Os maiores desafios da liderança na entrega de projetos em 2026
Integração da IA: A IA é uma pressão atual para os líderes de projeto, sendo que a adoção frequentemente carece de estratégia e preparação adequadas.
Desafios dos dados: Os dados não estruturados e enviesados comprometem a eficácia da IA, exigindo uma melhor governação dos dados e literacia de dados.
Preocupações humanas: A implementação da IA cria ansiedade nas equipas relativamente à segurança dos postos de trabalho, exigindo que os líderes giram eficazmente a confiança.
Paradoxo da especialização: A especialização profunda continua a ser essencial para uma utilização eficaz da IA, uma vez que a IA depende do domínio humano para gerar valor.
Foco na execução: O sucesso dos projetos falha frequentemente na execução devido à realização de várias tarefas em simultâneo e à sobrecarga de trabalho, e não devido a um planeamento deficiente.
Há algo de diferente na entrega em 2026. Não se trata apenas de as ferramentas terem mudado, ou de o ritmo da mudança ter acelerado — trata-se do facto de todas as grandes forças que estão a perturbar a forma como as organizações operam parecerem ter chegado ao mesmo tempo. A inteligência artificial passou de curiosidade a expectativa operacional no espaço de poucos anos. A instabilidade geopolítica está a transformar os mercados e as cadeias de abastecimento. A pressão para entregar intensificou-se, mesmo quando as equipas estão mais reduzidas e dispersas do que nunca. E, no meio de tudo isto, está a ser pedido aos profissionais responsáveis por fazer com que os projetos aconteçam realmente que naveguem por um território que nenhum manual mapeou por completo.
Para compreender o que este momento realmente exige, falámos com vários líderes de entrega de diferentes setores. Eis o que pensam.
O acerto de contas com a IA — oportunidades, ansiedade e perguntas sem resposta
A inteligência artificial já não é uma consideração para o futuro dos gestores de projeto — é uma pressão do presente. Mas, ao longo das nossas conversas, surgiu uma tensão consistente: o entusiasmo pela IA ultrapassou significativamente a preparação das organizações para utilizarem bem a IA . A questão já não é saber se devemos adotar a IA, mas como fazê-lo de forma responsável e o que acontece quando as organizações ignoram o trabalho fundamental necessário para que ela funcione realmente.
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A pressão para adotar sem bases
A exigência de "utilizar a IA" está a chegar do topo das organizações com urgência, mas frequentemente sem uma estratégia que a sustente. Marcus Glowasz, Coach Executivo e Consultor de Comunicação de Mudança e de Projetos, na Projects & Data, descreveu um padrão que observa repetidamente: "Ouço muitas vezes: ‘Temos de utilizar a IA. Como toda a gente a utiliza, nós também precisamos de a utilizar.’ E depois toda a gente adere. Mas talvez exista uma solução melhor do que a IA."" A pressão é real, mas a direção é frequentemente prematura.
Ouço muitas vezes, ‘Temos de utilizar a IA. Como toda a gente a utiliza, nós também precisamos de a utilizar.’ E depois toda a gente adere. Mas talvez exista uma solução melhor do que a IA.
Esta pressão de cima para baixo é agravada pela falta de consulta às pessoas que gerem efetivamente a entrega. Emmanuels Magaya, fundador da Project Managers Africa, descreveu um cenário com que se deparou inúmeras vezes: "A IA surge frequentemente ao nível de toda a empresa; dizem a todos para começarem a utilizar esta ferramenta. Vem do topo como um helicóptero... Mas ninguém consultou a equipa do PMO." O resultado é uma implementação sem adequação — e uma adoção falhada que alimenta o ceticismo.
A IA vem frequentemente do topo como um helicóptero… mas ninguém consultou a equipa do PMO.
