Como a IA Otimiza a Escolha de Fornecedores na Construção

A inteligência artificial (IA) está a transformar a seleção de fornecedores no setor da construção, reduzindo custos, tempo e riscos associados a processos manuais. Empresas enfrentam desafios como dependência de folhas de cálculo, baixa utilização de dados (apenas 20%), e falta de visibilidade centralizada, o que resulta em atrasos e custos excedentes. A IA resolve estes problemas ao:

• Analisar grandes volumes de dados para identificar os melhores fornecedores com base em critérios como custo, fiabilidade e desempenho.
• Automatizar tarefas repetitivas, como a análise de propostas e a monitorização de contratos.
• Aumentar a transparência ao consolidar informações dispersas numa única plataforma.
• Prever riscos e evitar atrasos com análise preditiva.

Exemplos práticos mostram reduções de custos entre 5% e 15% e aumentos significativos na eficiência das equipas de procurement. Ferramentas como o Assistente de Vendas MAGO simplificam processos, desde a comparação de orçamentos até à gestão de entregas, permitindo decisões mais rápidas e baseadas em dados concretos. Isto marca uma mudança na forma como o setor da construção gere fornecedores, tornando os projetos mais controlados e eficientes.

IA na construção civil: dicas práticas para gestores [Voz do Especialista]

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Como a IA Melhora a Avaliação e Seleção de Fornecedores

A inteligência artificial está a mudar a forma como as empresas selecionam os seus fornecedores, processando grandes volumes de dados que seriam impossíveis de analisar manualmente. Em vez de depender de folhas de cálculo ou da intuição, os sistemas de IA conseguem avaliar simultaneamente critérios como custos, fiabilidade, qualidade e estabilidade financeira, ajudando a identificar o fornecedor mais adequado.

Esta abordagem é especialmente relevante num setor onde, geralmente, menos de 20% dos dados disponíveis são utilizados para tomar decisões. A IA aproveita os restantes 80% de dados complexos e não estruturados, permitindo que as negociações sejam baseadas em factos concretos. Isso traduz-se numa poupança de custos que pode variar entre 10% e 15%. Com esta capacidade, a IA está a transformar a forma como as decisões são tomadas no procurement.

Análise Automatizada de Dados de Fornecedores

Os sistemas de IA utilizam métodos avançados de decisão multicritério, como o PROMETHEE-GAIA, para classificar fornecedores com base em critérios frequentemente contraditórios. Por exemplo, conseguem equilibrar o desempenho económico com a capacidade de inovação. Este método vai além da tradicional abordagem de escolher apenas pelo "preço mais baixo", incorporando fatores como impacto ambiental, aspetos sociais e inovação, juntamente com o custo.

Ferramentas como o ClickUp Brain são capazes de identificar dependências entre subempreiteiros e localizar atrasos em tarefas ou licenças específicas. Já o sistema viAct monitoriza o desempenho e a conformidade de segurança em canteiros de obras com uma precisão de 97%. Esta automação é essencial para projetos de construção que exigem práticas de procurement mais ágeis. Além disso, ao analisar dados de forma rigorosa, a IA reduz o risco de desvios subjetivos nas avaliações.

Eliminação de Preconceitos na Seleção de Fornecedores

Uma das contribuições mais importantes da IA é a sua capacidade de eliminar preconceitos nas avaliações manuais. Em fevereiro de 2024, a empresa finlandesa Solita Ltd, em parceria com a Universidade de Jyväskylä, lançou o Artificial Intelligence Procurement Assistant (AIPA). Este sistema utiliza modelos avançados de linguagem para interpretar documentos complexos de licitação do portal TED da Comissão Europeia, aplicando critérios de avaliação predefinidos que eliminam subjetividades e inconsistências.

"Uma das forças distintivas do AIPA reside na sua aplicação consistente de critérios de avaliação, eliminando desvios subjetivos." - Muhammad Waseem, Faculdade de Tecnologia da Informação, Universidade de Jyväskylä

Os algoritmos de IA classificam fornecedores com base em critérios objetivos e ponderados, como capacidade técnica (0,3), proteção ambiental (0,05) e fatores sociais. Estes critérios são ajustados às necessidades específicas de cada projeto. Essa abordagem reduz erros causados por preferências pessoais ou interpretações individuais que, frequentemente, afetam os processos manuais. Assim, a IA não só melhora a eficiência, como também aumenta a transparência e a consistência na seleção de fornecedores.

