Como medir a adoção tecnológica das empresas espanholas: o que revela o capital investido

Dizer que uma empresa «adoptou» uma tecnologia pode referir-se a situações muito distintas: comprar uma licença, testar uma ferramenta, usá-la com regularidade ou integrá-la em processos que alteram a produção. A compra por si só não demonstra integração nem permite saber se a tecnologia tem um efeito apreciável no negócio.

Esta distinção importa ao interpretar os indicadores. Uma cifra de capital tecnológico descreve recursos associados a certas categorias de ativos, enquanto uma medição do uso empresarial teria de precisar que organizações contam como utilizadoras e sob que definição. Não são medidas intercambiáveis: investimento e utilização habitual respondem a perguntas diferentes.

A análise da CaixaBank Research publicada a 13 de fevereiro de 2020 estuda a relevância económica do capital associado a tecnologias novas em Espanha e noutros países avançados. Não oferece uma cifra direta de empresas espanholas que usem inteligência artificial. A sua utilidade está em mostrar como aproximar a intensidade tecnológica quando as estatísticas não quantificam diretamente essa tecnologia concreta.

Para aproximar a presença de tecnologias emergentes, o estudo utiliza quatro categorias de capital da base EU KLEMS: software e bases de dados, investigação e desenvolvimento, computadores e equipamentos de telecomunicações. Combina-as e relaciona-as com as horas trabalhadas. O resultado expressa-se em euros constantes de 2010 de capital tecnológico por hora trabalhada.

A escolha evita apresentar uma cifra de uso de IA que os dados empregues não oferecem. No planteamento do artigo, a IA é demasiado recente para dispor de uma medida económica direta comparável; por isso, o capital selecionado representa um conjunto mais amplo de ativos que pode contribuir para desenvolver ou utilizar tecnologias digitais. É um indicador indireto, não uma medição de algoritmos instalados, projetos em produção nem resultados empresariais.

O denominador também altera a leitura: capital por hora trabalhada não equivale ao gasto total de um país ou setor. Permite comparar a intensidade relativa de capital tecnológico em relação ao trabalho, mas não informa por si só do número de companhias que investem, do tamanho de cada investimento nem da sua rentabilidade. Também não determina por si só o grau de utilização dos ativos contabilizados.

Com os dados históricos que analisa, a CaixaBank Research situa Espanha abaixo dos Estados Unidos, França e Alemanha em capital tecnológico por hora trabalhada, embora destaque que a medida cresceu com rapidez em Espanha durante as duas décadas examinadas. A comparação descreve uma trajetória passada, não uma garantia de convergência: o artigo planteava que Espanha poderia aproximar-se de França ou Alemanha em uns dez anos se se mantivessem as tendências observadas.

A comparação setorial para Espanha abrange 31 ramos de indústria e serviços; o estudo exclui agricultura e mineração desse detalhamento. Os seus autores identificam diferenças entre setores com níveis altos e médios-baixos de capital tecnológico, e relacionam os primeiros com atividades classificadas pela Eurostat como de alta tecnologia ou intensivas em conhecimento. A média nacional oculta essa heterogeneidade: o indicador não implica que todas as atividades adotem tecnologias ao mesmo ritmo.

O texto também adverte que a classificação de maquinaria pode ocultar componentes tecnológicos. Como exemplo, aponta que alguns robôs industriais contabilizam-se dentro de categorias gerais de maquinaria, não necessariamente nas partidas usadas para construir o seu indicador. Por isso, uma comparação baseada em categorias contábeis pode representar de forma incompleta tecnologias físicas cuja função digital não fica identificada por separado.

A análise da CaixaBank Research observa capital tecnológico acumulado e relaciona-o com horas trabalhadas; não mede diretamente quantas empresas incorporaram uma tecnologia às suas operações. Por isso, os seus resultados não devem ser apresentados como uma taxa de adoção empresarial. O tipo de dado delimita a conclusão: o indicador permite falar de intensidade de capital, não de uso declarado pelas companhias.

O estudo também não é uma previsão de mercado. A sua comparação baseia-se em categorias de capital e dados históricos, enquanto uma projeção sobre uma tecnologia concreta pode referir-se a um cenário futuro. Para pôr duas cifras em contexto haveria que verificar que partilham período, população, definição tecnológica e unidade de medida; o artigo de 2020, por si só, não permite validar uma previsão comercial.

Ao ler uma afirmação sobre adoção, convém identificar o que conta: organizações, empregados, licenças, projetos, gasto ou capital acumulado. Também importam o ano de referência, os setores incluídos e se o dado distingue entre uma prova pontual e o uso habitual. Sem essa precisão, uma cifra pode descrever um fenómeno distinto do que parece medir.

O indicador de capital não permite deduzir que tecnologia deveria comprar uma PME concreta. Ajuda a entender uma questão estrutural: a capacidade tecnológica de uma economia depende de investimento em ativos complementares, como software, dados, equipamentos e I&D, e essa capacidade não se distribui uniformemente entre setores. A decisão empresarial deve partir do processo que se quer melhorar, não de uma lista de tendências.

Uma investigação de 2025 da Universitat de València baseada em 30 entrevistas a empresas da Comunitat Valenciana que utilizam IA examina como passam da intenção à prática e que fricções organizativas surgem. Pelo seu método e âmbito, aporta experiências qualitativas, não uma estimação da proporção de empresas espanholas que adota IA. A integração organizativa e a presença de capital são questões diferentes.

Para decidir se testar uma solução, uma PME pode colocar-se perguntas concretas: que tarefa muda?, que dados requer?, com que sistema existente deve ligar-se?, quem se responsabiliza pelo seu uso e manutenção? Uma prova delimitada pode aportar informação prática sobre compatibilidade e custos. Não demonstra, por si mesma, que a solução vá integrar-se a maior escala nem que os seus resultados se repitam noutras empresas.

O trabalho da CaixaBank Research utiliza a EU KLEMS e compara categorias de capital com dados históricos. Os seus resultados descrevem diferenças em intensidade de capital e tendências do período estudado, mas não medem diretamente a adoção de IA. Para valorar o impacto de um investimento sobre a produtividade faria falta relacionar ambas as variáveis com um método adequado, algo distinto de observar a evolução do capital por hora trabalhada.

Também há limites de cobertura: o detalhamento setorial citado inclui indústria e serviços, não agricultura nem mineração, e a classificação contábil não identifica sempre os ativos tecnológicos com precisão. O indicador agregado pode variar por composição setorial e pela forma como se regista o capital. Além disso, o dado por hora trabalhada não equivale a uma medição direta do uso empresarial de uma tecnologia.

A conclusão útil é delimitada: a análise documenta que o capital associado a tecnologias digitais ganhou relevância em Espanha no período observado e que o seu peso difere entre países e setores. Para falar de adoção empresarial atual fazem falta dados de uso com uma data de referência clara. Capital, uso habitual e resultados são níveis distintos; distingui-los evita converter investimento ou expectativa numa afirmação sobre implantação generalizada.