O mesmo padrão surge ao nível dos projetos. Derek Fredrickson, fundador da COO Solution, defende que, em muitas organizações, a sequência está fundamentalmente invertida: "Muitas vezes, eles [os líderes] tentam iniciar a IA como solução antes de um ser humano ter efetivamente realizado o trabalho... O que precisamos de esclarecer muito bem é o que o ser humano está a fazer primeiro, para perceber onde é que a IA pode acrescentar valor, em vez de dizer: ‘Ainda não tenho uma função ou uma tarefa, mas quero simplesmente que a IA a faça.’" Antes de integrar a IA, afirma, é necessário compreender e documentar o processo humano.
Muitas vezes, eles [os líderes] tentam iniciar a IA como solução antes de um ser humano ter realmente feito isso. Precisamos de perceber muito bem primeiro o que o ser humano está a fazer, para ver onde é que a IA pode acrescentar valor.
O problema dos dados subjacente ao problema da IA
Por baixo da questão da adoção da IA está uma questão mais fundamental: os dados subjacentes são suficientemente bons para tornar a IA útil? Bruno Morgante, Fundador e CEO da Mantegora, é direto relativamente ao problema que identifica na IA no trabalho de portefólio: "o maior problema neste momento é o facto de os dados de partida não serem assim tão limpos. Portanto, temos dados não estruturados, pouco limpos e enviesados. E quando juntamos tudo isso e pedimos a uma ferramenta de IA que nos ajude com uma previsão... o resultado não vai ser assim tão bom." Entra lixo, sai lixo — a regra mais antiga dos dados continua a aplicar-se, mesmo na era dos grandes modelos de linguagem.
Temos dados não estruturados, pouco limpos e enviesados. E quando juntamos tudo isso e pedimos a uma ferramenta de IA que nos ajude com uma previsão… o resultado não vai ser assim tão bom.
Para Laurel Sim, Sócia-Gerente e Presidente da Taleo Project Services, Inc., a ausência de limites claros sobre onde e como a IA pode ser utilizada é um dos desafios de liderança que definem o momento atual. "A velocidade da IA e o facto de não termos barreiras que delimitem onde a IA constitui uma prática aceitável", afirma, estão entre as suas maiores preocupações profissionais — e, na sua perspetiva, as organizações sem uma governação de dados sólida estão particularmente expostas.
Marcus Glowasz observa que existe também um problema de literacia de dados que precisa de ser resolvido antes de qualquer implementação séria de IA: "É necessário introduzir literacia de dados. É preciso compreender os conceitos relacionados com os dados. Se tiver dados que não compreende, então... que utilidade têm algumas ferramentas de IA realmente avançadas?" A governação dos dados, aliada a uma compreensão humana dos dados utilizados, é um pré-requisito, não algo meramente desejável, para uma utilização eficaz da IA.
A dimensão humana: equipas, confiança e medo de perder o emprego
Mesmo quando a IA está a ser integrada de forma ponderada, existe um desafio de gestão humana que os líderes afirmam ser subestimado: a ansiedade que cria nas equipas. Pam Butkowski, SVP de Entrega na Horizontal Digital, identifica este aspeto como o verdadeiro teste de liderança: "Não creio que compreender ou perceber como integrar ferramentas de IA e métodos nas nossas formas de trabalhar diariamente seja realmente o desafio. Do ponto de vista da liderança, o desafio para mim tem sido incentivar a minha equipa, ou encontrar formas de levar a minha equipa, a desenvolver outras capacidades à medida que introduzimos estas ferramentas de IA... E explicar e incutir confiança nos membros da equipa de que a IA não lhes vai tirar o emprego." A integração técnica, sugere, é quase a parte mais fácil.
O desafio para mim tem sido incentivar a minha equipa, ou encontrar formas de fazer com que a minha equipa desenvolva outras competências à medida que integramos estas ferramentas de IA… E explicar e incutir nos membros da equipa a confiança de que a IA não lhes vai tirar o emprego.
