistemas públicos, respeitar RGPD, validar sempre resultados.
Se tivesse de escolher três objetivos de literacia em IA para 2026 numa empresa portuguesa, seriam:
- Todos os gestores saberem pedir a uma IA generativa um resumo, um plano, um rascunho de texto ou uma análise de cenários – e saberem avaliar se a resposta é aproveitável.
- Equipa financeira/comercial/operacional com formação específica em casos de uso reais da sua função.
- Uma política de IA interna simples, em português claro, que responda a perguntas como: “posso usar IA para isto?”, “que dados posso introduzir?”, “quem aprova projetos com IA?”.
Sem este mínimo, a empresa ou bloqueia valor por medo, ou expõe-se a riscos por ingenuidade.
3. IA como apoio, não substituição: o exemplo da saúde aplicado ao negócio
Na conferência, Liebowitz destacou a radiologia: nos EUA, alguns sistemas de IA já são mais precisos do que radiologistas em tarefas específicas, mas são usados como segunda opinião, não para eliminar o profissional.
Este modelo faz muito sentido para empresas portuguesas:
- Na saúde, a IA lê exames; o médico decide.
- Nos negócios, a IA analisa dados; o gestor decide.
Como aplicar este modelo “segunda opinião” na sua empresa
Alguns exemplos concretos:
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Marketing e vendas
A IA pode sugerir segmentos, títulos de campanhas ou respostas a clientes. O humano escolhe, adapta e aprova. -
Finanças e controlo de gestão
A IA pode gerar cenários de faturação, projeções de custos ou explicações preliminares de variações. O controller analisa, valida fontes e define recomendações. -
Operações e logística
A IA pode propor rotas, previsões de stock ou planos de turno. O responsável operacional ajusta com base em conhecimento de terreno e restrições reais.
A mensagem de fundo é importante: usar IA não significa abdicar da experiência humana; significa concentrar a experiência humana onde cria mais valor.
4. Intuição, dados e “intuição artificial”: o equilíbrio que falta a muitas empresas
Uma das partes mais interessantes do trabalho de Liebowitz é a investigação sobre intuição em gestão. Ele mostra algo que qualquer gestor português reconhece:
Muitas decisões dos executivos baseiam‑se mais no “sentido de direção” do que em dados perfeitamente confiáveis.
Porquê? Porque nem sempre confiam na qualidade dos dados internos. E, se não há confiança, as dashboards pouco ajudam.
O que isto significa para a IA nas empresas portuguesas
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Sem dados minimamente fiáveis, a IA só vai amplificar confusão.
Se a base de dados de clientes está desatualizada, um modelo de IA de segmentação também vai errar. -
Intuição não é inimiga da análise.
O ponto de Liebowitz é equilibrar: evidência baseada em dados + aprendizagem experiencial do gestor. -
“Intuição artificial” está a ser estudada, mas ainda é futuro.
Peritos em intuição acham que os computadores nunca terão verdadeira intuição; muitos peritos em IA acreditam que, em 5–8 anos, podemos ter algo parecido em certos contextos.
Para a sua empresa, a questão não é filosófica. É prática:
- Está a tomar decisões apenas com base em “feeling”?
- Ou está a criar um sistema onde dados tratados + IA servem de contraditório saudável à intuição da gestão?
Como criar esse equilíbrio na empresa
Sugestão simples para 2026:
- Em decisões relevantes (lançar produto, entrar num novo mercado, investir num sistema), peça dois inputs formais:
- Um memo de IA (por exemplo, um resumo de mercado, cenários, riscos, baseado em dados e pesquisa);
- Uma nota do decisor com a sua leitura experiencial (história passada, cultura da empresa, perceção de clientes);
- Discuta explicitamente os pontos em que dados e intuição discordam. É aí que se tomam as melhores decisões.
5. O que as empresas portuguesas devem fazer já (e o que podem esperar do futuro)
Liebowitz aponta ainda para a próxima era: computação quântica aplicada, por exemplo, à descoberta de medicamentos. Isto interessa ao tecido empresarial português? Sim, mas com prioridades.
O que é urgente (2025–2026)
Para a maioria das empresas portuguesas, sobretudo PMEs, o foco deve estar em três frentes muito concretas:
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Mapear 3–5 casos de uso de IA com retorno rápido
Exemplos típicos:- Atendimento ao cliente com assistentes virtuais (internos ou externos);
- Automatização de propostas comerciais e respostas a concursos;
- Apoio à produção de relatórios (gestão, recursos humanos, compliance);
- Análises preditivas simples (churn de clientes, previsão de vendas com base em histórico).
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Definir uma política interna de IA
Um documento de 2–3 páginas, claro, que responda a:- Que ferramentas são aprovadas;
- Que dados podem ser usados;
- Como validar outputs antes de os usar com clientes ou reguladores;
- Quem é responsável por acompanhar o tema.
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Formar as pessoas certas
Não é preciso formar todos ao mesmo nível. Mas:- A gestão de topo deve perceber potencial e riscos;
- As áreas com maior impacto (comercial, operações, finanças, atendimento) devem ter formação prática com exemplos reais da empresa;
- Alguém deve ter chapéu de “responsável de IA”, mesmo que em part-time.
O que vem a seguir (2027+): IA mais social e mais “consciente”
Liebowitz acredita que os sistemas de IA vão tornar‑se mais socialmente conscientes e com mais autoconsciência simulada. Há equipas, como o Empathetic AI Lab em universidades internacionais, a trabalhar em IA com emoções e empatia simuladas.
Para empresas portuguesas, isto pode traduzir-se em:
- Assistentes de apoio ao cliente muito mais naturais, capazes de adaptar o tom a um cliente irritado ou ansioso;
- Ferramentas internas que “conhecem” o histórico da empresa e de cada colaborador, ajudando na formação, onboarding e produtividade diária;
- Sistemas de apoio à decisão que sugerem não só o “quê” (a decisão), mas também o “como” (a forma de a comunicar, gerir impacto cultural, etc.).
Não é necessário esperar por esta fase para agir. Mas quem começar agora com bons dados, políticas claras e cultura de aprendizagem vai estar pronto para aproveitar esta nova vaga.
6. Como encaixar isto na sua realidade hoje
Dentro desta série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, esta é talvez a mensagem mais direta: a IA veio para ficar, mas a forma como a sua empresa a adota é uma escolha estratégica.
Se tivesse de sintetizar um plano de ação em poucas linhas para 2026, seria este:
- Assuma que a IA já entrou na empresa. Legalize o que já está a acontecer, com regras claras.
- Escolha uma área-piloto com retorno óbvio (por exemplo, atendimento ao cliente ou equipa comercial).
- Defina uma política de IA simples e comunique-a a toda a organização.
- Invista em literacia em IA para gestores e equipas-chave.
- Use IA como segunda opinião, nunca como “oráculo infalível”. Valide, teste, compare com a sua experiência.
As empresas portuguesas que fizerem este caminho com pragmatismo vão ganhar vantagem competitiva real: respostas mais rápidas, decisões mais informadas e equipas mais focadas no que importa.
A pergunta que fica é direta: quando alguém, em 2027, olhar para a sua empresa, vai vê-la como organização que liderou a adoção inteligente de IA ou como quem teve medo de experimentar?