Empresas estão a Implementar IA… e a ver Resultados Piores
Há uma conversa que se repete em reuniões de vendas. Um diretor comercial mostra os números do último trimestre: taxa de abertura de emails caiu para 28%, taxa de resposta nos 5%. A equipa adotou ferramentas de IA, implementou personalização automática, aumentou o volume de contactos. E os resultados pioraram.
A reação natural é culpar a ferramenta, o mercado, ou a própria equipa. Mas a verdade é outra: o problema não é a tecnologia, é a infraestrutura que sustenta essa tecnologia.
Empresas portuguesas estão a tratar a IA em outbound como uma decisão de aquisição de software, quando na realidade é um desafio de implementação de sistemas. E essa diferença está a custar pipeline, reputação de domínio e oportunidades de negócio.
O Paradoxo de 2025: Mais IA, Piores Resultados
Os números atuais do mercado B2B português contam uma história clara. As taxas de resposta a cold emails colapsaram para 5,1%, quando há um ano estavam nos 7%. As taxas de abertura caíram para 27,7%. E isto não está a acontecer porque as empresas não estão a investir em IA, está a acontecer precisamente porque estão.
A adoção de IA em empresas portuguesas subiu de 35% para 41% no último ano. O investimento em tecnologias de IA aumentou 24%, acima da média europeia de 22%. E no entanto, 95% dos cold emails continuam a falhar em gerar respostas.
O paradoxo é este: empresas sabem que personalização funciona (campanhas personalizadas geram 2 a 3 vezes mais respostas do que mensagens genéricas). Alguns casos chegam a 18% de taxa de resposta versus 9% em abordagens tradicionais. E no entanto, apenas 5% das empresas conseguem personalizar efetivamente cada email que enviam.
Porquê? Porque implementar ferramentas de IA não pode acontecer sem construir a fundação.
As Três Falhas de Infraestrutura Que Ninguém Quer Admitir
1. A Qualidade de Dados Que Não Existe
A IA só é tão boa quanto os dados que a alimenta. A maioria das empresas portuguesas está a tentar personalizar em escala com bases em dados desatualizados, incompletos ou simplesmente errados.
Leads enriquecidos convertem 60% mais. Mas enriquecimento não é adquirir uma lista, é ter processos de validação contínua, atualização de contexto empresarial, e integração entre sistemas. É saber que uma empresa mudou de CEO há duas semanas, que acabou de receber financiamento e que está a contratar para uma área específica.
A IA pode gerar uma mensagem personalizada baseada nessa informação. Mas se a informação não existir ou estiver errada, a mensagem será tão genérica quanto um template de 2015.
42% das empresas portuguesas identificam a falta de competências digitais como barreira à adoção de IA. O que significa isto na prática: as equipas não sabem configurar workflows de enriquecimento, não compreendem a diferença entre dados de contacto e dados de contexto e tratam o CRM como uma folha de Excel glorificada.
2. A Crise Invisível de Deliverability
Mesmo que a personalização esteja perfeita, há um problema anterior: o email tem de chegar à inbox.
Em 2025, a deliverability colapsou. A taxa média de emails que efetivamente chegam à inbox caiu 4,45%. Mas para fornecedores como Microsoft – Outlook e Office365, que dominam o mercado empresarial B2B – a queda foi catastrófica: -22,56% e -26,73% respetivamente.
Isto significa que empresas que enviam campanhas para decisores em empresas portuguesas (que usam maioritariamente Outlook) estão a ver 50% a 70% dos seus emails a ir diretamente para spam. Não importa quão boa é a personalização da IA se o destinatário nunca vê a mensagem.
O que causa isto? Autenticação de domínio incorreta, contas de email não aquecidas, histórico de envio inconsistente, linguagem que dispara filtros de spam. São problemas técnicos que requerem conhecimento específico: SPF, DKIM, DMARC, domain reputation, engagement e tracking.
60,3% das empresas reportam spam filtering como a maior barreira a atingir inboxes. E a maioria não tem capacidade técnica interna para resolver isto.
3. A Lacuna de Competências Que Paralisa Execução
94% dos profissionais de vendas não usam IA para priorização diária de tarefas, apesar da tecnologia estar disponível. 55% reportam não ter as ferramentas certas, e 53% dizem precisar de mais tempo e formação.
Isto não é resistência à mudança. É uma lacuna de competências.