Monitorização em Tempo Real e Acompanhamento de Desempenho

A Inteligência Artificial (IA) oferece a capacidade de acompanhar, em tempo real, o desempenho dos fornecedores, identificando problemas antes que estes comprometam prazos ou resultados. Com sistemas de IA, é possível monitorizar métricas operacionais como prazos de entrega, cumprimento de contratos e níveis de serviço. Estes sistemas integram dados internos e externos, como eventos geopolíticos, condições meteorológicas e flutuações de preços, para fornecer uma visão abrangente e precisa. Essa monitorização contínua transforma a gestão de procurement, mudando de uma abordagem reativa para uma postura mais preventiva, o que tem mostrado resultados impressionantes em várias indústrias.

Por exemplo, em fevereiro de 2026, um fabricante global de aeronaves recorreu a agentes de IA para automatizar encomendas e gerir inventários com base em dados de produção em tempo real. O resultado? Uma redução de 30% no inventário ativo e um aumento no EBIT de cerca de 700 milhões de euros. No mesmo ano, uma empresa farmacêutica global utilizou agentes de IA para garantir o alinhamento entre faturas e contratos, monitorizando automaticamente o desempenho dos fornecedores e verificando faturas em tempo real. Esta abordagem permitiu uma redução de 4% nas perdas financeiras relacionadas com fugas contratuais.

"Pense na IA agentica como um colega digital - que analisa as propostas de fornecedores durante a noite, acompanha os indicadores de mercado em tempo real, sinaliza os desvios de custos e prepara playbooks de negociação enquanto a sua equipa dorme." – McKinsey & Company

Além de monitorizar métricas, a IA também se destaca na antecipação de riscos, permitindo uma gestão mais eficaz e proativa de atrasos.

Análise Preditiva para Evitar Atrasos

A análise preditiva, potenciada pela IA, vai além da simples monitorização ao identificar potenciais problemas antes que estes provoquem atrasos. Os algoritmos analisam padrões históricos e dados em tempo real, como preços, procura e prazos de entrega, ajudando a prever riscos na cadeia de abastecimento. Esta capacidade não só mitiga desafios de atraso como também permite que as equipas desenvolvam estratégias de contingência baseadas em dados concretos.

Um exemplo prático ocorreu em 2026, quando uma empresa de telecomunicações implementou agentes de IA para apoiar negociações de preços de software especializado. Esta solução reduziu em 90% o tempo gasto em análises e trocas de e-mails. Da mesma forma, uma empresa química utilizou agentes de IA para realizar sourcing autónomo de consumíveis, automatizando a preparação de concursos e a pré-qualificação de fornecedores. O impacto foi significativo: a eficiência da equipa de procurement aumentou entre 20% e 30%, enquanto a captura de valor melhorou entre 1% e 3%.

Maior Transparência e Integração de Dados

A fragmentação de dados é um grande obstáculo na gestão de fornecedores no setor da construção. Muitas empresas lidam com centenas de fornecedores sem manter registos consistentes de desempenho, conformidade ou preços. Isto leva a duplicações, oportunidades perdidas e uma menor capacidade de negociação. A IA aborda este desafio ao consolidar informações dispersas numa única fonte confiável, conectando-se a plataformas já existentes, como sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) e ferramentas BIM (Building Information Modeling).

Tecnologias como OCR (Optical Character Recognition) e modelos de linguagem avançados automatizam a leitura de documentos, permitindo extrair especificações de desenhos técnicos e plantas diretamente para os fluxos de trabalho de procurement. Este processo reduz erros manuais e garante que os dados permanecem consistentes ao longo da cadeia de abastecimento. Além disso, a integração em tempo real de dados provenientes do estaleiro permite monitorizar prazos, custos e documentação numa única interface. Hoje, profissionais de procurement gastam cerca de 31% do seu tempo em tarefas manuais e repetitivas - tempo que pode ser recuperado com sistemas centralizados. Quando os dados fluem automaticamente entre os sistemas, as equipas conseguem ajustar encomendas de forma dinâmica, acompanhando mudanças nos projetos ou cronogramas. Esta abordagem não só melhora a eficiência, mas também cria condições para decisões mais rápidas e informadas.

Painéis de Controlo Centralizados para Procurement

Os painéis de controlo com tecnologia de IA reúnem informações sobre contratos, faturas e desempenho, permitindo respostas imediatas a problemas. Em vez de recorrer a múltiplas folhas de cálculo e sistemas desconexos, os gestores recebem alertas instantâneos sobre desvios de desempenho, o que facilita intervenções antes que atrasos comprometam os cronogramas dos projetos.

