João Geraldes construiu um percurso sólido e consistente ao longo de mais de três décadas, afirmando-se hoje como uma das vozes relevantes na área da consultoria estratégica, ciência de dados e transformação digital em Portugal. Atualmente CEO da 2B-On e Vice-Presidente da Data Science Portuguese Association (DSPA) e docente do ensino superior, lidera com uma visão clara: alinhar conhecimento, tecnologia e execução para gerar valor real nas organizações. Nesta entrevista à Revista Pontos de Vista, destaca-se uma ideia central: o futuro pertence às organizações que sabem transformar dados em decisões – e decisões em vantagem competitiva.
Como descreve o seu percurso profissional até assumir funções de liderança?
O meu percurso pauta-se por uma forte ligação entre a academia e o tecido empresarial. Ao longo de mais de três décadas, integrei a docência no ensino superior com a consultoria estratégica e a investigação científica. Esta dupla perspetiva — o rigor metodológico académico e a exigência de resultados do mercado — moldou a minha visão de liderança. A liderança não se assume por decreto; constrói-se alinhando pessoas, conhecimento e execução estratégica em torno de objetivos comuns.
Que responsabilidades assume atualmente na 2B-On e na DSPA?
Na 2B-On, assume a função de CEO desde a sua fundação em 2015.
A nossa missão é atuar como parceiros estratégicos na consultoria de negócios e tecnologia, operando em seis mercados europeus. O meu papel é garantir que a nossa equipa entrega soluções escaláveis e de elevado valor acrescentado, mantendo os padrões de excelência que nos têm valido o reconhecimento contínuo como Top 10 no nosso sector de atividade, PME Excelência, PME Líder e empresa Gazela.
Em paralelo, sou Vice-Presidente da DSPA (Data Science Portuguese Association) desde a sua génese, onde trabalho com os restantes órgãos sociais para promover a Ciência de Dados em Portugal, fomentando a regulamentação, a ética e a segurança num setor crítico para a competitividade nacional.
Que momentos considera mais marcantes na sua trajetória?
Mais do que momentos isolados, destaco a consistência do reconhecimento institucional do trabalho das equipas que tenho o privilégio de liderar. Na 2B-On | Business & Technology Consulting, fomos distinguidos pelo IAPMEI como PME Excelência em três anos consecutivos (2023, 2024 e 2025) e como PME Líder no mesmo período. Segundo a Scoring, integramos o TOP 10 do nosso setor pelo terceiro ano seguido e figuramos entre as TOP 5% melhores PMEs de Portugal durante seis anos consecutivos, desde que estas distinções são atribuídas. Nos últimos dois anos, recebemos ainda a classificação de empresa Gazela, conferida pela Comissão de Coordenação e Desenvolvimento Regional do Centro (CCDRC) — uma distinção que, no plano internacional, reconhece empresas com ritmos de crescimento elevados e sustentados ao longo do tempo. A nível associativo, a consolidação da DSPA como uma voz representativa e influente no ecossistema tecnológico português é, sem dúvida, um motivo de orgulho coletivo.
Que desafios encontrou ao longo do seu percurso nas áreas de tecnologia e dados?
O maior desafio nunca foi a tecnologia, mas a maturidade organizacional para a adotar. As empresas olham para os dados como subproduto das operações de TI, quando deveriam ser o ativo central do negócio. O desafio constante é ajudar a transitar de uma postura reativa — reportando o passado — para uma postura preditiva e prescritiva, onde a informação dita a estratégia futura.
Que papel têm os dados na estratégia das organizações?
Na economia da inteligência, os dados são o único ativo intangível com retornos marginais crescentes: quanto mais integrados e cruzados, maior o seu valor e capacidade de gerar insights acionáveis. Propomos a passagem da ‘Intuição Reativa’ para a ‘Estratégia Preditiva’. Já não usamos dados apenas para explicar o passado (análise descritiva), mas para modelar o futuro e automatizar a decisão (análise prescritiva). A estratégia Data-Driven é o sistema nervoso central da organização. Sem uma arquitetura robusta, a liderança limita-se à heurística subjetiva, insuficiente em mercados globais.
Como se transforma informação em valor?
A transformação ocorre quando passamos do dado bruto para o insight acionável. Isto exige três pilares:
- infraestrutura tecnológica robusta, modelos analíticos adequados (como machine learning ou IA) e, fundamentalmente, literacia de dados nas equipas de gestão. O valor não reside em ter dashboards complexos, mas na capacidade de a operação alterar o seu comportamento, seja otimizando uma cadeia de abastecimento, personalizando a oferta ao cliente ou mitigando riscos, com base na informação extraída.
Que desafios existem na gestão e utilização de dados?
Os dados recentes do mercado são elucidativos: estudos internacionais indicam que cerca de 60% das empresas ainda não possuem a infraestrutura de dados necessária para escalar soluções de Inteligência Artificial1. O principal desafio é a fragmentação (os chamados silos de dados), seguida da qualidade da informação e da escassez de talento especializado. Não se pode construir modelos preditivos de excelência sobre bases de dados inconsistentes ou desatualizadas.
Que oportunidades identifica atualmente?
