A Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma tendência tecnológica para se tornar uma prioridade estratégica no tecido empresarial português. Segundo o CEO Outlook 2025, 72% dos CEOs nacionais têm a IA como principal área de investimento, alinhando Portugal com as médias globais, onde 71% dos líderes empresariais dão a mesma prioridade.
Em entrevista à Executive Digest, Rui Gonçalves, Partner e Head of Technology Consulting da KPMG Portugal, explica o que está por trás desta aceleração, as áreas de maior aplicação da IA nas empresas nacionais e os desafios que ainda limitam a escalabilidade desta tecnologia, desde talento e dados à governança e ética.
O CEO Outlook revela que 72% dos CEOs portugueses têm a IA como principal prioridade de investimento. O que explica esta aceleração tão marcada no último ano?
Creio que há uma conjugação entre o sentimento generalizado de que a IA é mais do que apenas “uma bolha” tecnológica, com pressão competitiva global, e a necessidade de resiliência num contexto incerto, em que muitos casos de uso já revelaram o potencial da IA para transformar as operações e criar valor rapidamente, desde que acompanhada por talento e governance responsável.
O nosso estudo revela que os CEOs têm no topo da sua agenda a necessidade de lidar com um contexto de incerteza económica e tensões geopolíticas, mas continuam otimistas quanto ao desempenho das suas próprias organizações. Entendemos que para mitigar riscos e, criar ou manter competitividade, a aposta em tecnologia continua a ser incontornável. A IA surge neste contexto como uma opção estratégica relevante para aumentar a eficiência, reduzir custos e criar novas fontes de receita, num cenário em que os ciclos de retorno do investimento se reduziram para um a três anos, em comparação com os três a cinco anos previstos no estudo de 2024.
Portugal está alinhado com as os resultados globais em que 71% dos CEOs dão prioridade aos investimentos em IA, e 69% planeiam alocar entre 10 a 20% do orçamento em iniciativas com IA. Esta convergência reflete uma tendência generalizada para integrar IA em processos críticos, desde automação operacional até análise preditiva e suporte à decisão estratégica.
Em que áreas da operação as empresas portuguesas estão mais focadas quando alocam entre 10% e 20% do orçamento à IA?
De acordo com o estudo, mas também considerando as diversas iniciativas que a KPMG em Portugal está a desenvolver com clientes no nosso país, os investimentos estão a resultar de uma evolução de casos de uso dentro das organizações, e de implementações internas de IA e IA Generativa, para programas mais transformacionais, com a infusão de IA em processos e automação em larga escala e agentes a interagirem diretamente com clientes e colaboradores. Estamos a trabalhar com muitos dos nossos clientes na criação de modelos operativos “AI-by-design” em que a IA não é adicionada aos processos existentes, como um acessório, mas sim pensada estruturalmente desde a fase desenho dos processos e sistemas.
O CEO Outlook 2025 destaca como foco dos investimentos em IA pelos CEOs portugueses, a sua utilização em iniciativas direccionais para aumentar a eficiência operacional, melhorar e diferenciar a experiência do cliente, análise preditiva e cibersegurança, com uma relevante integração em processos core e governance responsável. Alguns exemplos de projetos que estamos a desenvolver:
- Automação de processos críticos com workflows inteligentes para reduzir custos e aumentar a produtividade;
- Customer engagement, nomeadamente com campanhas hiperpersonalizadas (Segmentação avançada e recomendações baseadas em dados e inteligência sobre cliente) e Assistentes virtuais e conversacionais (Suporte ao cliente em tempo real e automação digital dos processos e interações);
- Gestão de risco e compliance: IA para monitorização contínua, deteção de padrões suspeitos e atualização dinâmica de scores de risco;
- Analítica Avançada e Tomada de Decisão, nomeadamente com a construção e treino de Modelos preditivos (Previsão de tendências de mercado, comportamento do consumidor e otimização de pricing) e Planeamento financeiro e insights de investimento (IA aplicada a relatórios e dados para antecipar tendências estruturais e apoiar decisões estratégicas).
- Segurança e Cibersegurança: IA para monitorização em tempo real de transações e prevenção de ataques.
Portugal está alinhado com as médias globais de investimento. Isto significa que estamos a acompanhar o ritmo internacional ou ainda existem lacunas significativas?
Portugal está alinhado com as médias globais em termos de intenção de investimento em IA, mas isso não significa que o ritmo seja idêntico em todas as dimensões. Da nossa análise entendemos que existem algumas lacunas ao nível de:
– Escala e maturidade tecnológica: globalmente os resultados do estudo indicam que as empresas já avançaram para implementações em larga escala, enquanto muitas portuguesas ainda estão em fase piloto e apenas 40% dos CEOs nacionais acreditam ter capacidade para escalar IA, por oposição a percentagens superiores em mercados mais maduros.