Bill Dow, Diretor do PMO Empresarial na UW Medicine, relaciona esta ansiedade com uma realidade ambiental mais abrangente que os líderes não podem ignorar: "Penso que, em 2026, temos de estar conscientes do ambiente em que nos encontramos, de todos os despedimentos relacionados com a IA, de tudo o que está a acontecer no mundo, e depois parar para pensar: como podemos manter-nos a par disso? Como podemos manter-nos à frente disso?" A questão para os líderes responsáveis pela execução não é apenas como utilizar a IA, mas também como liderar equipas que têm receio do que isso significa para o seu futuro.
Em 2026, temos de estar conscientes do ambiente em que nos encontramos, de todos os despedimentos relacionados com a IA, de tudo o que está a acontecer no mundo, e depois parar para pensar: como podemos manter-nos a par disso?
O paradoxo da especialização — a IA precisa do domínio humano para gerar valor
Existe um paradoxo no cerne da adoção da IA que Markus Kopko, Coach Principal de CPMAI da ALVISSION, articula: "Aquilo que a maioria das pessoas ainda não percebeu é que é necessário ser especialista na sua área para obter bons resultados da IA." A implicação é significativa. A IA não reduz a necessidade de conhecimentos especializados profundos — depende deles.
Kopko vai mais longe, levantando uma preocupação geracional: "O problema que iremos enfrentar num futuro não muito distante, presumo eu, é que, se as pessoas mais jovens deixarem de adquirir esses conhecimentos e de se tornarem especialistas ao longo do tempo, como poderão avaliar e rever os resultados produzidos pela IA?"
A IA não reduz a necessidade de conhecimentos especializados profundos. Depende deles.
Acompanhar o ritmo — a velocidade da mudança está a ultrapassar as pessoas
A inteligência artificial é o acelerador mais visível, mas não é o único. Os especialistas com quem falámos estão a enfrentar um problema de velocidade muito mais abrangente: a mudança tecnológica está a avançar mais depressa do que a maioria das pessoas e organizações consegue assimilar, as forças macroeconómicas estão a gerar novas incertezas e a expectativa de uma execução mais rápida está a colidir com a realidade dos limites humanos. O desafio de acompanhar o ritmo não consiste apenas em aprender novas ferramentas — trata-se de liderar pessoas ao longo de um processo contínuo de desorientação.
Velocidade tecnológica e dívida de aprendizagem
Kopko descreve este ritmo como algo relativamente novo: "[o maior desafio] é acompanhar e integrar o rápido desenvolvimento das tecnologias. O espaço da IA era relativamente novo para muitas pessoas há apenas alguns anos. E agora utilizamo-la basicamente todos os dias. Agora, precisamos de integrar a literacia em IA, a literacia de dados e aprender as coisas muito mais depressa do que aprendíamos antes."
A profissão não está a ter dificuldades em compreender a IA em teoria — está a ter dificuldades em acompanhar a rapidez com que a própria IA está a evoluir. O que era uma prática atual há seis meses pode já estar desatualizado, e as organizações encontram-se perpetuamente num estado de recuperação do atraso.
O ambiente macro: política, mercados e incerteza
O desafio da velocidade estende-se muito para além da tecnologia. Laurel Sim identifica o ambiente macro como uma das suas duas maiores preocupações para a profissão: "a minha maior preocupação é o ambiente político do país, do continente e do mundo, e a forma como todos temos de evoluir relativamente aos mercados onde estamos presentes." A instabilidade geopolítica, a alteração das dinâmicas comerciais e a incerteza económica não são preocupações abstratas para os responsáveis pela entrega — traduzem-se diretamente em prioridades variáveis, cadeias de abastecimento interrompidas e projetos que começam sob um conjunto de pressupostos e têm de ser concluídos sob condições completamente diferentes.
A minha maior preocupação é o ambiente político do país, do continente e do mundo, e a forma como todos temos de evoluir relativamente aos mercados onde estamos presentes
A crise das competências humanas — pensamento crítico, execução e dinâmica de equipa
No meio de todo o ruído em torno da tecnologia, os especialistas com quem falámos voltaram repetidamente a uma crise mais silenciosa e de evolução mais lenta: a erosão das competências humanas fundamentais que nenhuma IA consegue replicar.
