As empresas classificadas como IA líderes no novo relatório global da NTT DATA representam só 15% da amostra, mas saem da curva em crescimento e rentabilidade: têm quase 2,5 vezes mais probabilidade de registar aumentos de receitas acima de 10% e 3,6 vezes mais hipóteses de operar com margens iguais ou superiores a 15%, em comparação com todas as outras organizações.O estudo recolhe respostas de 2 567 executivos, em 35 países e 15 setores, e confirma algo desconfortável para quem ainda trata a IA como “piloto”: existe um clube pequeno que já converte IA em dinheiro vivo, enquanto o resto continua preso a experimentação. Para Portugal, onde só 11,5% das empresas declaravam usar IA em 2025 segundo o INE, a mensagem é clara: o fosso entre quem avança e quem adia tende a alargar.## IA líderes: quem entra neste grupoNo relatório, IA líderes não são as empresas com mais comunicados sobre “transformação digital”, mas as que exibem três traços centrais: estratégia de IA explícita, modelo operacional maduro e execução focada. Só depois se olha para o resultado financeiro e, aí, o padrão repete-se: crescimento de receitas acima de 10% e margens de 15% deixam de ser exceção e passam a hábito.O detalhe interessante está na diversidade. Estes IA líderes surgem em vários escalões de faturação, não só em gigantes globais. Há bancos, indústria, saúde, tecnologia, mas também organizações de dimensão média que aprenderam a tratar a IA como motor de negócio, em vez de brinquedo do departamento de TI.É aqui que, provavelmente, entra a objeção do leitor: “correlação não é causalidade; empresas fortes já tinham boas margens antes da IA”. O relatório não prova que a IA explique sozinha todo o desempenho, e essa ressalva é importante. Ainda assim, a consistência dos números, cruzados com práticas de governação, investimento e cultura, aponta para algo mais do que coincidência.## O que fazem de diferenteO relatório descreve um padrão: IA líderes integram IA na estratégia, nas operações e na cultura, em vez de somar ferramentas isoladas. Em linguagem simples: deixam de perguntar “que projeto de IA lançamos este ano” e passam a perguntar “onde é que IA gera margem e receita de forma recorrente”.Na prática, isso traduz-se em decisões concretas:- priorizam casos de uso com impacto em receita e margem, não só em eficiência interna- ligam IA a sistemas core, em vez de depender de add-ons soltos- tratam dados, segurança e governação como infraestrutura, não como remendo- medem retorno de forma sistemática e reinvestem nos casos que funcionamImagine uma PME exportadora em Aveiro, no setor metalúrgico. Decide deixar de usar IA só em apresentações comerciais e passa a incorporá-la no planeamento de produção, previsão de encomendas e revisão de preços. Em dois anos, reduz desperdício, ajusta margens por segmento de cliente e encurta prazos de resposta. Nada de milagres, mas ganhos acumulados suficientes para pagar a fatura tecnológica e ainda subir a rentabilidade.Nem todos os setores têm margem para replicar este tipo de salto, e nem todas as empresas conseguem financiar a mesma curva de investimento. Essa limitação é real e não desaparece com retórica. Mesmo assim, o contraste entre líderes e restantes sugere que o foco nas bases económicas da IA faz diferença: decisivo é o modo como a empresa mede valor, não o número de modelos em produção.## E Portugal, onde fica nesta históriaDo lado português, os dados oficiais mostram um país em aceleração, mas ainda atrás da média europeia: em 2025, 11,5% das empresas declaravam usar tecnologia de IA, uma subida face a 2024, embora abaixo da taxa de adoção no conjunto da União. A diferença entre grandes empresas e PME é acentuada, o que deixa grande parte do tecido económico fora do tal clube dos IA líderes.Aqui, o “E eu com isso?” ganha contornos concretos. Se você lidera uma PME exportadora, o facto de os IA líderes globais serem 2,5 vezes mais propensos a crescer mais de 10% implica concorrentes que chegam a mercados com custos mais baixos, propostas mais afinadas e resposta mais rápida. A pressão não fica na teoria, entra na negociação de preços, na retenção de talento e até na sobrevivência em cadeias de valor internacionais.Tomemos um exemplo realista, ainda que hipotético. Uma empresa têxtil de Guimarães trabalha há décadas com um grande retalhista europeu. Nos próximos dois anos, o cliente passa a exigir previsões de procura mais finas, rastreabilidade de materiais e relatórios de sustentabilidade em tempo quase real, todos suportados por IA. Se a empresa portuguesa continua em modo piloto, sem stack estável de dados e sem governação, aceita mais risco, entrega com atraso e perde margem em cada renegociação. O relatório mostra que, noutros países, concorrentes diretos já avançam com plataformas de IA que ligam previsão, produção e logística.Há também uma nuance relevante: o estudo centra-se em organizações que já investem de forma séria em IA. Em Portugal, parte significativa das empresas continua sem infraestruturas digitais básicas, sem dados fiáveis e sem quadros com competências para desenhar casos de uso. Para este grupo, falar de margens de 15% associadas à IA soa distante.Ainda assim, a escolha estratégica continua nas mãos da gestão. Uma via mantém a IA em experimentação espalhada, com pilotos simpáticos que não mexem na P&L. Outra via encara a mensagem do relatório como aviso: quem quer entrar no grupo dos IA líderes precisa de tratar estratégia de IA como estratégia de negócio, com métricas de crescimento, margem e produtividade claramente ligadas.No fim, a frase que fica é simples e difícil ao mesmo tempo: a diferença entre IA hype e IA que paga salários mede-se em pontos de margem. E esses pontos decidem quem fica no pelotão e quem passa, em silêncio, para o tal clube dos outliers.