O maior risco na implementação de IA não é falhar tecnicamente, é investir sem transformar

João Martins, Senior Manager Data & AI na Noesis, alerta que as empresas portuguesas correm o risco de desperdiçar uma oportunidade histórica se continuarem a tratar a IA como inovação experimental em vez de alavanca operacional. A Agenda Nacional de IA pode ser o catalisador, mas só para quem souber executar com disciplina.

Ntech.news – Que recomendações a Noesis daria às empresas para aproveitarem a Agenda Nacional de IA?

João Martins – A Agenda Nacional de IA (ANIA) pode ser uma excelente oportunidade para as empresas em Portugal e um catalisador para que as empresas alinhem as suas iniciativas de IA com as suas prioridades de negócio. O foco deve estar na utilização e adoção IA para melhorar a organização, eficiência, processos, experiência do cliente e outros fatores com real impacto no negócio e não em promover uma transformação tecnológica ou a adoção de ferramentas, para acompanhar uma tendência. Pensar em como a IA pode servir o negócio, e não em como o negócio pode incorporar IA.

Assim, a principal recomendação pratica a deixar ‘as empresas é comecem por identificar iniciativas (use cases) com impacto operacional direto, aquelas que demonstram valor de forma rápida e que promovem alinhamento e colaboração dentro da organização. Esses casos de uso, devem ser os primeiros a investir e a implementar.

Avaliar a maturidade analítica  

Que indicadores podem ajudar as PME a avaliar se estão prontas para investir em IA?

J.M. – Na perspetiva da Noesis, qualquer investimento em Inteligência Artificial assenta em três pilares fundamentais: pessoas, tecnologia e processos de negócio.

O fator humano é determinante, uma vez que qualquer iniciativa de IA que não seja adotada pelos colaboradores está, à partida, comprometida. A tecnologia constitui o segundo pilar, uma vez que sem dados de qualidade e infraestrutura adequada, a iniciativa dificilmente será materializada. Os processos de negócio completam este enquadramento, sendo essencial que cada organização compreenda de que forma pode efetivamente beneficiar de uma estratégia de IA.

Com base no seu historial de projetos, a Noesis desenvolveu uma matriz de maturidade própria que permite apoiar as PME na avaliação da sua prontidão para a adoção de IA, orientando-as a investir de forma estruturada e sustentável, com impacto real e mensurável no negócio.

Que setores ou empresas portuguesas podem beneficiar mais rapidamente da Agenda?

J.M. – As organizações não partem todas do mesmo ponto: existem níveis muito distintos de maturidade analítica e, por consequência, de preparação para iniciativas de Inteligência Artificial. Setores como os serviços financeiros e a energia encontram-se, genericamente, numa fase mais avançada. Contudo, são precisamente áreas como a indústria, a logística e o retalho que apresentam maior potencial de ganho, e num prazo mais curto, com a adoção de IA.

A pressão competitiva a que estes setores estão sujeitos cria condições particularmente favoráveis para que a IA deixe de ser encarada como um tema de inovação e passe a constituir um verdadeiro instrumento de agilidade operacional e diferenciação estratégica.

O setor da saúde apresenta igualmente um potencial considerável, mas neste contexto a ambição tecnológica deve ser necessariamente equilibrada com responsabilidade. O modelo de human in the loop não é opcional, mas sim uma exigência. Em contextos de elevada sensibilidade, a decisão final tem de permanecer humana.

A Noesis tem sido crescentemente solicitada por organizações destes setores para partilhar experiências e participar em novas iniciativas de IA, precisamente porque a nossa presença em múltiplas geografias permite uma abordagem pragmática: menos experimentação isolada, mais impacto real e mensurável.

Que fatores diferenciam empresas que geram impacto real das que ficam em projetos pontuais?