Por exemplo, a Sanofi adotou uma plataforma de análise avançada com modelação de custos em diversas categorias, reduzindo em média 10% das despesas e diminuindo em 66% o tempo necessário para avaliar propostas. Já a Teva Pharmaceuticals conseguiu melhorar a resiliência da sua cadeia de abastecimento em dez vezes, reduzindo em 90% o tempo necessário para desenvolver estratégias de categoria com o auxílio de sistemas inteligentes. Esses casos mostram como a centralização de dados pode transformar a eficiência das operações e aumentar a capacidade de resposta às mudanças do mercado. A integração de IA não só substitui práticas manuais e fragmentadas, como também redefine a forma como as empresas gerem procurement de forma mais ágil e eficaz.

Redução de Custos e Precisão Orçamental

Com a digitalização a ganhar terreno na gestão de fornecedores, a inteligência artificial (IA) está a transformar a forma como as empresas controlam custos e otimizam os seus orçamentos. No Reino Unido, por exemplo, os projetos excedem os orçamentos em média 46% devido a falhas no procurement e na cadeia de abastecimento. A IA surge como uma solução para automatizar negociações e melhorar previsões, ajudando as organizações a cortar entre 5% e 10% nos custos de materiais e entre 5% e 20% nas despesas logísticas. Estes benefícios vêm de uma gestão mais eficiente, integrada com ferramentas como painéis centralizados e análises preditivas.

Além disso, a IA utiliza processamento de linguagem natural para acelerar a análise de contratos, identificando riscos 60% mais depressa do que os métodos tradicionais. Sistemas de inteligência de mercado acompanham preços de commodities e concorrentes em tempo real, permitindo que as equipas de procurement enfrentem aumentos de preços com dados sólidos. Um exemplo marcante veio da eMoldino, que em junho de 2025 relatou uma redução de custos de 40% através de ferramentas automatizadas. Esta redução incluiu 15% em descontos por pagamentos antecipados automatizados, 20% pela eliminação de preços inflacionados com benchmarking de 2 mil milhões de transações e 5% pela mitigação de prémios de risco com pontuações preditivas.

Comparação de Orçamentos de Fornecedores

A IA também se destaca na comparação de propostas de fornecedores, avaliando automaticamente preço, prazos, condições e desempenho. Em fevereiro de 2026, uma empresa de telecomunicações utilizou agentes de IA para negociar preços de software especializado, reduzindo em 90% o tempo gasto em análises e comunicações. O sistema gerou poupanças entre 10% e 15% ao criar contrapropostas em tempo real e equilibrar custos, níveis de serviço e riscos. Ferramentas de modelação de custos paramétricas calculam o "custo ideal" de milhares de itens, oferecendo uma base objetiva para negociações e reduzindo a dependência de orçamentos fornecidos pelos parceiros. Este método cria um ambiente mais transparente e fundamentado para decisões financeiras.

Previsão Orçamental Mais Precisa

A previsão orçamental é outra área onde a IA faz diferença. Analisando dados históricos e índices de mercado, a tecnologia prevê a procura e sugere estratégias de sourcing com base em inventários em tempo real. Em junho de 2024, a Sanofi implementou modelação de custos orientada por IA em várias categorias, conseguindo uma redução média de 10% nos gastos e um aumento de 281% nas poupanças obtidas graças a negociações digitais. A integração com gémeos digitais de projetos permite ajustar encomendas em função de mudanças nos desenhos ou cronogramas. Esta flexibilidade torna a previsão orçamental uma ferramenta dinâmica, reduzindo discrepâncias entre o orçamento planeado e os custos finais de execução.

Assistente de vendas MAGO: Simplificar a Gestão de Fornecedores com IA

O Assistente de vendas MAGO é um exemplo claro de como a transformação digital está a revolucionar o procurement na construção. Com esta plataforma, os utilizadores podem enviar as suas listas de materiais e receber orçamentos ajustados de vários fornecedores, eliminando processos manuais e dispersos. Tudo é centralizado: desde a verificação de stocks até à coordenação de entregas. Este modelo permite tomar decisões com base em dados concretos, tornando todo o processo mais eficiente e transparente. Os resultados são apresentados em orçamentos ajustados, como explicamos a seguir.