A grande oportunidade reside na democratização da análise avançada. Com a evolução das ferramentas de Business Intelligence e a integração de IA generativa, a capacidade de extrair valor dos dados está a descer do departamento de TI para as áreas de negócio. Em Portugal, a adoção de ferramentas de IA disparou de 10% em 2023 para 55% em 2025. As empresas que conseguirem capitalizar esta adoção rápida para otimizar processos internos terão na minha opinião uma vantagem competitiva ímpar.
1Bain & Company. (2025). 60% das empresas não têm infraestruturas de dados ou tecnologia para escalar IA. Business-IT.
2Cybernews. (2025).AI Adoption Index 2025. Citado em Business-IT.
Qual a importância da proteção de dados no contexto atual?
É o alicerce da economia digital. Sem proteção de dados, não há confiança; e sem confiança, não há adoção tecnológica. A proteção de dados já não é apenas uma obrigação legal imposta pelo RGPD, mas um imperativo de negócio e um fator de diferenciação competitiva.
Como se constrói confiança através da gestão de informação?
Através da transparência, minimização e segurança by design. Clientes e parceiros precisam de saber que dados são recolhidos, para quê, e ter a garantia de mecanismos robustos de governance contra acessos indevidos. A gestão de informação exige o mesmo rigor fiduciário que o capital financeiro.
Que desafios enfrentam as empresas nesta área?
O desafio central é a complexidade regulatória cruzada com a velocidade da inovação. As empresas têm de garantir a conformidade com o RGPD enquanto se preparam para a plena aplicação do Regulamento Europeu da Inteligência Artificial (AI Act) em agosto de 2026. Mapear o ciclo de vida dos dados, garantir a explicabilidade dos algoritmos e auditar fornecedores tecnológicos em cadeias de valor globais são tarefas de enorme exigência técnica e jurídica.
Como se equilibra inovação com compliance?
O equilíbrio atinge-se quando o compliance é integrado na conceção dos projetos (privacy and security by design). A inovação sustentável antecipa riscos regulatórios. Na DSPA, defendemos que a ética e a regulamentação não são inimigas da inovação em Data Science; são as balizas que garantem a sua aceitação social e viabilidade económica.
Que tendências estão a marcar a transformação digital?
Destaco três: hiperautomação de processos suportada por IA, transição para arquiteturas de dados distribuídas (Data Mesh) e convergência entre cibersegurança e gestão de dados. A transformação digital é a reengenharia completa dos modelos de negócio baseada em fluxos de dados em tempo real.
Como se adaptam as empresas a um ambiente tecnológico em constante evolução?
A adaptação exige agilidade arquitetónica e cultural. Tecnologicamente, implica infraestruturas cloud-native e modulares. Culturalmente, exige aprendizagem contínua (upskilling e reskilling). As empresas resilientes aceitam a mudança tecnológica, mantendo o foco na resolução dos problemas do cliente.
Que impacto têm áreas como data science e inteligência artificial?
O impacto é estrutural. A Data Science e a IA estão a redefinir a fronteira da produtividade. Em Portugal, o investimento previsto de 15,6 milhões de euros na Fábrica de Inteligência Artificial até 2028 demonstra a centralidade destas áreas. Elas permitem passar de modelos de negócio reativos para modelos preditivos, otimizando desde a alocação de recursos na saúde até à personalização de risco na banca e seguros.
3Comissão Europeia. (2024). Regulamento Inteligência Artificial (AI Act).
4Governo de Portugal. (2026). Investimento na Fábrica de Inteligência Artificial
Que desafios se colocam atualmente?
O maior é a “fratura digital de segunda ordem”: não se trata apenas de ter acesso à tecnologia, mas da capacidade de a utilizar de forma crítica e calibrada. O fosso entre organizações que dominam a IA e as que apenas a experimentam está a aumentar rapidamente
Como antevê a evolução da utilização de dados nos próximos anos?
Tornar-se-á ubíqua e invisível. Tal como a eletricidade, a análise de dados e a IA estarão embebidas em todos os processos de negócio de forma nativa. A gestão de dados evoluirá de disciplina técnica para competência de gestão fundamental nos conselhos de administração.
Que tendências irão marcar o setor?
A Data Governance automatizada e orientada por IA. Com o volume exponencial de dados e a pressão regulatória do AI Act, a governação manual será impossível. Veremos foco crescente na “IA explicável” (XAI) e nos dados sintéticos para treinar modelos preservando a privacidade
Que oportunidades identifica para empresas e profissionais?
Para as empresas, novos modelos de negócio baseados na monetização de dados e serviços hiperpersonalizados. Para os profissionais, a procura por perfis híbridos — combinando literacia analítica, conhecimento de negócio e ética — superará largamente a oferta. O mercado valorizará os “tradutores” de dados.
Que conselho deixaria a quem pretende seguir carreira nesta área?
Dominem as bases matemáticas e estatísticas, mas nunca percam de vista o problema de negócio a resolver. A tecnologia muda a cada seis meses, mas formular as perguntas certas, comunicar resultados complexos de forma simples e atuar com integridade ética são competências à prova de futuro. Mantenham a curiosidade inteletual e a humildade de saber que somos todos eternos estudantes.
