A empresa tecnológica LTPlabs tem vindo a desenvolver alguns projetos no campo da Inteligência Artificial e Analytics com a Brisa. Com a curiosidade de perceber como é que a IA está a transformar as empresas, olhando para este caso em concreto, falamos com Pedro Gomes Mota, Chief Data Officer do grupo Brisa, e Isabel Sousa Pereira, Sénior Manager da LTPlabs. Uma conversa com quem tem implementado a tecnologia e com quem tem vindo a receber a implementação da tecnologia.
Isabel Sousa Pereira – Sénior Manager da LTPlabs:
“A liderança tem um papel central na definição de ambição e direção, tratando a IA como um tema estratégico e não apenas tecnológico”
No caso da Brisa, a adoção de IA que implementaram destinou-se a fazer o quê?
Isabel Sousa Pereira: No caso da Brisa, a adoção de Inteligência Artificial tem sido transversal a várias empresas do grupo e a diferentes dimensões do negócio, com um objetivo claro: resolver problemas concretos e melhorar a qualidade e rapidez da tomada de decisão. Temos implementado múltiplos projetos em estreita colaboração com as equipas de negócio e de dados e analítica.
Na dimensão de cliente, o foco tem estado em evoluir no conhecimento do mesmo passando a utilizar variáveis comportamentais para permitir uma maior personalização nas ações e campanhas a realizar. Estas iniciativas permitem suportar campanhas mais eficazes e uma interação mais relevante com o cliente, de forma progressiva e integrada com os processos existentes.
Na área operacional e de segurança rodoviária, a IA tem sido utilizada para reforçar a capacidade de deteção e resposta a incidentes, reduzindo a dependência de métodos tradicionais e permitindo uma atuação mais atempada e informada. Em paralelo, têm sido desenvolvidas iniciativas orientadas à eficiência dos centros operacionais, simplificando processos e aumentando a capacidade de resposta das equipas no dia a dia.
Do vosso ponto de vista enquanto consultores, qual é o erro mais comum das empresas quando começam a investir em IA?
Temos assistido a uma ânsia muito grande nas organizações de “queremos implementar IA”, mas por vezes, falta uma compreensão mais profunda dos seus problemas de negócio e quais efetivamente podem ser endereçados por IA. A falta de ligação clara a decisões de negócio ou a impacto mensurável leva a uma proliferação de provas de conceito que não escalam nem chegam à operação.
Hoje em dia, o que distingue empresas que realmente tiram valor da IA das que ficam apenas no “hype”?
Recentemente, um artigo de Ethan Mollick na The Economist chamou a atenção para a forma como as organizações devem encarar a adoção de Inteligência Artificial, propondo um modelo assente em três dimensões: “leadership, crowd e lab”. A liderança tem um papel central na definição de ambição e direção, tratando a IA como um tema estratégico e não apenas tecnológico. A “crowd”, ou seja, as equipas no terreno, é quem identifica oportunidades concretas e integra a IA no dia a dia. Já o “lab” funciona como um núcleo mais estruturado, responsável por desenvolver capacidades, criar standards e garantir que as soluções conseguem escalar de forma consistente.
O que distingue as empresas que realmente criam valor é a capacidade de ligar estas três dimensões. Sem liderança, falta direção; sem envolvimento das equipas, a IA fica distante dos problemas reais; e sem uma estrutura mais central, as iniciativas não ganham escala nem consistência. As organizações que conseguem equilibrar estes elementos tendem a sair mais rapidamente da fase de experimentação e a gerar impacto efetivo no negócio.
Um fator transversal a este modelo é a literacia em dados e IA, em particular ao nível da liderança. Não se trata apenas de definir estratégia, mas de ter um entendimento prático do que a tecnologia permite e de experimentar diretamente essas ferramentas. Quando a liderança se envolve dessa forma, ganha maior capacidade para tomar decisões informadas e, ao mesmo tempo, envia um sinal claro à organização. Esse exemplo tende a disseminar-se pela “crowd”, incentivando a utilização no dia a dia, aumentando a confiança nos resultados e acelerando a adoção de forma mais natural e sustentada.
Que tipo de casos de uso em torno de IA estão a crescer mais nas empresas?
A Inteligência Artificial generativa é, neste momento, o domínio que gera maior curiosidade e dinamismo dentro das organizações. Temos visto uma adoção crescente em áreas como customer service, suporte a equipas comerciais na gestão de leads, desenvolvimento de código e gestão de conhecimento. Em paralelo, muitas empresas têm promovido a utilização destas ferramentas junto das equipas, criando contas enterprise em plataformas como Microsoft Copilot ou ChatGPT para impulsionar uma onda de experimentação e com a expectativa de ganhos de produtividade individual, que ainda são difíceis de medir de forma consistente.
No entanto, apesar deste entusiasmo, os casos de uso com maior impacto estrutural continuam a estar naquilo que poderíamos considerar IA mais “tradicional”, nomeadamente modelos de analítica avançada e machine learning aplicados à personalização de cliente. Um estudo recente da McKinsey aponta que cerca de 70% do potencial económico da IA continua a residir nesta vertente mais analítica, face a cerca de 30% associado à IA generativa.
Na LTPlabs acreditamos na combinação destes dois mundos como sendo particularmente poderosa. A IA generativa traz uma camada de interação mais intuitiva e acessível, facilitando o consumo e interpretação de modelos preditivos e prescritivos. Por outro lado, a facilidade com que hoje é possível criar interfaces mais naturais pode ser um fator decisivo para aumentar a adoção das recomendações geradas por esses modelos, aproximando a tecnologia das decisões do dia a dia.
