Contextualização: O presente estudo analisa a aplicação de técnicas de inteligência artificial nos sistemas de informação da Vulcan Moçambique, visando mitigar gargalos na gestão de dados operacionais provenientes de sensores industriais, redes SCADA e plataformas logísticas. A crescente digitalização no sector exige arquitecturas informacionais responsivas e cognitivas, capazes de transformar fluxos de dados brutos em informação acionáveis para decisões em tempo real. Objectivo: Nesse contexto, o presente estudo busca identificar os principais desafios operacionais relacionados à gestão da informação, projectar um modelo de IA adaptado à realidade da empresa e avaliar seus efeitos na eficiência e na tomada de decisões. Metodologia: A pesquisa integra dados qualitativos e quantitativos para mapear desafios operacionais, desenvolver um modelo de IA alinhado à realidade da Vulcan e mensurar seu impacto em métricas-chave. Os dados foram colhidos através de entrevistas e questionários aplicados a colaboradores das áreas técnica, operacional e estratégica. Resultados: Os dados evidenciam ganhos, como a automatização de relatórios, o controle eficiente de stocks, o monitoramento contínuo de equipamentos e a redução de custos com manutenção e pessoal. Verifica-se que os sistemas inteligentes antecipam falhas, agilizam o planejamento e permitem decisões baseadas em visualizações dinâmicas e dados integrados. Conclusão: Conclui-se assim que, o uso da IA impulsiona a modernização organizacional e representa um avanço estratégico para empresas que operam em ambientes complexos e orientados por dados. Recomenda-se sua expansão para áreas como segurança, meio ambiente e qualidade, além do aprofundamento em temas como ética, governança e sustentabilidade tecnológica.

Palavras-chaves: Inteligência Artificial; Sistemas de Informação; Tomada de Decisões.