Para equipas de vendas B2B, isto traduz-se numa realidade brutal: implementaram IA através de software sofisticado, mas ninguém sabe operá-lo de forma eficaz. A complexidade técnica continua a ser a maior barreira à adoção, exigindo conhecimento avançado que PMEs portuguesas simplesmente não têm internamente. E enquanto essa lacuna não for preenchida, as ferramentas de IA continuarão subutilizadas.
O Custo Real da Abordagem “Implementar e Esperar”
Aqui está a ironia amarga: 94% das empresas portuguesas que adotaram IA de forma estruturada reportam aumentos significativos de receita, com crescimento médio de 30% atribuído a IA.
Profissionais de vendas que usam IA efetivamente têm 3,7 vezes mais probabilidade de atingir as suas metas. Equipas de vendas com IA reportam 29% mais produtividade e 24% mais engagement.
Mas “de forma estruturada” é a parte crítica que a maioria ignora.
34% das empresas identificam os custos iniciais como barreira, e 21% dizem precisar de maior clareza sobre o retorno deste investimento. Enquanto isso, as empresas que estão a implementar IA corretamente já estão a ganhar vantagem competitiva no mercado.
A cada trimestre que passa com implementação incorreta, três coisas acontecem:
- A reputação de domínio deteriora-se (emails futuros terão ainda menor taxa de deliverability);
- Implementar IA corretamente é uma vantagem competitiva no terreno (e será mais difícil recuperar); e
- A base de dados envelhece sem processos de atualização (personalização torna-se menos eficaz).
Como é feita uma Implementação Correta de IA
Na HM Consultores, implementámos um sistema de IA em outbound com foco em infraestrutura antes de ferramentas. Em seis semanas, geraram 20 respostas positivas de prospects qualificados que se transformaram em conversas comerciais reais e, em vários casos, em projetos fechados.
A diferença não estava nas ferramentas (muitas das quais são acessíveis a qualquer empresa). A diferença estava na sequência:
Primeiro → Arquitetura de dados: ICP claramente definido, processos de enriquecimento contínuo, integração entre sistemas para que informação flua sem fricção.
Segundo → Fundação técnica: autenticação de domínio correta, warming de contas, monitorização de deliverability, listas segmentadas por engagement.
Terceiro → Formação: treino prático, SOPs documentados, métricas claras de sucesso, processos de otimização contínua.
Só depois → Ativação de IA: personalização em escala, sequências dinâmicas, análise de comportamento.
Esta sequência transforma a IA de uma ferramenta cara e ineficaz numa máquina de geração de pipeline previsível.
A Janela de Implementação Estruturada
Empresas que estruturam estes sistemas em 2025 terão 12 a 18 meses de vantagem sobre concorrentes. Porquê? Os sistemas de IA melhoram com dados ao longo do tempo. Cada campanha calibra o modelo. Cada resposta refina a segmentação. Cada conversão valida o ICP.
Quem implementar IA corretamente agora, em 2027 terá sistemas profundamente otimizados. Quem continuar a comprar ferramentas sem construir infraestrutura, em 2027 estará ainda a lutar com os mesmos 5% de taxa de resposta (ou menos).
Vale notar que, com a fase final do programa PRR “IA nas PME” a terminar a 28 de novembro, algumas empresas estão a estruturar estes projetos de implementação com 75% de financiamento a fundo perdido. Mas independentemente do financiamento, a questão central mantém-se: isto não é uma decisão de compra. É sobre construir competências internas.
Infraestrutura Primeiro, Ferramentas Depois
A implementação destes sistemas requer duas competências distintas: navegação em processos de financiamento quando aplicável, e execução técnica de implementação.
A HM Consultores, com 38 anos de experiência em estruturação de projetos e candidaturas, orienta empresas nos processos formais e na construção de casos elegíveis para financiamento através dos fundos comunitários como o Portugal 2030, o PRR e o PEPAC.
Na Flow AI Ops, trabalhamos a componente técnica com PMEs portuguesas, desde arquitetura de dados até formação de equipas. O sistema que implementámos com a HM Consultores é representativo da abordagem que aplicamos: infraestrutura primeiro, ferramentas depois.
Se está a considerar IA para outbound, ou se já implementou e os resultados não correspondem ao investimento, a conversa que falta ter é sobre a fundação, não sobre features.
A inteligência artificial em outbound não falha por limitações tecnológicas. Falha por falta de infraestrutura.
As empresas que compreendem esta distinção em 2025 construirão sistemas que geram pipeline de forma previsível. As que continuam a comprar ferramentas sem construir a fundação primeiro continuarão a perguntar-se porque é que os resultados pioram.