– Talento e competências: podendo inferir que a escassez de profissionais especializados é mais crítica em Portugal, há “países líderes” a investir mais em upskilling e em atração de talento internacional, algo que ainda parece limitado localmente.
– Governance e regulamentação: lidar com ética, transparência e conformidade com o AI Act, ao invés do que acontece noutras geografias, empresas globais já têm equipes dedicadas a AI compliance, enquanto em Portugal isso está em fase inicial.
– Infraestrutura e dados: os resultados do estudo indiciam que a qualidade e a integração de dados é uma dificuldade geral, mas continuam a ser barreiras maiores em Portugal, dificultando a construção de modelos avançados. Por outro lado, há mercados globais que investem mais em cloud híbrida e em arquiteturas escaláveis.
Apenas 40% dos CEOs nacionais confiam na capacidade das suas empresas para escalar a IA. Quais são as principais dificuldades identificadas?
Entendemos que o tema não é apenas tecnológico — envolve talento, dados, infraestrutura, governance e cultura. Sem resolver estas áreas, escalar IA será lento e arriscado. As principais dificuldades que explicam a razão pela qual apenas 40% dos CEOs portugueses confiam na capacidade de escalar IA, são consistentes com os desafios estruturais identificados no CEO Outlook 2025 (alguns já mencionados na resposta 3).
Adicionalmente outra dificuldade é a escassez de talento especializado, que se traduz na falta de profissionais com competências relevantes para a transformação com IA (ex: engenheiros de dados), num contexto em que a velocidade da inovação supera a capacidade de formação interna, criando um gap crítico e difícil de colmatar.
A qualidade e a integração de dados é outro dos desafios. É muito comum haver casos onde os dados dispersos e pouco estruturados dificultam a criação de modelos robustos e AI onde a necessidade de integração com sistemas legados aumenta a complexidade e os riscos de inconsistência.
Uma infraestrutura tecnológica limitada – a necessidade de cloud escalável, arquiteturas híbridas e capacidade computacional – muitas empresas ainda operam com infraestruturas tradicionais, pouco preparadas para IA em larga escala.
Por fim, uma cultura organizacional muito tradicional e uma enorme resistência à mudança, são muitas vezes fruto de falta de literacia digital e receio do impacto nos postos de trabalho. A transformação exige uma mudança cultural profunda, que nem todas as organizações estão preparadas para gerir. Se a adoção de TI tem normalmente a ver com a implementação de tecnologias específicas – como sistemas ERP, plataformas CRM ou soluções cloud – e sendo de natureza essencialmente tática e focada na resolução de necessidades imediatas do negócio, a transformação com IA, é uma reformulação estratégica. Envolve repensar os modelos de negócios e operativos, a forma como se gere e entrega de experiências aos clientes e processos internos através da lente das capacidades digitais. Não se trata apenas de ferramentas – é sobre cultura, liderança e inovação contínua.
A ética da IA surge como a principal barreira em Portugal (54%). Que preocupações concretas os CEOs têm levantado?
Entendemos que as preocupações – legítimas e relevantes – estão relacionadas com a necessidade de garantir que a IA é justa, transparente, segura e responsável, evitando riscos legais e reputacionais. Mais concretamente, entendemos que as preocupações levantadas se concentram em cinco áreas críticas:
1 – Algoritmos enviesado e Discriminação: trata-se do risco de os modelos reproduzirem preconceitos presentes nos dados. Por exemplo se ou não terão impacto direto em decisões de crédito de um banco, recrutamento e pricing.
2 – Transparência: Dificuldade em compreender como os algoritmos produzem determinadas conclusões. É muito natural que os CEOs exijam modelos auditáveis para garantir confiança junto de dos stakeholders.
3 – Privacidade e Proteção de Dados – onde o cumprimento da norma RGPD e do AI Act é uma preocupação central face à utilização de dados sensíveis sem consentimento a poderem gerar sanções e danos reputacionais.
4- Responsabilidade Legal: definição de quem pode respondes por erros ou decisões tomadas da IA e a falta de clareza sobre accountability em casos de falhas ou impactos negativos.
5- Impacto Social e Reputacional: Receio de substituição de postos de trabalho e a consequente resistência cultural.
A falta de regulamentação (44%) também é vista como um entrave. Que tipo de enquadramento regulatório faz mais falta ao tecido empresarial português?