Olhando para o futuro próximo, qual vai ser a maior mudança que a IA vai trazer às empresas nos próximos 3–5 anos?
A maior mudança é sobretudo ao nível do papel das pessoas dentro das organizações. À medida que a IA assume um papel cada vez mais ativo na execução, análise e até recomendação de decisões, o foco das equipas, e em particular da liderança, desloca-se para a definição dos problemas certos e para a capacidade de fazer as perguntas certas.
Este novo contexto implica aceitar um maior nível de delegação à tecnologia. A “execução” tende a ser cada vez mais suportada por sistemas inteligentes e conversacionais, enquanto o valor humano se concentra na orientação, no julgamento e na definição de contexto. Liderar deixa de ser apenas decidir com base em informação e passa a ser, cada vez mais, guiar sistemas que também participam no processo de decisão.
Ao mesmo tempo, vamos assistir a uma transformação na forma como as equipas trabalham, com a integração crescente de agentes no dia a dia. A capacidade de gerir este novo equilíbrio entre humanos e agentes será crítica. A necessidade de adaptação a este modelo, num contexto de evolução tecnológica muito acelerada, torna este período particularmente exigente, mas também muito estimulante para as lideranças.
Pedro Gomes Mota, Chief Data Officer do grupo Brisa:
“A introdução de Inteligência Artificial altera não apenas ferramentas, mas também processos, decisões e formas de trabalhar”
Em que momento é que o Grupo Brisa sentiu que a IA passou de “interessante” a “estratégica”?
Pedro Gomes Mota: O Grupo Brisa tomou a decisão de tornar a Inteligência Artificial um tema estratégico em 2021, com o lançamento do plano Vision25. Foi nesse momento que os dados passaram a ser assumidos como um verdadeiro ativo estratégico da organização, criando-se as bases do atual modelo de Data, Analytics & AI. Nessa fase inicial, a IA estava sobretudo associada à analítica avançada, a Machine Learning e à resolução estruturada de problemas concretos de negócio.
Este posicionamento materializou-se através de um programa de transformação focado simultaneamente na criação de fundações sólidas — dados, plataformas, arquitetura e governo — e na geração de valor imediato. Mais recentemente, já com o surgimento da Inteligência Artificial Generativa e no contexto do plano Vision28, esta visão foi alargada, reforçando a IA como um vetor estratégico transversal. O percurso foi deliberadamente gradual, baseado em aprendizagem contínua, maturidade organizacional e experiência prática.
Pode dar exemplos concretos do impacto atual da IA no Grupo Brisa?
A Inteligência Artificial está hoje integrada em vetores absolutamente centrais da estratégia do Grupo Brisa. Na dimensão cliente, um exemplo de inovação de produto é a funcionalidade de previsão de estacionamento (Parking Buddy) integrada na aplicação Via Verde, que utiliza modelos de previsão para estimar a probabilidade de encontrar lugar em parques privados e em estacionamento na rua, melhorando significativamente a experiência do utilizador.
Na vertente da segurança rodoviária, a IA é utilizada como suporte à deteção de incidentes e à identificação de zonas com maior risco de sinistralidade. Estas capacidades estão a ser incorporadas nos centros operacionais, permitindo decisões mais informadas, maior capacidade de prevenção e reforçando um dos compromissos mais estruturantes do Grupo Brisa: a segurança dos seus clientes e equipas.
O maior desafio foi tecnológico ou cultural?
À semelhança do que acontece na maioria das transformações desta natureza, o principal desafio tem sido cultural e humano. A introdução de Inteligência Artificial altera não apenas ferramentas, mas também processos, decisões e formas de trabalhar. Por isso, o Grupo Brisa investiu desde cedo em programas de literacia de Dados e IA, bem como na implementação de metodologias de aprendizagem como workshops práticos, sessões de formação e outras abordagens ligadas a áreas como a comunicação.
Este esforço é complementado por iniciativas de capacitação prática associadas a casos de uso concretos e por uma forte atenção à gestão da mudança. Num contexto de evolução tecnológica acelerada, este é um investimento contínuo, adaptado a diferentes funções e níveis de proficiência.
Onde é que a IA tem trazido mais valor até agora?
O valor gerado pela IA tem-se materializado em várias dimensões: melhoria da experiência do cliente, aumento da eficiência operacional, reforço da segurança e capacitação das equipas. Para além dos benefícios diretos, um dos impactos mais relevantes tem sido o efeito multiplicador dentro da organização.
Cada solução bem-sucedida tem funcionado como catalisador para novas ideias e necessidades, levando as equipas a procurar evoluir soluções existentes ou identificar novos problemas onde a IA pode acrescentar valor. A experiência do cliente e a segurança continuam a ser áreas prioritárias neste percurso.
Pretendem alargar o uso de IA a mais operações no futuro?
Sim. A ambição do Grupo Brisa é continuar a evoluir de forma consistente nos seus vetores estratégicos, democratizando o acesso às ferramentas de inteligência artificial e capacitando as pessoas para uma utilização autónoma, responsável e orientada a valor.
O foco está em aproximar as soluções tecnológicas de quem está mais próximo dos desafios operacionais e das necessidades reais dos clientes, garantindo uma adoção pragmática e sustentada por fundações sólidas que assegurem a evolução futura da organização.
