Adoção de IA na UE: a lacuna entre os 20% reais e as projeções da Gartner

O relatório da Funcas sobre a adoção de tecnologias de inteligência artificial na União Europeia revela um crescimento sustentado, mas longe da saturação. Segundo os dados recolhidos, a proporção de empresas que utilizam IA passou de 7,6% para 20% em quatro anos. Esta cifra, embora positiva, contrasta com a narrativa de adoção massiva que frequentemente domina as manchetes tecnológicas, mostrando uma realidade mais matizada no tecido empresarial europeu.

A curva de adoção segue padrões clássicos de difusão tecnológica, onde a maioria das empresas ainda se encontra em fase de experimentação ou implementação piloto. A lacuna entre adoção e uso intensivo é particularmente notável: muitas organizações que declaram usar IA fazem-no de forma superficial, sem integrar a tecnologia nos seus processos de negócio centrais. Esta discrepância sugere que o valor real gerado pela IA ainda não se materializou plenamente na produtividade operacional da maioria das firmas.

Além disso, a heterogeneidade setorial desempenha um papel crucial nestas cifras. Enquanto indústrias como a tecnologia ou os serviços financeiros avançam com maior celeridade, setores tradicionais como a manufatura ou a agricultura mostram uma adoção mais lenta devido à complexidade dos seus processos e à necessidade de maior investimento inicial. Esta diversidade explica por que a média de 20% pode ocultar dinâmicas internas muito distintas dentro de cada setor económico.

A Gartner, por sua vez, apresenta um panorama mais otimista nas suas tendências estratégicas para 2026. O relatório destaca a importância das plataformas de desenvolvimento nativas de IA e da supercomputação como pilares fundamentais para a transformação digital. Segundo a Gartner, as empresas que integrarem agentes, semântica e plataformas convergentes superarão os seus concorrentes, aproveitando a capacidade destas ferramentas para automatizar fluxos de trabalho complexos e gerar insights em tempo real.

A firma de análise prevê que, até 2030, pelo menos uma em cada dez empresas será AI-first, tendo superado os seus rivais através da adoção destas tecnologias. Esta projeção sugere uma aceleração significativa nos próximos anos, embora não especifique o ritmo exato de adoção intermédio entre 2026 e 2030. O conceito de AI-first implica que a inteligência artificial deixa de ser uma ferramenta auxiliar para se tornar o núcleo da estratégia empresarial e da tomada de decisões.

Este cenário otimista baseia-se na maturação das infraestruturas de suporte e na redução dos custos de inferência. A Gartner argumenta que a convergência de dados, analítica e IA permitirá às organizações escalar as suas soluções de forma mais eficiente. No entanto, esta visão requer que as empresas superem as barreiras culturais e técnicas que atualmente travam a implementação generalizada, algo que não está garantido para todas as organizações.

A discrepância entre os dados da Funcas e as projeções da Gartner explica-se por vários fatores estruturais. Em primeiro lugar, o enquadramento regulatório europeu impõe requisitos de transparência, segurança e privacidade que retardam a implementação de soluções de IA. O Regulamento de IA da UE, embora ainda em fase de implementação, já está a influenciar as decisões de investimento das empresas, que priorizam a conformidade legal sobre a velocidade de implantação.

Em segundo lugar, a escassez de talento especializado em IA e dados limita a capacidade das empresas para desenvolver e implementar soluções próprias. Muitas organizações dependem de fornecedores externos, o que aumenta os custos e reduz o controlo sobre a tecnologia. Esta dependência externa pode criar gargalos na inovação interna e dificultar a adaptação rápida dos modelos de IA às necessidades específicas de cada negócio.

Finalmente, a infraestrutura de computação e armazenamento de dados na Europa continua a estar atrás da dos Estados Unidos e da Ásia, o que afeta a escalabilidade das soluções de IA. A disponibilidade de centros de dados de última geração e a capacidade de processamento na nuvem são determinantes para o desempenho dos modelos de IA. Esta desvantagem infraestrutural pode traduzir-se em maiores latências e custos operacionais, desincentivando a adoção em grande escala por parte das empresas europeias.

Um dos sinais de mudança mais relevantes em 2026 é a decisão da Comissão Europeia de designar a Amazon Web Services (AWS) e a Microsoft Azure como guardiões sob a Lei dos Mercados Digitais (DMA). Esta medida, anunciada em junho de 2026, implica que estas plataformas deverão cumprir obrigações de interoperabilidade, portabilidade de dados e não discriminação. Esta designação marca um marco na regulação da infraestrutura de nuvem na Europa.

A designação da AWS e da Azure como guardiões, apesar de não cumprirem os limiares quantitativos habituais, reflete o peso crescente da infraestrutura de nuvem no ecossistema de IA europeu. A interoperabilidade forçada poderia facilitar a migração de cargas de trabalho entre fornecedores, reduzindo os custos de mudança e fomentando a concorrência. Isto poderia acelerar a adoção de IA ao tornar as soluções de nuvem mais acessíveis para as empresas europeias, eliminando barreiras técnicas que antes limitavam a flexibilidade dos utilizadores.

Além disso, a obrigação de portabilidade de dados permite às empresas mover os seus ativos digitais sem fricções contratuais ou técnicas artificiais. Isto empodera os utilizadores finais, que podem negociar melhores condições com os seus fornecedores de nuvem. No contexto da IA, onde os dados são o insumo principal, esta capacidade de mobilidade é crucial para garantir que as organizações não fiquem presas em ecossistemas fechados e possam aproveitar as melhores soluções disponíveis no mercado.

Para as empresas que procuram integrar a IA de forma sustentável, é crucial distinguir entre a experimentação inicial e a implementação em escala. A governança da IA deve ser um componente central da estratégia, não um acréscimo posterior. Isto inclui estabelecer quadros de ética, auditoria e responsabilidade que garantam o uso responsável da tecnologia, assegurando que os modelos de IA sejam transparentes, justos e alinhados com os valores da organização.

Além disso, as organizações devem priorizar a formação do seu pessoal e a construção de uma cultura de dados. A adoção de IA não é apenas um projeto tecnológico, mas uma transformação organizacional que requer mudanças em processos, papéis e mentalidades. A colaboração com fornecedores especializados pode acelerar este processo, mas deve ser acompanhada de uma estratégia clara de independência tecnológica e controlo de dados, evitando a dependência excessiva de soluções de terceiros.

Em resumo, fechar a lacuna entre a adoção atual e as projeções futuras requer uma abordagem integral que combine a inovação tecnológica com a adaptação organizacional e o cumprimento regulatório. As empresas que conseguirem equilibrar estes elementos estarão melhor posicionadas para aproveitar as oportunidades que a inteligência artificial oferece no mercado europeu, transformando a lacuna atual numa vantagem competitiva sustentável.