J.M. – O principal fator diferenciador reside na forma como as organizações abordam este tipo de iniciativas. Quando o enfoque é meramente tecnológico ou experimental, o resultado tende a circunscrever-se a um projeto pontual, sem escala nem sustentabilidade.

Quando, por outro lado, a abordagem parte da questão “como posso fazer mais e de forma mais eficiente com o suporte da IA?”, o impacto é consideravelmente diferente. A integração das iniciativas de IA nos processos existentes, sem necessidade de uma disrupção total, pode constituir o verdadeiro fator de diferenciação entre gerar impacto real ou desperdiçar uma oportunidade estratégica.

Tratar a IA como mais uma tecnologia, mais uma ideia ou mais um grupo de trabalho é bem diferente de estruturar uma abordagem orientada a ganhos incrementais, com medição contínua do retorno do investimento. É precisamente essa disciplina que torna o impacto da IA mensurável, sustentável e verdadeiramente transformador.

IA sem estratégia é aposta arriscada

Como evitar os projetos de IA que consomem recursos, mas não geram valor?

J.M. – Para que as iniciativas de IA gerem valor real e não apenas consumo de recursos, é necessário adotar um conjunto de práticas que se complementam e reforçam mutuamente. Começar por problemas com impacto económico mensurável é o ponto de partida natural, aplicando a IA onde existe uma relação direta com a criação de valor e definindo indicadores de negócio desde o início, de modo que o sucesso seja aferido pelo impacto na operação e não pela performance técnica da solução.

Além disso, exigir um plano de integração operacional desde o início é igualmente determinante, dado que sem ligação aos processos reais da organização, a IA tende a permanecer numa lógica experimental que raramente se traduz em transformação efetiva.

Por fim, a escolha de parceiros com experiência comprovada, não apenas capacidade tecnológica, mas uma visão consultiva orientada ao negócio e à criação de valor sustentável, é muitas vezes o fator que distingue as iniciativas que escalam das que ficam pelo caminho.

Quais os riscos de avançar para projetos de IA sem uma estratégia clara?

J.M. – Avançar para projetos de IA sem uma estratégia clara comporta riscos significativos. Sem uma direção definida, as organizações tendem a cair na fragmentação de iniciativas, acumulando projetos desconectados que consomem recursos sem gerar valor. Surgem custos crescentes sem retorno claro, dependências tecnológicas sem impacto real e, em alguns casos, riscos regulatórios e reputacionais desnecessários.

Contudo, o verdadeiro risco não reside na falha técnica. O risco mais crítico é investir sem transformar e, sobretudo, assistir à perda de oportunidade de negócio enquanto outros capturam ganhos de eficiência, novas fontes de valor e vantagem competitiva através da IA. Num contexto competitivo, a ausência de estratégia não é uma posição neutra: é ceder terreno.

Como garantir que as políticas de dados estão preparadas para suportar o desenvolvimento de projetos de IA?

J.M. – A resposta passa, antes de mais, por uma evolução da simples gestão de dados para um verdadeiro modelo de governança. Tal implica clarificar o ownership, não apenas dos dados, mas também das próprias iniciativas, assegurar qualidade e responsabilidade sobre o uso da informação, bem como definir regras claras de acesso e utilização. Por mais sólida que seja a estratégia técnica, sem ownership claro entramos rapidamente em terra de ninguém: dados sem dono, decisões sem responsabilidade e iniciativas sem sustentação.

A IA não exige apenas dados disponíveis. Exige dados confiáveis, auditáveis e devidamente governados. Na prática, quando esta ligação entre dados e IA é trabalhada por organizações com experiência comprovada, existe uma maior ênfase na governança e no ownership, e não apenas na dimensão tecnológica.

Qual o papel da governança de dados e da gestão ética da IA para a criação de valor?

J.M. – Durante muito tempo, a governança foi encarada como um tema administrativo e não estratégico. Com a emergência da IA, tornou-se o ponto central da criação de valor, dado que sem modelos claros de governança e sem uma abordagem ética estruturada, não há sustentabilidade, não há compliance e, acima de tudo, não há adoção real dentro das organizações.

