“Há uma frase que tenho ouvido com frequência nos últimos dois anos, em muitas das organizações com quem falo: «Temos várias iniciativas de IA em curso, mas não estamos a conseguir escalar.»

Não é falta de vontade, nem de talento, nem sequer de casos de sucesso pontuais. É um desafio estrutural que exige mais do que tecnologia: exige método, consistência e capacidade de execução.

Foi precisamente para responder a este desafio que desenhámos o Reboot 2026, o programa de adoção de IA que lidero na Softinsa.

O paradoxo de quem presta serviços a outras empresas

Quando uma organização gere diretamente os seus dados e a sua infraestrutura, definir uma estratégia de IA pode ser mais simples: escolhe-se a plataforma, o modelo e as ferramentas, estabelecendo uma abordagem tecnológica comum.

Mas quando o negócio é prestar serviços de tecnologia a dezenas de clientes, cada um com a sua nuvem, os seus modelos de IA, os seus agentes e ferramentas, o desafio assume outra dimensão.

É necessário trabalhar com diferentes infraestruturas, modelos de IA e ferramentas, respeitando as escolhas tecnológicas de cada cliente e garantindo, ao mesmo tempo, uma abordagem consistente e escalável.

A tentação poderia passar por criar uma plataforma central única e procurar que todos os clientes se adaptassem a ela. Mas essa abordagem arrisca-se a gerar resistência, aumentar a complexidade e comprometer a adoção, em vez de a acelerar.

O que conseguimos uniformizar

A resposta que estamos a desenvolver no Reboot 2026 assenta numa distinção simples, mas decisiva: não precisamos de uniformizar a tecnologia para uniformizar a forma como trabalhamos com ela.

Na prática, isto significa articular três camadas complementares. Na base está o ambiente tecnológico de cada cliente, com a infraestrutura, os modelos e os agentes que já utiliza e sobre os quais mantém o controlo.

Sobre essa base, desenvolvemos uma camada de adaptação que permite aplicar metodologias e boas práticas comuns às especificidades tecnológicas de cada organização.

A terceira camada é a capacidade partilhada: normas, ativos reutilizáveis, conhecimento acumulado e mecanismos de governação que podem ser aplicados transversalmente, independentemente da tecnologia utilizada.

O resultado é um ciclo contínuo de melhoria e aprendizagem: definir uma abordagem, adaptá-la ao contexto de cada cliente, executá-la, avaliar os resultados e reutilizar o conhecimento adquirido.

Assim, cada projeto deixa de ser uma iniciativa isolada e passa a contribuir para um modelo de trabalho cada vez mais eficiente, consistente e escalável.

Da experimentação ao método

O arranque foi deliberadamente pragmático: uma primeira fase de diagnóstico, cliente a cliente, com matrizes de maturidade comuns e critérios objetivos, para garantir avaliações consistentes e identificar oportunidades reais de aplicação da IA.

Só depois avançámos para a fase de ganhos rápidos (quick wins): soluções concretas, de baixo esforço de implementação e com potencial para gerar valor sem exigir alterações contratuais ou mudanças na infraestrutura.

Entre os exemplos estão os assistentes de apoio às equipas de suporte, a geração automática de documentação e casos de teste, e a automatização de tarefas repetitivas que consomem tempo de trabalho especializado.

O critério que aplicamos a cada ganho rápido é simples: implementação em poucas semanas, responsável e prazo definidos e, sobretudo, resultados concretos e mensuráveis.

Porque escalar a IA não significa multiplicar experiências, mas transformar resultados comprovados em práticas que possam ser replicadas.

A lição para lá do nosso setor

Acredito que esta lógica ultrapassa largamente o setor dos serviços tecnológicos.

Qualquer organização que procure escalar a IA entre diferentes equipas, geografias ou áreas de negócio enfrenta um desafio semelhante: conciliar a diversidade tecnológica com a necessidade de criar processos consistentes e resultados mensuráveis.

Impor uma única solução tecnológica nem sempre é a resposta. O verdadeiro fator de escala está na capacidade de estabelecer métodos comuns, partilhar conhecimento e replicar boas práticas.

O que escala não é a ferramenta, é a capacidade organizacional: a forma como se diagnostica, se prioriza, se mede e se reutiliza conhecimento entre equipas que podem trabalhar com tecnologias distintas.

A questão deixa, por isso, de ser «Que plataforma devemos adotar?» e passa a ser «Como podemos criar uma forma de trabalhar comum, independentemente da tecnologia utilizada?»

Em 2026, a verdadeira diferença já não está apenas entre as organizações que utilizam IA e as que ainda não o fazem. Está entre aquelas que continuam a experimentar e as que conseguem transformar a IA numa capacidade integrada, consistente e escalável.

Mais do que a tecnologia escolhida, será a capacidade de transformar experiências isoladas em resultados sustentáveis que fará a diferença.

Para os nossos clientes, esta abordagem permite acelerar a adoção da IA sem comprometer os investimentos tecnológicos já realizados, beneficiando simultaneamente de metodologias testadas, conhecimento partilhado e maior previsibilidade nos resultados.”

Carlos Guerra, Applications Operations – Service Line Lead, Softinsa

E na sua organização já conseguiu passar da experimentação para a adoção da IA à escala? Que desafios continuam por resolver? Partilhe a sua experiência nos comentários ou envie-nos uma mensagem.