O pensamento crítico e as competências de comunicação são competências essenciais
Quando lhe perguntaram quais seriam as competências mais importantes para a próxima geração de líderes de projeto, Laurel Sim não hesitou: "Pensamento crítico", afirma. "Para podermos pensar e ser criativos... se não tentarmos incentivar essa capacidade, estaremos a perder uma oportunidade." A preocupação não é simplesmente o facto de o pensamento crítico estar pouco desenvolvido — é estarmos a falhar ativamente na promoção desta competência à medida que se torna cada vez mais importante na era da IA.
Michael Gold, Fundador e Responsável fracionário pela entrega, relaciona diretamente esta mudança com a forma como a IA está a transformar o próprio papel do gestor de projeto: "dizer que é orientado para processos enquanto gestor de projeto não tem significado, porque quem não é orientado para processos com a IA? Com a IA, há ainda mais foco no lado humano das coisas, na gestão de relações, na gestão das partes interessadas, na capacidade de persuasão, nas competências de comunicação... a IA não pode substituir essa interação humana individual." À medida que a IA absorve as partes do papel mais centradas nos processos, o que resta — e o que mais importa — é irredutivelmente humano.
Com a IA, há ainda mais foco no lado humano das coisas, na gestão de relações, na gestão das partes interessadas, na capacidade de persuasão e nas competências de comunicação.
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Multitarefa, sobrecarga e o local de trabalho desumano
Um dos temas mais consistentes nas nossas entrevistas foi o impacto negativo da sobrecarga organizacional — a prática de atribuir às pessoas mais trabalho do que conseguem razoavelmente absorver. Bill Dow descreve-o de forma direta: "os gestores colocam 10 projetos nas mãos das pessoas... E o que acontece é que entramos constantemente numa mudança de um projeto para outro, e depois para outro, certo? E nenhum ser humano consegue fazer isso." O resultado não é produtividade — é a ilusão de produtividade, que esconde problemas organizacionais mais profundos.
Johanna Rothman, proprietária do Rothman Consulting Group, leva a crítica mais longe, apresentando a multitarefa não apenas como um problema prático, mas também como uma questão ética: "A razão pela qual a multitarefa me ofende tanto é o facto de retirar a humanidade ao trabalho. Em vez disso, temos pedaços e fragmentos de pessoas numa folha de cálculo. Assim, a multitarefa surge da ideia de que podemos dividir para conquistar, criando um local de trabalho desumano." Por outras palavras, quando tratamos as pessoas como recursos fracionados, distribuídos por vários fluxos de trabalho em paralelo, não estamos apenas a reduzir a eficiência. Estamos a criar as condições que tornam mais difícil realizar um trabalho significativo e de elevada qualidade.
Johanna Rothman também questiona a forma como as organizações planeiam o trabalho. Muitas equipas criam longas listas de pendências e roteiros que prometem entregas a cada duas semanas, mas defende que esse nível de certeza é irrealista: “Não sei quanto tempo as coisas vão demorar e tenho muita experiência com os meus resultados. E se eu, depois de 30 anos de experiência baseada em resultados, não consigo prever o que vou fazer na próxima semana, como pode alguma equipa fazê-lo?”
O seu argumento é que a sobrecarga e os compromissos excessivos estão frequentemente incorporados no próprio sistema, deixando os responsáveis pela entrega a lidar com as consequências.
Se eu, depois de 30 anos de experiência baseada em resultados, não consigo prever o que vou fazer na próxima semana, como pode alguma equipa fazê-lo?
O caminho a seguir
Os desafios descritos por estes líderes não são isolados. Estão interligados. A IA está a transformar a forma como os projetos são planeados e entregues, mas as estruturas de governação, as infraestruturas de dados e os processos de desenvolvimento humano necessários para apoiar essa transformação estão a ficar para trás. Os líderes que navegarão com maior sucesso em 2026 são aqueles que compreendem que os problemas mais difíceis continuam, no fundo, a ser problemas humanos.
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