A ética deixa assim de ser apenas uma exigência regulatória e passa a ser um fator de confiança e, por consequência, de vantagem competitiva. O verdadeiro diferencial não está apenas na capacidade de desenvolver modelos de IA, mas na capacidade de os governar de forma responsável, garantindo transparência, accountability e confiança no seu uso.

Mais do que competências técnicas

Que competências internas são mais críticas para o sucesso da IA nas empresas?

J.M. – O sucesso da IA nas empresas não depende apenas de competências técnicas, mas sobretudo da capacitação das equipas a um nível mais cultural do que tecnológico, sendo o verdadeiro desafio de natureza organizacional. A IA não é uma responsabilidade exclusiva da equipa de TI — é uma transformação que exige uma forma diferente de pensar e não apenas de executar, tornando a capacidade de questionar processos, interpretar dados e tomar decisões informadas mais crítica do que o domínio de ferramentas específicas.

competências como a capacidade de traduzir tecnologia em impacto de negócio, a governançae dados e a gestão da mudança ganham particular relevância. O change management deixa de ser um complemento e passa a ser um acelerador de adoção, transformando resistência em alinhamento e experimentação em prática operacional consolidada.

Na sua experiência, qual é o maior desafio cultural ou organizacional que impede a IA de gerar impacto real nas empresas portuguesas?

J.M. – Na experiência da Noesis, o maior desafio não reside na capacidade das empresas portuguesas, mas na forma como a IA ainda é encarada em determinados contextos: como inovação experimental e não como transformação operacional. Em certos setores persiste alguma resistência à mudança, natural em ambientes de elevada exigência operacional ou regulatória, sendo que muitas organizações estão agora a dar o passo seguinte, transitando da fase de teste para a integração efetiva.

À medida que surgem exemplos concretos de impacto real, estes tornam-se fonte de inspiração e confiança. A maturidade constrói-se com prática e a prática começa, frequentemente, por aprender com quem já está a gerar valor de forma consistente.

Que papel pode a Noesis desempenhar no apoio às empresas portuguesas na implementação de projetos de IA de forma estratégica e segura?

J.M. – A Noesis posiciona-se como parceiro estratégico para apoiar as empresas portuguesas na implementação de projetos de IA com impacto real, combinando visão estratégica e capacidade de execução. O processo inicia-se com a avaliação da maturidade analítica de cada organização, seguindo-se a definição do caminho mais adequado e a implementação das soluções, com acompanhamento em todas as fases, do diagnóstico à entrega.

A nossa presença internacional traduz-se em sinergias e melhores práticas de diferentes mercados, acelerando a adoção e reduzindo o risco. Enquanto empresa tecnológica de espectro alargado, a Noesis atua ao longo de todo o ciclo de vida dos dados e nas várias dimensões que suportam a IA, da experiência aplicacional à segurança, da qualidade dos dados à infraestrutura.

Se pudesse deixar três recomendações essenciais às empresas que querem aproveitar a Agenda Nacional de IA, quais seriam?

J.M. – A primeira recomendação é que as organizações comecem pelo negócio e não pela tecnologia. A Agenda não constitui um convite à experimentação tecnológica, mas antes uma oportunidade concreta para transformar processos e modelos de decisão. A segunda prende-se com a necessidade de investir em dados antes de investir em modelos, dado que sem uma base sólida e estruturada, qualquer ambição em matéria de IA será meramente cosmética. A terceira recomendação é escalar apenas o que gera valor comprovado. A Agenda cria a oportunidade, mas os ganhos efetivos serão capturados pelas organizações que souberem executar com disciplina e foco em resultados concretos. A ANIA representa um potencial acelerador de competitividade para as organizações que a souberem encarar como uma alavanca de transformação estrutural e não como um mero exercício de inovação.

---