O que a Nestlé nos ensina sobre IA na cadeia de valor

Mostas empresas falam de inteligência artificial. Poucas a colocam nas mãos de 100 mil pessoas todos os dias e a ligam, de facto, do campo ao prato. A Nestlé fez isso – e a entrada na Frontier Firm AI Initiative de Harvard e Microsoft é o selo público dessa mudança.

Para quem lidera operações, logística ou transformação digital em Portugal, este caso não é apenas uma notícia internacional. É um roteiro prático sobre como usar IA em toda a cadeia de valor, do procurement à fábrica, da logística ao marketing, sem perder o foco no negócio.

Este artigo integra a série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas” e olha para o exemplo da Nestlé com uma pergunta simples: o que é que uma empresa portuguesa, seja PME ou grande grupo, pode copiar amanhã?

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1. O que está em jogo: IA como músculo diário, não como piloto

O ponto-chave do caso Nestlé é direto: IA deixou de ser piloto e passou a rotina operacional. A empresa não está a testar meia dúzia de use cases isolados; está a escalar comportamentos diários suportados por ferramentas como o Copilot.

Alguns números ajudam a perceber a escala:

• Mais de 100 mil colaboradores usam IA regularmente
• Mais de 40 prompts por utilizador/mês, em média
• IA aplicada a toda a cadeia de valor: agricultura, procurement, fábricas, logística, marketing e I&D

Isto importa para as empresas portuguesas porque mostra que o valor real não está em ter “um projeto de IA”, está em mudar a forma como as pessoas trabalham. A tecnologia é quase o detalhe; o que conta é:

• Onde a IA entra nos processos
• Quem a usa no dia a dia
• Como é medida em termos de custo, tempo e risco

A Frontier Firm AI Initiative, onde a Nestlé se junta a empresas como Barclays, EY ou Mastercard, nasce precisamente com este foco: acelerar modelos empresariais liderados por pessoas e potenciados por IA, com práticas que já provaram valor no terreno.

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2. Três lições da Nestlé para a logística e operações em Portugal

O exemplo da Nestlé encaixa diretamente na campanha “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”. Há pelo menos três lições que qualquer operador logístico, produtor ou retalhista nacional pode aproveitar.

2.1. Começar onde dói mais: contratos, energia, paragens de linha

A Nestlé não começou “por onde é mais bonito”; começou por onde mais dinheiro e tempo se perde.

1. Procurement e contratos
   A empresa usa IA para analisar centenas de milhares de contratos. Resultado esperado:

   • Menos horas de leitura manual
   • Menos erros e cláusulas esquecidas
   • Maior capacidade de negociação (comparações automáticas, alertas de risco)

   Numa empresa portuguesa, isto pode significar:

   • Ler automaticamente contratos de transporte, armazenagem, fornecimento de matérias-primas
   • Destacar prazos de atualização de preços, penalizações, SLAs críticos
   • Criar resumos executivos para direção em minutos, não em dias

2. Fábricas e energia
   A Nestlé já tem mais de 300 fábricas com IA a otimizar energia, desempenho de máquinas e segurança alimentar, incluindo digital twins.

   Versão prática para o contexto português:

   • Monitorizar consumos energéticos em tempo real e sugerir ajustes de carga
   • Prever falhas de equipamentos críticos antes de pararem (manutenção preditiva)
   • Simular linhas de enchimento, picking ou embalamento com gémeos digitais para testar cenários sem parar a produção

3. Segurança alimentar e qualidade
   Com IA a vigiar padrões anómalos, reduz-se o risco de falhas de qualidade ou contaminações, e automatizam‑se alertas.

   Para agroindústria e FMCG em Portugal, isto pode ser a diferença entre um pequeno desvio interno e um recall caro e público.

Se a IA não está ligada a custos reais (energia, contratos, paragens de linha), é difícil justificar investimento. A Nestlé mostra onde faz sentido colocar os primeiros euros.

