Durante demasiado tempo, a inteligência artificial foi tratada, no grande consumo, como mais uma promessa tecnológica: interessante, potencialmente transformadora, mas sempre adiada para “quando fizer sentido”.

Esse tempo acabou. Não porque a tecnologia tenha subitamente amadurecido (isso já aconteceu há vários anos) mas porque a pressão competitiva, os custos, a fragmentação dos mercados e a instabilidade das cadeias de abastecimento deixaram de permitir o luxo da hesitação.

No setor do grande consumo, a adopção da inteligência artificial não é um exercício académico nem um capricho de inovação. É, cada vez mais, uma questão de sobrevivência competitiva.

A boa notícia é que a maioria das empresas já percebeu isto. A má notícia é que muitas continuam bloqueadas, não pela tecnologia, mas pela forma como pensam o risco, a decisão e o controlo.

Ao contrário do que por vezes se sugere, a inteligência artificial não está a entrar nos planos estratégicos das empresas como um “projecto de IT”. Está a entrar como uma capacidade transversal, ligada à eficiência operacional, à qualidade da decisão, à previsibilidade do negócio e à capacidade de responder mais depressa ao consumidor. Previsão de procura, planeamento promocional, optimização de stocks, automação de processos administrativos, análise de dados de sell-out: tudo isto já está no terreno, com maior ou menor sofisticação.

Mas há um padrão claro entre quem avança e quem fica para trás. As empresas que estão a integrar a inteligência artificial nos seus planos para os próximos anos começam sempre pelo essencial: casos de uso ligados ao core do negócio, com impacto mensurável e risco controlado. Não começam por “transformações” abstratas, nem por discursos grandiosos sobre o futuro. Começam por resolver problemas concretos, onde os dados existem, os processos são conhecidos e o valor pode ser demonstrado rapidamente.

É aqui que surgem as prioridades mais claras. Primeiro, ganhos operacionais reais: menos desperdício, menos ruptura, menos ineficiência. Segundo, melhor decisão: menos intuição mal informada, mais previsibilidade, mais consistência. Depois, capacitação interna: porque sem pessoas capazes de compreender, questionar e usar a inteligência artificial, qualquer solução externa se transforma rapidamente numa dificuldade difícil de contornar.

E, no entanto, apesar deste pragmatismo crescente, o grande consumo continua a tropeçar nos mesmos obstáculos. O mais frequente não é a falta de tecnologia, nem sequer a falta de dados. É a dificuldade em decidir onde começar e, sobretudo, em aceitar que a adopção da inteligência artificial implica mudar processos, rotinas e, em muitos casos, zonas de conforto bem instaladas.

Por isso, os critérios de priorização tornaram-se mais exigentes. Hoje, não basta perguntar “o que é possível fazer com IA?”. A pergunta passou a ser: temos dados com qualidade suficiente? O impacto no negócio justifica o esforço? O risco regulatório e reputacional é aceitável? A organização está preparada para usar o resultado, ou vai ignorá-lo quando contrariar decisões já tomadas?

Esta última pergunta é particularmente incómoda, mas em qualquer caso incontornável. Porque um dos riscos menos falados da inteligência artificial no grande consumo não é o enviesamento algorítmico. É, muito especialmente, o do enviesamento humano que surge quando as evidências geradas pela tecnologia entram em conflito com a hierarquia, a experiência ou a intuição de quem decide.

É também por isso que a governação da inteligência artificial ganhou importância. Não como um exercício burocrático, mas como uma forma de criar confiança. Modelos claros, ainda que não demasiado complexos, envolvendo as áreas de  negócio e de tecnologia, as áreas jurídica e de compliance, ajudam a enquadrar riscos como privacidade, segurança, consistência ou dependência tecnológica. Mais importante ainda, ajudam a deixar claro que a inteligência artificial apoia a decisão, mas não substitui a responsabilidade.

No grande consumo, onde a reputação das marcas é um activo crítico, estes temas não são marginais. Um erro de pricing automatizado, uma promoção mal calibrada ou uma decisão menos clara baseada em dados sensíveis pode ter consequências reais. Mitigar estes riscos passa não tanto por travar a inovação e bastante mais por estabelecer princípios claros, controlo humano e uma escolha criteriosa dos parceiros tecnológicos, com que trabalhamos.

Neste contexto, o papel das associações sectoriais torna-se decisivo, as quais têm aqui uma oportunidade estratégica: acelerar a adopção colectiva, reduzir custos de aprendizagem, promover normalização de dados e criar massa crítica. Em sectores onde muitas empresas, sobretudo PME, não têm escala para experimentar sozinhas, este papel de catalisador é fundamental.

Aliás, falar de inteligência artificial sem falar de normalização e interoperabilidade de dados é ignorar o elefante na sala. Sem dados estruturados, comparáveis e partilháveis ao longo da cadeia de valor, a inteligência artificial não escala. Funciona em ilhas, gera resultados pontuais e morre na primeira mudança de sistema ou de parceiro. No grande consumo, onde a complexidade da cadeia é elevada, a normalização não é apenas um detalhe técnico. É, acima de tudo, um multiplicador de valor.

Apesar de tudo isto, a grande barreira continua a ser cultural. As empresas portuguesas não estão bloqueadas porque a tecnologia é cara ou inacessível. Estão bloqueadas porque têm dificuldade em aceitar o erro controlado, em experimentar com maior rapidez e em confiar em decisões apoiadas por dados quando elas desafiam práticas de há muito instaladas. O discurso da prudência, muitas vezes, esconde simplesmente medo de perder o controlo.

É por isso que a adopção da inteligência artificial no grande consumo não será desbloqueada por grandes programas transformacionais. Será desbloqueada por pequenas grandes vitórias: um caso de uso bem escolhido, liderado pela área de negócio, com impacto visível, comunicado internamente e compreendido pelas equipas. Um projecto que prove que o risco é gerível e que o valor é real.

Quando isso acontece, a conversa muda de tom. A inteligência artificial deixa de ser vista como ameaça ou moda e passa a ser aquilo que realmente é: uma ferramenta poderosa para fazer melhor aquilo que o grande consumo sempre tentou fazer. Responder mais depressa, com mais eficiência e com mais inteligência a um consumidor cada vez mais exigente.

E, nesse momento, a pergunta deixa de ser “se” e passa a ser apenas “com que velocidade”.