A adoção da inteligência artificial nas empresas está a acelerar, mas a ritmos muito diferentes consoante os setores e os países. Medir esta diferença permite compreender onde estão os verdadeiros desafios da transformação para as organizações que querem adaptar as suas estratégias às tendências atuais do mundo dos negócios.
Adoção da IA pelas empresas: diferenças setoriais e geográficas
Os dados disponíveis mostram que a adoção da IA mais do que duplicou em quase todos os setores estratégicos europeus nos últimos anos. Esta evolução esconde, contudo, disparidades significativas.
| Critério | Setores mais avançados | Setores mais atrasados |
|---|---|---|
| Ritmo de adoção | Serviços digitais, finanças, logística | Construção, artesanato, agricultura tradicional |
| Principal utilização | Automatização de processos, análise preditiva | Ferramentas básicas de gestão, digitalização de documentos |
| Principal obstáculo | Conformidade regulamentar (AI Act) | Falta de competências internas e de orçamento para formação |
| Prioridade declarada | Personalização da experiência do cliente, otimização dos dados | Digitalização dos processos existentes |
Esta tabela ilustra um aspeto muitas vezes ignorado: as empresas mais avançadas esbarram na regulamentação, enquanto as que estão mais atrasadas enfrentam um défice de competências. As estratégias a adotar diferem, por isso, radicalmente consoante o ponto de partida.
As análises publicadas na secção de negócios do Blog VIP documentam regularmente estas diferenças entre setores, acompanhando as tendências da transformação digital aplicadas tanto às PME como aos grandes grupos.
A IA é adotada mais depressa do que as equipas recebem formação: um desfasamento que sai caro
Adquirir ferramentas de inteligência artificial demora algumas semanas. Formar uma equipa para as utilizar corretamente nos processos do dia a dia demora meses, por vezes mais de um ano. Este desfasamento temporal cria um ponto cego na gestão da transformação.
Os dados da investigação sobre a adoção na Europa confirmam que a IA é mais utilizada para melhorar os processos existentes do que para eliminar postos de trabalho. O desafio não é, portanto, reduzir o número de colaboradores, mas garantir que estes conseguem integrar as soluções no seu trabalho quotidiano.
Três sinais do desfasamento entre adoção e formação
- Licenças de software pagas, mas pouco utilizadas, porque as equipas não receberam formação prática sobre a criação de prompts ou a interpretação dos dados gerados pela IA
- Multiplicação de projetos-piloto sem passagem à escala, por falta de pessoas de referência internas capazes de transferir as aprendizagens de um departamento para outro
- Recurso sistemático a prestadores de serviços externos para tarefas que as equipas poderiam realizar após uma formação direcionada, o que aumenta os custos sem criar competências duradouras
A formação para utilizar ferramentas de IA não é um custo acessório: é o fator que determina o retorno do investimento na transformação digital. As empresas que tratam a formação como uma rubrica orçamental secundária constatam que as suas tecnologias continuam a ser meras carcaças vazias.
AI Act europeu: um calendário regulamentar a cumprir por etapas
O Parlamento Europeu estruturou o AI Act como um quadro de aplicação progressiva. Algumas obrigações já entraram em vigor, enquanto o quadro completo se estende até 2028. Esta implementação faseada altera a natureza do trabalho de conformidade das empresas.
Tratar a regulamentação como um prazo único conduz a dois erros. O primeiro: ignorar os requisitos já em vigor com o argumento de que «o mais importante só chega mais tarde». O segundo: mobilizar recursos desproporcionados para obrigações que não se aplicam ao papel efetivamente desempenhado pela empresa na cadeia da IA.
Fornecedor, utilizador ou programador: obrigações distintas
O AI Act distingue os diferentes papéis. Uma empresa que utiliza um chatbot comercial não está sujeita às mesmas obrigações que um fornecedor de tecnologias ou um programador de modelos. Identificar o seu papel na cadeia de valor da IA é o primeiro passo concreto para garantir a conformidade.
As PME que integram soluções de IA através de serviços de terceiros (automatização de marketing, análise de dados de clientes, gestão de processos) devem verificar se os seus fornecedores cumprem os novos requisitos. A responsabilidade não desaparece por a ferramenta ser externa.
Estratégias de transformação digital: dar prioridade às iniciativas de maior impacto
Perante a multiplicação de tendências (automatização, personalização, novas expectativas dos consumidores, exigências ambientais), as empresas que mais avançam não são as que lançam mais projetos. São as que concentram os seus recursos em duas ou três iniciativas de maior impacto.
- Mapear os processos internos em que a IA gera ganhos mensuráveis antes de implementar ferramentas adicionais, em vez de acumular soluções tecnológicas
- Investir na formação contínua das equipas de marketing, vendas e gestão da relação com o cliente nas ferramentas já implementadas, antes de acrescentar outras
- Integrar os requisitos regulamentares (AI Act, RGPD) desde a conceção dos projetos digitais, para evitar reformulações dispendiosas a meio do processo
Menos projetos, melhor executados: esta lógica aplica-se sobretudo às PME, cujos recursos humanos e financeiros são limitados. Uma ferramenta de análise preditiva bem dominada por uma equipa com formação gera mais valor do que cinco soluções subutilizadas.
A diferença entre as empresas que transformam o seu modelo de negócio e as que acumulam tecnologias sem as integrar aumenta a cada trimestre. A variável determinante não é o orçamento tecnológico, mas a rapidez com que as equipas desenvolvem competências para utilizar as ferramentas implementadas. Os dados europeus sobre a adoção da IA confirmam-no: a tecnologia está disponível; é a capacidade organizacional que faz a diferença.