Orçamentos Ajustados com IA e Coordenação de Fornecedores

Ao receber uma lista de materiais detalhada, a plataforma utiliza IA para analisar preços, disponibilidade e condições de diversos fornecedores. O que antes demorava dias, agora é feito em minutos. A tecnologia ajusta automaticamente as propostas, considerando fatores como a localização do projeto e os prazos de entrega. O utilizador recebe um orçamento consolidado, que equilibra custo, qualidade e prazo de forma eficiente. Este sistema elimina a necessidade de depender de contactos pessoais ou informações desatualizadas, garantindo que as decisões são baseadas em dados atuais e precisos.

Gestão de Entregas e Logística

Depois de definido o orçamento, a plataforma continua a otimizar o processo ao nível logístico. O MAGO utiliza ferramentas como o WhatsApp para confirmar disponibilidade, agendar entregas e acompanhar prazos. Esta abordagem reduz falhas de comunicação e evita atrasos causados por informações dispersas entre diferentes interlocutores. Com transparência e automação como pilares, o MAGO permite que as equipas de obra se concentrem na execução. Enquanto isso, a IA assegura que os materiais chegam no momento certo, nas quantidades certas e com toda a documentação necessária para um controlo orçamental eficaz.

Conclusão: O Futuro do Procurement na Construção com IA

A inteligência artificial está a revolucionar a forma como o procurement é realizado na construção. Tarefas que antes exigiam dias ou semanas - como comparar orçamentos, verificar stocks ou negociar condições - agora podem ser concluídas em minutos, com uma precisão e clareza muito maiores. Estudos já demonstram poupanças significativas nos custos de procurement, logística e gestão de inventário, evidenciando o impacto positivo destas mudanças nos projetos de construção. Este avanço não é apenas uma melhoria incremental; é uma transformação que torna os projetos mais eficientes e previsíveis.

O futuro do procurement já está em marcha. Ferramentas como o Assistente de vendas MAGO utilizam IA para centralizar dados, automatizar processos de negociação e coordenar entregas. Estas soluções permitem que as equipas se concentrem em decisões estratégicas, deixando as tarefas rotineiras para os algoritmos. Como destacou Aasheesh Mittal, Partner na McKinsey:

"A IA no procurement não é uma funcionalidade - é uma nova fundação".

A chave para esta transição está na centralização e digitalização de dados. O conceito de Procurement 5.0, que alguns especialistas já mencionam, baseia-se na integração de dados dispersos numa única fonte confiável. Com o suporte da IA, é possível prever riscos antes que estes afetem os custos e prazos, libertando os profissionais para se dedicarem a tarefas de maior valor. O resultado? Obras mais rápidas, orçamentos mais precisos e menos imprevistos.

A experiência com o Assistente de vendas MAGO demonstra que a questão já não é se a IA vai transformar o procurement na construção, mas sim quando e como cada empresa irá adotá-la. As ferramentas estão acessíveis e os benefícios são claros. As empresas que investirem agora em bases de dados sólidas e na aplicação de IA para análise de contratos e monitorização de desempenho estarão à frente da concorrência. O momento de agir é agora.

FAQs

Que dados são necessários para a IA escolher melhor os fornecedores?

Para que a IA possa melhorar o processo de seleção de fornecedores, é indispensável ter acesso a informações como o histórico de desempenho, a reputação no mercado, a situação financeira, a eficiência logística, os padrões de qualidade e a capacidade de comunicação dos fornecedores. Estes dados permitem avaliar e identificar as opções que melhor se alinham às necessidades da empresa.

Como garantir que a IA não introduz enviesamentos na seleção de fornecedores?

Para garantir escolhas mais justas na seleção de fornecedores, é essencial trabalhar com dados de treino que sejam diversificados e representem diferentes contextos. Além disso, realizar auditorias frequentes e ajustar os algoritmos quando necessário pode ajudar a reduzir preconceitos sistemáticos. Estas práticas contribuem para um processo mais equilibrado e transparente.

Como integrar a IA com o meu ERP/BIM e documentos de obra sem complicações?

Para ligar a IA ao seu ERP, BIM e documentos de obra de forma simples, o foco deve estar na automação e na digitalização dos processos. Escolha plataformas que ofereçam APIs abertas, permitindo a troca automática de dados, e implemente ferramentas capazes de realizar análises de dados em tempo real. Além disso, opte por soluções que automatizem fluxos de trabalho, como a aquisição e gestão de materiais. Ferramentas especializadas, como o Assistente de Vendas MAGO, podem ajudar a tornar todo o processo mais eficiente e prático.