2.2. IA do campo ao prato: previsões, lançamentos e logística

Segundo o CIO Chris Wright, a IA já atua “do campo ao prato” na Nestlé. Traduzido para operações:

• Melhora previsões de procura
• Ajusta planos de produção
• Otimiza rotas e stocks
• Acelera lançamentos de novos produtos

Numa empresa portuguesa, este encadeamento pode ser algo como:

1. Previsão de procura com dados reais
   Juntar históricos de vendas, campanhas, metereologia, dados locais e até eventos sazonais (Natal, Páscoa, festivais) para prever com mais rigor.
   Menos ruturas, menos excesso de stock parado em armazém.

2. Planeamento de produção e logística ligado à previsão

   • Ajustar turnos de produção com base no forecast da IA
   • Replanear cargas e rotas automaticamente quando a procura muda

3. Last mile e nível de serviço
   Empresas de distribuição e operadores logísticos portugueses já estão a usar IA para:

   • Agrupar entregas de forma mais eficiente
   • Reduzir quilómetros em vazio
   • Cumprir janelas horárias com maior fiabilidade

A mensagem é simples: a IA só cria valor na logística portuguesa quando liga previsão, produção e transporte, não quando vive num relatório isolado.

2.3. Ferramentas simples, bases de dados sólidas

O próprio CIO da Nestlé sublinha dois pilares que muitas empresas ignoram:

• Ferramentas intuitivas para as equipas
  Copilots, chatbots internos, interfaces em linguagem natural. Se o utilizador precisar de formação avançada em data science, o projeto morre.

• Fundação de dados robusta
  A IA só funciona se souber onde ir buscar dados limpos, consistentes e atualizados. Sem isso, há respostas bonitas com decisões erradas.

Para empresas portuguesas, isto traduz‑se em três prioridades muito concretas:

1. Criar um catálogo de dados (o que existe, onde está, quem é dono)
2. Definir padrões mínimos de qualidade (frequência de atualização, campos obrigatórios, formatos)
3. Escolher ferramentas de IA que falem a língua do utilizador final (gestor de logística, responsável de armazém, diretor de operações)

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3. Como uma empresa portuguesa pode aplicar este modelo em 6 passos

A pergunta prática é: “por onde começo?”. Há um caminho simples, inspirado no que vemos na Nestlé mas adaptado ao contexto português.

3.1. Escolher 1 a 3 casos de uso com impacto direto

O erro típico é tentar fazer “estratégia de IA” demasiado abstrata. É melhor começar por três dores claras da cadeia de valor:

• Análise de contratos (fornecedores, transportes, aluguer de armazéns)
• Otimização de rotas logísticas
• Previsão de procura por loja / cliente / região

Defina para cada um:

• Métrica base (horas gastas, custo, nível de serviço)
• Meta de melhoria (ex.: -20% de tempo, -10% de quilómetros, +5 pontos de OTIF)

3.2. Garantir acesso aos dados certos

Antes de falar em modelos, responda:

• Onde estão os dados? ERP, TMS, WMS, Excel, emails?
• Quem valida que os dados estão minimamente corretos?
• Como é que a IA vai ler isto de forma segura e governada?

Sem este mapa, o projeto entra em promessas vagas e sai em frustração.

3.3. Escolher a abordagem tecnológica (sem se apaixonar por ferramentas)

Não há uma única solução. O que interessa é encaixar na realidade da empresa:

• Suites de produtividade com IA integrada (como Copilot) para tarefas gerais
• Plataformas específicas de IA para logística, planeamento e manutenção preditiva
• Desenvolvimento à medida em cima de dados internos quando o nível de maturidade já é maior

A decisão deve ser feita com dois filtros:

1. O utilizador final vai mesmo usar isto, todos os dias?
2. A solução integra bem com os sistemas que já existem?

3.4. Formar pessoas para perguntar melhor, não para “programar IA”

O caso Nestlé mostra isso bem: 40 prompts por utilizador/mês significam pessoas que sabem o que querem perguntar. A competência chave é:

• Escrever pedidos claros (prompts)
• Validar resultados
• Incorporar a resposta no processo de trabalho

Formações curtas e práticas – com exemplos reais da empresa – valem mais do que cursos genéricos. Sessões do tipo:

• “Como usar IA para preparar relatórios semanais de logística”
• “Como resumir 50 contratos em 10 minutos”
• “Como testar três cenários de produção com um gémeo digital”

3.5. Medir impacto rapidamente e comunicar resultados

Sem números, a IA parece um brinquedo caro. Defina desde o primeiro dia:

• Quanto tempo poupou
• Quanto custo evitou ou reduziu
• Que risco diminuiu (erros, incumprimentos, ruturas)

E partilhe resultados internamente. Mostre exemplos concretos de equipas portuguesas a ganharem horas na semana por usarem IA. É assim que se cria adoção e se justifica o próximo investimento.

3.6. Crescer para o resto da cadeia de valor

Depois de estabilizar 2 a 3 casos de uso, faz sentido subir e descer na cadeia de valor, à semelhança do que a Nestlé faz:

• Para trás: fornecedores, compras, planeamento de capacidade
• Para a frente: distribuição, pontos de venda, experiência do cliente

É aqui que a IA passa de “projetos isolados” a estratégia para a cadeia de valor.

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4. Riscos, emprego e o lado humano da IA

Quando se fala de IA na indústria alimentar e na logística, a conversa rapidamente passa para emprego. Não é tabu: marcas globais, incluindo a própria Nestlé, já anunciaram cortes de força de trabalho em áreas mais repetitivas.

A verdade é dura, mas clara: tarefas altamente repetitivas, baseadas em regras fixas, vão ser automatizadas. Em Portugal também. O que muda é a forma como cada empresa gere essa transição.

Há três caminhos possíveis:

1. Usar IA apenas para cortar custos
   Gera poupanças rápidas, mas desgasta cultura, perde conhecimento e reduz capacidade de inovar.

2. Usar IA para libertar pessoas para trabalho de maior valor
   Requalificar equipas para focarem em análise, relação com clientes, melhoria contínua e inovação de produto.

3. Ficar parado e perder competitividade
   Não é opção realista num mercado ibérico de distribuição alimentar que já vale mais de 130 mil milhões de euros.

A posição mais sensata, na minha opinião, é clara: as empresas portuguesas precisam de usar IA para aumentar competitividade, mas com um plano sério de requalificação interna. Quem investir em pessoas ao mesmo tempo que investe em tecnologia vai ganhar a médio prazo.

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5. O que este caso diz sobre o futuro da IA nas empresas portuguesas

O exemplo da Nestlé mostra o rumo provável para os próximos 2‑3 anos em Portugal:

• IA integrada em ferramentas que já usamos todos os dias
• Projetos cada vez mais concretos em logística, supply chain e produção
• Pressão crescente para mostrar resultados tangíveis, não apenas pilotos vistosos

Para o tecido empresarial português, sobretudo para quem opera em logística, retalho, FMCG e indústria alimentar, há uma janela de oportunidade clara: aprender com os líderes globais, mas agir à escala certa, com foco no terreno.

Este artigo faz parte da série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, onde o objetivo não é falar de teoria, mas mostrar caminhos práticos. Se a Nestlé consegue pôr IA nas mãos de 100 mil pessoas, uma empresa portuguesa pode seguramente começar por 10, em 1 ou 2 processos críticos.

A questão já não é se a IA vai mexer na sua cadeia de valor – é quem, dentro da sua organização, vai liderar essa mudança.

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Próximo passo sugerido: identifique hoje três processos da sua operação que consomem muito tempo administrativo ou geram erros frequentes. São esses os melhores candidatos para um primeiro projeto de IA sério em 2026.