Em 2024, a Inteligência Artificial (IA) deixou de ser uma experiência de laboratório para passar a fazer parte da realidade económica global. O mais recente AI Index mostra que 78% das organizações já reportavam uso de IA, enquanto o investimento privado em IA generativa atingiu 33,9 mil milhões USD. Do lado das empresas, a despesa continua a acelerar, impulsionada por infra-estrutura, hardware e integração de IA em produtos e operações.

Isto importa especialmente para a indústria, cujo epicentro produtivo mudou aceleradamente para o Oriente. Ao contrário de outros sectores, a indústria vive de activos caros, risco operacional, consumo intensivo de energia e disciplina de execução. Por isso, quando a IA entra numa operação industrial, não entra como mais uma aplicação. Entra como um novo instrumento de produtividade, fiabilidade e resiliência. O verdadeiro desafio já não é começar, é escalar.

Angola está seguramente num estágio de evolução ainda pouco maduro, mas esta discussão é tudo menos abstracta. Em sectores como energia, mineração, utilities, agro-indústria e manufacturação emergente, há activos críticos, pressão sobre custos, necessidade de maior eficiência e uma exigência crescente de disponibilidade operacional.

Num contexto em que o talento especializado, a logística, a qualidade de dados e a integração tecnológica continuam a ser desafios reais, a IA pode funcionar como multiplicador de capacidade e não apenas como ferramenta de automação.

Os casos de uso mais relevantes já são conhecidos e, mais importante, já geram resultados em vários contextos industriais, a saber:

A fiabilidade dos activos, através de manutenção preditiva e gémeos digitais. Com base em sensores e históricos operacionais, a manutenção preditiva permite antecipar falhas e planear intervenções antes que ocorram paragens não programadas. Em termos típicos, pode reduzir tempos de planeamento, aumentar disponibilidade e baixar custos de manutenção. Quando combinada com gémeos digitais, acrescenta uma capacidade valiosa de simular cenários e melhorar decisões ao longo do ciclo de vida de equipamentos e instalações.Na cadeia de abastecimento. Em economias e sectores onde os custos logísticos são elevados e a previsibilidade nem sempre é garantida, melhorar previsões, inventário e planeamento tem impacto directo no negócio. A utilização de IA na previsão da procura e na gestão da cadeia de abastecimento pode reduzir erros, diminuir indisponibilidades e melhorar a eficiência administrativa e operacional.A automação inteligente nas indústrias de processo. Muitas fábricas, refinarias e operações mineiras já dispõem de automação, mas continuam longe de extrair todo o valor dos seus sistemas de controlo e optimização. A IA pode ajudar a ajustar parâmetros operacionais de forma dinâmica e em tempo real, melhorar estabilidade, reduzir desperdícios e até baixar consumo de energia, com impacto simultâneo em margem, produção e eficiência.A IA generativa aplicada à engenharia e à decisão. Na indústria, a GenAI não serve apenas para produzir código ou texto. Pode acelerar tarefas de engenharia, reduzir erros de documentação, apoiar técnicos no diagnóstico e tornar conhecimento técnico complexo mais acessível às equipas no terreno. Num país com população jovem, com forte crescimento e necessidade de acelerar qualificação, este ponto pode ser particularmente importante.

Há quem ainda veja a IA como luxo de economias mais avançadas. Essa leitura está ultrapassada. Em contextos com restrições - sejam elas de talento, logística, custo de capital ou acesso a competências técnicas - a IA pode ter ainda mais valor, precisamente porque ajuda a compensar fragilidades estruturais.

É importante ser claro: adoptar IA não é comprar tecnologia. É escolher bem onde actuar, de acordo como o contexto de cada organização, preparar os dados mínimos de qualidade, garantir integração entre as operações e os sistemas de informação, reforçar a cibersegurança, capacitar e envolver as equipas operacionais e medir/utilizar os resultados para a tomada de decisão. Em muitos casos, o primeiro passo não é chegar à solução mais sofisticada, mas sim, garantir a disciplina de execução.

Para as empresas angolanas, a agenda certa começa por identificar poucos casos de uso onde a dor é real e o retorno é visível - paragens não planeadas, consumo energético, desperdício, inventário, qualidade ou segurança. Depois, é preciso criar condições mínimas para testar rapidamente, com equipas mistas de operações, engenharia, tecnologia e dados. O objectivo não deve ser fazer pilotos de vitrine, mas sim gerar valor e ganhar capacidade para replicar.

Em Angola, o desafio é maior e mais ambicioso: transformar tecnologia em produtividade, gerando empregabilidade com valor acrescentado. Isso exige liderança empresarial, visão de negócio, aposta em qualificação e capacidade de execução. O país tem uma base jovem, sectores industriais com potencial e problemas concretos que justificam soluções concretas.

A IA pode ajudar a reduzir perdas, aumentar fiabilidade, melhorar competitividade e acelerar aprendizagem. Mas isso só acontecerá com foco, realismo e prioridade no que gera impacto económico. A IA já não é o futuro da indústria. É o presente. Para a liderança industrial angolana, a questão deixou de ser se deve olhar para este tema. A questão, agora, é: quem vai conseguir transformá-lo primeiro em produtividade, escala e vantagem competitiva?

*António Pires ,Advisory Partner da KPMG Angola

Edição 867 do Expansão, de 13 de Março de 2026