Como estes números são construídos
O Observatório assenta em assessments de autoavaliação de maturidade em IA aplicados a participantes de programas de formação executiva conduzidos pelo autor, em programas abertos e academias corporativas. Esta página descreve a origem dos dados, o tratamento aplicado, a construção do índice e, sobretudo, aquilo que os dados não permitem concluir.
Origem dos dados
Edição 2026 Year-to-Date
796 respostas únicas, recolhidas entre 9 de janeiro e 16 de julho de 2026, distribuídas por 13 turmas e organizações. Pela primeira vez, uma parte substancial da amostra não é composta por participantes auto-selecionados em programas abertos, mas por organizações inteiras avaliadas de forma transversal.
Tratamento de duplicados. Foram identificados e removidos 212 registos duplicados: o ficheiro de exportação intermédia de um dos programas continha um subconjunto exato da exportação final, confirmado por coincidência integral de endereços de e-mail e carimbos temporais. Verificou-se ainda, por comparação de assinaturas de resposta ao longo das dezasseis perguntas comuns, que as 9 respostas do grupo piloto do Sporting CP não estão contidas nas 239 respostas da organização, pelo que ambos os grupos foram mantidos.
Edição 2025
1.683 respostas agregadas de vários inquéritos realizados entre outubro de 2024 e novembro de de 2025 a participantes dos programas de formação em IA conduzidos pelo autor, complementadas por observações diretas e casos recolhidos no âmbito da colaboração com empresas portuguesas.
Base acumulada. Somando as duas edições, o Observatório reúne 2.479 profissionais avaliados desde outubro de 2024.
Comparabilidade. Sempre que um valor de 2025 é citado, é apresentado com o grau de precisão com que foi originalmente publicado, incluindo aproximações, assinaladas com o sinal ~.
Composição da amostra de 2026
Treze programas e organizações. Os inquiridos são maioritariamente quadros médios e superiores de organizações a operar em Portugal, abrangendo setores como banca e crédito especializado, media e desporto, indústria, gestão de ativos, consultoria e serviços.
Perfil demográfico
42,4% são Millennials, 41,9% pertencem à Geração X, 12,6% à Geração Z e 2,9% são Baby Boomers. 57,4% são mulheres. Os dados demográficos estão disponíveis para 484 das 796 respostas.
Dois perfis distintos na mesma amostra
392 respostas provêm de programas abertos, com participantes auto-selecionados, e 383 de academias corporativas, com população transversal. Estes dois grupos apresentam perfis de maturidade distintos, 8,4 contra 7,1, e a sua proporção relativa influencia os agregados. Sempre que relevante, os resultados são reportados por base.
Esta é a diferença metodológica mais relevante face a 2025 e a razão pela qual alguns indicadores parecem regredir: não é a população portuguesa que piorou, é a lente que deixou de apontar apenas para os voluntários.
Questionário e harmonização
O que é perguntado
Formulários de autoavaliação de literacia e utilização de IA, com 25 a 36 perguntas de escolha múltipla e escala Likert, cobrindo: intensidade de uso semanal, tipos de tarefa, número de ferramentas testadas, nível de complexidade dos casos de uso, integração com outros sistemas, frequência de aprendizagem, consciência de limitações e vieses, práticas de mitigação de risco, hábitos de partilha de conhecimento, obstáculos sentidos e expectativa de impacto futuro.
A edição de 2026 acrescenta, numa parte dos formulários (n = 487), blocos psicométricos de autonomia no trabalho, autoeficácia face à IA, perceção de desafio e de obstáculo, estilo de controlo e exaustão profissional, bem como variáveis demográficas (n = 484). O formulário aplicado em contexto organizacional acrescenta ainda perguntas sobre verificação de resultados e cuidados com informação partilhada (n = 239).
Como seis formulários se tornam uma série
Os treze ficheiros correspondem a seis versões distintas de formulário, com redações e conjuntos de opções que variam ligeiramente. Cada pergunta foi mapeada para um conjunto canónico de dimensões e cada opção de resposta foi convertida numa escala ordinal comum de 0 a 3. Em perguntas de resposta múltipla, foi considerado o nível máximo assinalado. A cobertura de mapeamento é total: não existem respostas não classificadas em nenhuma das dimensões utilizadas.
Onde a redação das opções divergia de tal forma que a comparação deixaria de ser válida, nomeadamente na pergunta sobre obstáculos, em que o formulário organizacional acrescenta uma opção inexistente nos restantes, os resultados são reportados em duas bases distintas e devidamente assinaladas.
Construção do índice de maturidade
Score composto de 0 a 30 pontos, calculado a partir de dez dimensões, cada uma pontuada de 0 a 3. Para respostas em que uma dimensão não foi perguntada, o score é normalizado pela cobertura efetiva. Respostas com menos de sete das dez dimensões preenchidas são excluídas do cálculo, o que reduz a base do índice de 796 para 775.
As dez dimensões
Pontos de corte entre níveis
Correlações
Os coeficientes apresentados em todo o Observatório são de Spearman, adequados a variáveis ordinais. As estatísticas foram calculadas sobre a totalidade das respostas válidas em cada base e arredondadas a uma casa decimal.
Limitações da amostra
Sete limitações que devem enquadrar qualquer leitura destes dados.
Não é um estudo aleatório da economia portuguesa
É uma amostra de profissionais expostos a iniciativas de IA, o que tende a sobrestimar métricas de consciência de benefícios e de uso mínimo. Os números da população geral de trabalhadores seriam possivelmente mais baixos.
A amostra de 2026 é híbrida
392 respostas de programas abertos e 383 de academias corporativas, com perfis de maturidade distintos. A proporção relativa entre os dois grupos influencia os agregados.
Não é um painel longitudinal
As pessoas inquiridas em 2025 e em 2026 são diferentes. As variações refletem simultaneamente evolução real do mercado e mudança de composição da amostra, e devem ser lidas como indicativas de tendência, não como medição de trajetória individual.
Os assessments são aplicados antes da formação
Medem o ponto de partida dos participantes, não o resultado da capacitação.
A série de governance formal foi interrompida
A pergunta sobre existência de diretrizes internas de IA, presente em 2025, não consta de nenhum formulário de 2026. Recomenda-se a sua reintrodução nas próximas edições.
Os blocos novos cobrem apenas parte da amostra
Os blocos psicométricos cobrem 487 das 796 respostas e os dados demográficos 484, pelo que as conclusões dessas secções se aplicam a essa subamostra.
São autoavaliações
Algumas respostas refletem perceções pessoais sujeitas a viés de otimismo ou de desconhecimento, em particular nas autoavaliações de compreensão de riscos e de capacidade de apoiar colegas.
Confidencialidade
Todos os dados individuais foram anonimizados. As estatísticas apresentadas foram calculadas sobre a totalidade das respostas válidas em cada base e arredondadas a uma casa decimal.
Edições, dados abertos e citação
Dados agregados em formato aberto
Todos os indicadores, distribuições e séries publicados neste Observatório estão disponíveis num único ficheiro estruturado, com as respetivas bases e notas metodológicas.
Como citar
Bello, M. (2026). Estado da Inteligência Artificial em Portugal: edição 2026 year-to-date. Observatório de Inteligência Artificial para Portugal.
Para a edição anterior: Bello, M. (2025). Estado da Inteligência Artificial em Portugal 2025.
Quer saber mais? miguel@miguelbello.ai