O caso Nestlé mostra como usar IA em logística e cadeia de valor com impacto real. Veja o que está a funcionar e como aplicar esses passos em Portugal.
IA empresarial na prática: o caso Nestlé que devia inspirar Portugal
Mais de 100 mil colaboradores da Nestlé já usam ferramentas de inteligência artificial todos os meses. Não é piloto, não é teste de laboratório: é operação diária, do procurement à logística, do I&D ao marketing.
Enquanto muitas empresas portuguesas ainda discutem “por onde começar”, a Nestlé entra na Frontier Firm AI Initiative da Harvard (em parceria com a Microsoft) como exemplo de organização que já escalou a IA a nível global. Isto interessa – e muito – às empresas portuguesas porque mostra um caminho concreto: não é sobre modas tecnológicas, é sobre modelos empresariais baseados em IA.
Este artigo integra a série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas” e usa o caso Nestlé como ponto de partida para responder a uma pergunta directa: como é que uma empresa em Portugal pode usar IA na logística e na cadeia de valor de forma séria, mensurável e segura?
O que a Nestlé está realmente a fazer com IA
A Nestlé não está apenas a “experimentar IA”; está a reorganizar o negócio em torno dela. A entrada na Frontier Firm AI Initiative é um selo de que o trabalho já vai avançado.
Os pilares do uso de IA na Nestlé são claros:
- uso massivo e diário por colaboradores (mais de 100 mil pessoas);
- foco na cadeia de valor completa, “do campo ao prato”, como refere o CIO, Chris Wright;
- projetos com impacto muito directo em custos, tempo e qualidade.
1. Procurement: contratos analisados em minutos, não em semanas
A empresa automatizou a análise de centenas de milhares de contratos de procurement. Na prática, isto significa:
- extração automática de cláusulas críticas (prazo, preço, penalizações, SLAs);
- identificação de riscos e incoerências entre contratos;
- comparação rápida entre propostas de fornecedores.
Para uma empresa portuguesa de média dimensão, não é preciso ter milhões de contratos para isto fazer sentido. Se a equipa jurídica e de compras passa horas a fio a ler contratos semelhantes, há margem clara para:
- reduzir custos de análise externa;
- acelerar negociações com novos fornecedores;
- aumentar o controlo de risco contratual.
2. Fábricas e logística: IA ao serviço da eficiência operacional
A Nestlé já tem mais de 300 fábricas com automação suportada por IA, aplicada a:
- consumo de energia;
- desempenho de equipamentos;
- manutenção preditiva;
- vigilância de segurança alimentar.
Um ponto especialmente relevante para a logística portuguesa é o uso de digital twins – modelos digitais que simulam fábricas, linhas de produção ou até centros logísticos.
Na prática, isto permite:
- testar diferentes configurações de layout de armazém sem parar a operação;
- simular cenários de picos sazonais (por exemplo, Natal ou Páscoa) e ajustar recursos;
- prever gargalos antes de estes acontecerem.
Numa operação de armazém em Portugal – seja alimentar, retalho especializado ou FMCG – um piloto realista poderia começar com:
- um digital twin de uma linha de preparação de encomendas;
- um modelo de IA para prever atrasos e gerar planos de mitigação.
3. I&D: receitas otimizadas com múltiplas variáveis
Outro uso avançado da Nestlé é um sistema de IA para otimização de receitas em I&D, que equilibra variáveis que tipicamente “puxam” em sentidos opostos:
- expectativas do consumidor (sabor, textura, conveniência);
- nutrição (perfil nutricional e requisitos regulatórios);
- custos de ingredientes e produção;
- impacto em sustentabilidade (pegada de carbono, origem dos ingredientes).
Tradução para o contexto português: qualquer indústria alimentar, cosmética ou farmacêutica que trabalhe com desenvolvimento de produto pode usar IA para:
- gerar rapidamente variações de formulação;
- simular custos por receita em diferentes cenários de preço de matéria-prima;
- prever aceitação de mercado com base em dados históricos e tendências.
