A inteligência artificial agêntica começa a ganhar espaço nas estratégias de digitalização do procurement, com as empresas a procurarem evoluir da automatização de tarefas isoladas para sistemas capazes de executar processos mais complexos. No entanto, a fragmentação dos dados e das plataformas continua a limitar esta evolução: apenas 6% das organizações afirmam ter os dados de procurement totalmente integrados com os sistemas e processos da empresa.
A conclusão consta do relatório “AI-powered procurement: Building the agentic future”, desenvolvido pela Procurement Leaders em parceria com a Ivalua. O estudo reúne os resultados de um inquérito realizado no primeiro semestre de 2026 a 80 responsáveis por digitalização, complementado por entrevistas e debates com profissionais de organizações como BAT, Heineken, JLL, PepsiCo e Essity.
Ao contrário da inteligência artificial generativa, que responde a instruções e produz conteúdos, a IA agêntica é apresentada como uma tecnologia capaz de interpretar objetivos, planear ações, tomar decisões e executar fluxos de trabalho com várias etapas, recorrendo a diferentes sistemas e fontes de informação.
No procurement, esta evolução poderá permitir que agentes de IA realizem tarefas como analisar despesas, preparar processos de sourcing, reconciliar faturas e contratos, identificar desvios de preços ou reunir informação sobre fornecedores. Aos profissionais caberá validar as decisões mais sensíveis, definir regras e concentrar-se na estratégia, negociação e gestão das relações com fornecedores.
Orquestração reúne maior potencial e maior dificuldade
Entre os processos analisados, a orquestração surge como aquele em que a inteligência artificial poderá gerar maior impacto, mas também como o mais exigente de implementar. Estas plataformas funcionam como uma camada de ligação entre diferentes ferramentas, dados e fluxos de trabalho, procurando criar uma porta de entrada única para o utilizador.
O relatório alerta, contudo, que a orquestração não consegue compensar dados incompletos, inconsistentes ou dispersos. Cerca de dois terços dos participantes num estudo anterior da Procurement Leaders indicaram que os dados de procurement estavam pouco integrados, parcialmente integrados ou não integrados com os restantes sistemas da organização.
A integração de dados provenientes de diferentes fontes é, por isso, apontada como um dos principais obstáculos à adoção da inteligência artificial. Antes de avançarem para sistemas autónomos, as empresas terão de clarificar quem é responsável pelos dados, onde são armazenados, como são recolhidos e classificados e de que forma podem ser utilizados transversalmente.
A gestão por categorias é uma das áreas em que a adoção tecnológica mais cresceu. Cerca de 39% dos inquiridos já utilizam uma solução específica para esta atividade, face a 26% num estudo semelhante realizado em 2024. Entre essas ferramentas, 67% incorporam alguma forma de inteligência artificial.
Ainda assim, as capacidades verdadeiramente agênticas permanecem pouco disseminadas. No sourcing, estão presentes em 6,1% das soluções utilizadas; na orquestração, em 10,3%; e na negociação, em 13%. Em várias áreas, como a gestão de fornecedores, das partes interessadas e das categorias, os participantes não identificaram ainda a utilização de IA agêntica.
Resultados têm de ir além das horas poupadas
O estudo defende que as empresas devem equilibrar resultados imediatos com a construção de uma arquitetura tecnológica de longo prazo. Alguns dos responsáveis ouvidos sugerem uma distribuição de recursos de 70/30: 70% destinados a casos de utilização capazes de gerar resultados rápidos e 30% à criação das bases necessárias para uma transformação mais profunda.
Entre as aplicações de curto prazo estão a automatização de tarefas de elevado volume e baixa complexidade, a extração e síntese de dados, a simplificação da experiência do utilizador e a recuperação de custos decorrentes de divergências entre contratos, encomendas e faturas.
Contudo, o relatório alerta para o risco de medir o retorno apenas através do tempo libertado. A conclusão de uma tarefa 30% mais depressa não se traduz automaticamente numa redução de custos ou num impacto nos resultados financeiros se a empresa não redesenhar os processos e o modelo operacional para aproveitar esse ganho de produtividade.
Num dos casos apresentados, uma multinacional de bens de consumo desenvolveu agentes para comparar grandes volumes de transações com contratos e tabelas de preços. O sistema identifica discrepâncias e prepara processos de reclamação para validação pelo comprador, reduzindo para cerca de cinco minutos o trabalho necessário em cada ocorrência. A empresa estima poder recuperar entre 1% e 2% da despesa nas categorias de manutenção, reparação e operações e de etiquetas para embalagens.
Noutro exemplo, uma empresa tecnológica com mais de 15 mil trabalhadores criou internamente uma plataforma de orquestração e um assistente de análise de despesas. O projeto reduziu ciclos que demoravam entre 22 e 44 dias para menos de dez dias, diminuiu em mais de 80% os questionários dirigidos aos fornecedores e deverá permitir poupar cerca de 12.600 horas num ano.
Comprar, desenvolver ou cocriar?
A escolha das soluções é outro dos temas centrais do relatório. Em vez de uma decisão binária entre comprar ou desenvolver internamente, os autores propõem uma terceira via: a cocriação com fornecedores tecnológicos.
A compra de ferramentas existentes tende a ser mais adequada para processos padronizados e necessidades urgentes. A BAT, por exemplo, registou uma melhoria de quase 35% na eficiência das atividades de sourcing depois de adotar uma solução disponível no mercado, mantendo os níveis de poupança.
O desenvolvimento interno poderá fazer mais sentido quando a solução depende fortemente de dados proprietários ou representa uma vantagem competitiva. Já a cocriação permite adaptar uma plataforma às necessidades da organização e partilhar o esforço de desenvolvimento, embora implique riscos relacionados com a dependência do fornecedor, a propriedade intelectual e a privacidade dos dados.
Independentemente da opção escolhida, o relatório recomenda a manutenção de intervenção humana nas decisões estratégicas, a definição de limites claros para a atuação dos agentes e a realização de auditorias regulares. O objetivo não será retirar os profissionais do processo, mas construir um modelo de trabalho híbrido no qual pessoas e agentes digitais assumam responsabilidades diferentes.