R: Entendemos que os CEOs portugueses apontam a necessidade de enquadramentos claros e aplicáveis à realidade local, sobretudo em áreas críticas da IA, concretamente normas claras para governance, transparência, responsabilidade e certificação, que traduzam o AI Act para práticas concretas no contexto português.
Entendemos que há falta de normas para mais transparência, ou seja, regras que obriguem à existência de documentação dos modelos, explicação das decisões geradas por algoritmos e auditorias regulares, e à existência de guidelines práticas para garantir que IA é auditável e compreensível.
Faz também falta mais responsabilidade legal e accountability. Ou seja, uma definição clara de quem responde por erros ou impactos negativos causados por sistemas de IA, e a falta de enquadramento para responsabilidade partilhada entre fornecedores e utilizadores. Cremos também que o mercado precisa de Certificação e Classificação de Risco – modelos de certificação para IA de alto risco, alinhados com o AI Act e eventualmente até necessidade de frameworks nacionais que complementem regulamentos europeus com orientações práticas.
De que forma a IA pode tornar-se um motor efetivo de produtividade numa economia como a portuguesa?
Numa perspetiva mais macro, Portugal tem potencial para se tornar mais competitivo, se a IA for aplicada numa óptica de resolução de desafios com impacto global, como por exemplo a fuga de talentos e as soluções éticas. Há sectores de nicho onde se podem desenvolver soluções de IA altamente especializadas para problemas complexos, criando produtos exportáveis. É também possível adotar modelos colaborativos para escalar sem elevados investimentos em infraestrutura. Outro exemplo é apostar em modelos colaborativos (startups + universidades + empresas) para acelerar a inovação.
De notar pequena escala não é sinónimo de baixa competitividade: países como Estónia e Finlândia são bons exemplos de como a governance digital aliada ao talento criam vantagens, e com IA conseguem superar limitações físicas, transformando o conhecimento em produto global.
Neste contexto, e com a tendência de transformação do tecido económico, as empresas e os gestores estão a tornar-se cada vez mais orquestradores, liderando ecossistemas híbridos de pessoas e de agentes de IA, garantindo a sua integração e colaboração. É fundamental dar ênfase à requalificação contínua para que as equipas desenvolvam tanto competências digitais como humanas. Com a IA a superar limitações físicas e a possibilitar a escalabilidade de competências baseadas em conhecimento diferenciador, as empresas poderão ganhar vantagens competitivas que até hoje estavam limitadas pela sua escala e pelo acesso aos mercados.
Se tivesse de definir três prioridades estratégicas para qualquer CEO português que queira integrar a IA de forma responsável e eficiente, quais seriam?
(I) Porque a ética é a principal barreira (54%) e a falta de regulamentação (44%) o segundo desafio, há um elevado risco: de Governance e Ética. Pelo que a 1º prioridade será:
Criar um Framework de Governança Ética e Regulamentar para assegurar que são implementadas políticas alinhadas com o AI Act e o RGPD, que garanta a transparência, a explicabilidade e as auditorias regulares. A par com uma definição de responsabilidades claras para decisões automatizadas.
(II) Porquê a escassez de competências é um dos maiores obstáculos para a escalabilidade e adoção eficiente? 2ª prioridade: Investir em Talento e Literacia Digital, criando programas de upskilling/reskilling internos, para atrair especialistas através de parcerias com universidades e centros de inovação, e para promover cultura digital que reduz a resistência à mudança.
(III) Porque os CEOs procuram retorno em 1–3 anos para justificar investimento. 3ª Prioridade: Não reinventar “a roda” e focar em iniciativas com um ROI Rápido e Escalável
Isto deverá ser feito através da definição de prioridades de automatização inteligente de processos críticos (ex.: RPA, compliance), da implementação de modelos preditivos para decisões estratégicas, da integração da IA em experiência do cliente, da implementação de modelos operativos “AI-by-design”, criando assim um valor tangível.
Não reinventar a “roda” e recorrer a rentabilização de aceleradores, planos e componentes pré-construídos de IA, bem como componentes para permitir implementações de IA em grande escala. Por exemplo: muitos dos nossos clientes que querem acelerar a sua ambição de IA com governance e confiança desde a concepção, propomos que numa abordagem única, resolvam múltiplos casos de uso de IA.
Para isso recorremos ao KPMG AI Factory que oferece agentes de IA prontos para uso, serviços de IA e componentes de plataforma de IA, projetados para facilitar a implantação de IA em grande escala, usando dados certos e tecnologias avançadas. Com o KPMG AI Factory é possível: Aceleração da criação de valor , redução de custos e complexidade de desenvolvimento, escalabilidade por design, estabelecimento de normalização e governance, reutilização eficaz e melhoria contínua.