O que distingue empresas como a Nestlé: três princípios-chave
Não é o orçamento que separa a Nestlé da maioria das empresas; é a forma de encarar a IA como parte estrutural do negócio. Há três princípios que fazem a diferença e que são totalmente aplicáveis à realidade portuguesa.
1. IA começa nas necessidades do negócio, não na tecnologia
Chris Wright, CIO da Nestlé, é muito claro: o progresso depende de ancorar a tecnologia nas necessidades reais do negócio. Isto significa:
- identificar problemas concretos (rupturas de stock, desperdício, lead times longos, erros de picking);
- selecionar casos de uso de IA que mexem nesses indicadores;
- medir o impacto com métricas objectivas.
Muitas empresas em Portugal começam ao contrário: escolhem a ferramenta de IA e só depois procuram onde aplicá-la. O resultado são pilotos “bonitos” em apresentações, mas com zero impacto no EBITDA.
2. Ferramentas intuitivas para quem está no terreno
A Nestlé tem mais de 100 mil colaboradores a usar IA, com média de mais de 40 prompts por mês por utilizador. Isto só acontece porque:
- as ferramentas são simples (por exemplo, Copilot Chat ou equivalentes);
- há formação prática, focada em tarefas reais de cada equipa;
- a cultura interna incentiva a experimentação responsável.
Uma PME portuguesa não precisa de replicar a escala, mas pode replicar a lógica:
- dar acesso a uma ferramenta de IA generativa corporativa a todas as áreas;
- treinar equipas de logística para usar IA em relatórios, planeamento, manuais e comunicação com clientes;
- recolher exemplos de “vitórias rápidas” e divulgá-las internamente.
3. Dados: sem base sólida, a IA é só uma demo
Wright fala também na necessidade de consolidar bases robustas de dados. Na prática:
- unificar dados dispersos (ERP, WMS, TMS, CRM, Excel em partilhas de rede…);
- normalizar e limpar informação crítica (códigos de produto, localizações, referências de cliente);
- definir políticas claras de qualidade de dados e de governação.
Na logística portuguesa, é frequente encontrar:
- armazéns com WMS moderno a trabalhar em paralelo com folhas de Excel;
- informação de transporte pouco estruturada (moradas incoerentes, designações livres);
- dados de tempo real de picking não integrados com dados de vendas.
Se a base de dados está partida, qualquer modelo de IA para previsão de procura, otimização de rotas ou dimensionamento de stock vai falhar. A Nestlé mostra o oposto: a tecnologia só escala porque a casa dos dados foi arrumada primeiro.
Como aplicar estas lições à logística portuguesa em 2026
Para encaixar este caso na realidade nacional, vale olhar para o contexto: entrámos em dezembro, as cadeias logísticas em Portugal estão sob pressão com a campanha de Natal, Black Friday ainda a ecoar e saldos a chegar.
É justamente neste cenário que IA na logística traz retorno rápido. Três áreas são particularmente interessantes.
1. Previsão de procura e planeamento de stock
Empresas portuguesas podem usar IA para:
- prever volumes de venda por loja, canal e semana, usando históricos de anos anteriores, calendários escolares, feriados e campanhas;
- ajustar níveis de stock nos armazéns regionais e centrais;
- reduzir ruturas em produtos sazonais (bolos-reis, cabazes, brinquedos, eletrónica).
Mesmo com dados imperfeitos, um modelo de previsão simples costuma ser melhor que o “feeling” isolado. O ganho está em alinhar vendas, logística e operações em torno de previsões partilhadas.
2. Otimização de armazéns e operações de picking
Inspirando-se na abordagem da Nestlé com digital twins, uma empresa em Portugal pode:
- mapear fluxos de entrada, armazenamento e saída de mercadorias;
- simular diferentes localizações para produtos de alta rotação;
- testar sequências de picking que reduzam metros percorridos por operador.
Mesmo sem uma solução de digital twin completa, há passos acessíveis:
- extrair dados do WMS sobre tempos, volumes e erros;
- usar IA para identificar padrões (por exemplo, turnos com mais erros, zonas com maior congestão);
- gerar recomendações simples: mudanças de layout, reorganização de janelas de receção e expedição.
3. Transporte e última milha
Na última milha em Portugal – sobretudo em áreas urbanas como Lisboa ou Porto – IA pode ajudar em:
- otimização de rotas com múltiplas restrições (trânsito, janelas horárias, veículos, limitações de acesso);
- previsão de atrasos e comunicação proativa com clientes;
- análise de desempenho por transportadora, rota e tipo de encomenda.
A partir de um certo volume de entregas diárias, não usar IA em planeamento de rotas é deixar dinheiro na mesa: mais quilómetros, mais combustível, mais horas extra.
Roteiro prático para empresas portuguesas: dos primeiros passos ao “modo Nestlé”
O caso Nestlé pode parecer distante, mas o caminho segue etapas que qualquer organização pode adaptar. Um roteiro razoável para 2026 poderia ser:
Etapa 1 – Escolher 2 a 3 casos de uso com retorno claro
Por exemplo, numa empresa de logística ou retalho português:
- previsão de procura para uma família de produtos crítica;
- otimização de rotas numa região específica;
- automação de análise de contratos de transporte ou fornecimento.
Critérios de escolha:
- impacto financeiro mensurável em menos de 6–12 meses;
- dados minimamente disponíveis;
- sponsor interno com poder de decisão.
Etapa 2 – Organizar a base de dados mínima viável
Não é preciso ter o “data lake perfeito”, mas é crucial ter:
- origem de dados clara (ERP, WMS, TMS, CRM);
- integração simples (mesmo que seja via exportação recorrente + pipeline básico);
- dicionário de dados: o que significa cada campo e como é usado.
Etapa 3 – Democratizar IA generativa de forma controlada
Seguindo o exemplo da Nestlé com Copilot Chat, em versão ajustada à realidade portuguesa:
- disponibilizar uma ferramenta de IA generativa corporativa (respeitando RGPD e políticas internas);
- definir casos de uso permitidos e proibidos (por exemplo, lidar com dados pessoais, informação sensível de clientes, NDA);
- oferecer formação curta, mas prática, orientada a tarefas diárias.
Etapa 4 – Medir, comunicar e escalar
O que funciona deve ser:
- medido (poupança, tempo, erros evitados, satisfação de cliente);
- transformado em case interno;
- replicado noutros departamentos.
É exactamente esta lógica de “práticas comprovadas no terreno” que está no centro da Frontier Firm AI Initiative de Harvard, que junta empresas como Barclays, Mastercard, EY ou Nestlé.
IA para empresas portuguesas: o que o caso Nestlé nos deixa claro
O exemplo da Nestlé mostra que IA nas empresas não é um projeto de TI, é uma estratégia de negócio com impacto direto na cadeia de valor. Do campo ao prato, da fábrica ao camião, da prateleira física ao canal digital.
Para as organizações portuguesas – sobretudo as que operam em logística, retalho e indústria alimentar – o recado é simples:
- começar pequeno, mas com problemas reais;
- envolver quem está no terreno e não apenas a direcção de sistemas de informação;
- tratar os dados como um ativo estratégico, não como um subproduto operacional.
Nesta série “Inteligência Artificial para Empresas Portuguesas”, o objetivo é precisamente este: pegar em casos concretos, como o da Nestlé, e traduzi-los em decisões práticas para quem gere operações em Portugal. A questão, agora, já não é “se” vai usar IA na sua cadeia de valor, mas quão rápido consegue transformar esses pilotos em resultados reais.
Se a Nestlé consegue pôr mais de 100 mil pessoas a trabalhar com IA todos os meses, a sua empresa consegue, no mínimo, pôr a próxima época alta a ser planeada com modelos inteligentes em vez de folhas de cálculo soltas.