Como medir a penetração tecnológica em Espanha: do capital instalado à utilização real

Dizer que uma tecnologia «penetrou» na economia pode significar coisas diferentes: que as empresas investiram nela, que a têm instalada, que a utilizam em determinados processos ou que a sua utilização já produz efeitos mensuráveis na produtividade. São etapas relacionadas, mas não equivalentes. Confundi-las leva a transformar investimento ou expectativas numa afirmação sobre adoção efetiva.

A análise da CaixaBank Research, publicada em 13 de fevereiro de 2020, abordou uma dificuldade concreta: naquela altura, não havia dados económicos que quantificassem diretamente a inteligência artificial (IA) como tecnologia emergente. Por isso, os autores estimaram a relevância das novas tecnologias através de componentes do stock de capital que podiam facilitar o seu desenvolvimento. O estudo é útil para compreender a base produtiva tecnológica, mas não constitui uma contagem de empresas utilizadoras de IA nem uma medição da sua utilização habitual.

Uma estatística sobre adoção empresarial responde a outra pergunta: que proporção de empresas declara utilizar pelo menos uma ferramenta, numa população e num período definidos. Mesmo esse dado não revela, por si só, a intensidade, a frequência ou o peso económico dessa utilização. O indicador só pode ser bem interpretado quando se identifica o que observa e quem abrange.

O estudo de 2020 utilizou a base EU KLEMS para observar o stock de capital em quatro grupos: software e bases de dados, investigação e desenvolvimento (I&D), computadores e equipamentos de telecomunicações. Os autores combinaram-nos como aproximação ampla à presença económica de tecnologias relacionadas, direta ou indiretamente, com a IA. Não isolaram um investimento específico em IA: as categorias incluem ativos com aplicações que vão muito além dessa tecnologia.

Para comparar o peso desses ativos entre economias e setores, o artigo dividiu o stock agregado dos quatro tipos de capital pelas horas trabalhadas. O resultado é expresso em euros constantes de 2010 por hora trabalhada. Assim, o indicador aproxima o capital tecnológico disponível em relação ao trabalho; não conta utilizadores, licenças, projetos de IA nem tarefas automatizadas.

A medida permite comparar o stock de capital tecnológico por hora trabalhada entre os países e setores abrangidos pela análise. A sua contrapartida é ser uma proxy ampla, não um indicador direto da adoção. Software, equipamento informático e telecomunicações fazem parte das categorias de capital incluídas no indicador; esses dados, por si só, não identificam que empresas utilizam IA nem com que finalidade.

No período estudado, a CaixaBank Research situou Espanha, juntamente com o Reino Unido, abaixo de França e da Alemanha em stock de novas tecnologias por hora trabalhada, embora tenha assinalado que Espanha registara um crescimento elevado nas duas décadas anteriores. O artigo sugeriu que, se essa tendência continuasse, Espanha poderia aproximar-se de França e da Alemanha em cerca de dez anos. Era uma extrapolação condicionada, publicada em 2020, não uma constatação de convergência posterior nem uma previsão atualizada.

A comparação setorial do estudo abrangeu 31 ramos da indústria e dos serviços em Espanha. Os setores com maior stock tecnológico tendiam a coincidir com as categorias de alta tecnologia e intensivas em conhecimento do Eurostat. No entanto, a análise excluía a agricultura e a mineração; por isso, os resultados setoriais não descrevem todos os setores produtivos do país. Além disso, uma classificação setorial não permite concluir que todas as empresas de um ramo tenham o mesmo nível de investimento ou de utilização.

A leitura prática consiste em distinguir capacidade tecnológica instalada de adoção empresarial. O stock agregado de capital de um setor não indica quantas empresas desse setor utilizam IA, com que intensidade ou com que resultados. Para responder a essas perguntas, são necessários indicadores diferentes, definidos para a população e o período que se pretende analisar.

Para conhecer a utilização declarada de IA pelas empresas espanholas, convém recorrer a um inquérito que pergunte especificamente por essa tecnologia e analisar a respetiva definição e população. O Inquérito do Banco de Espanha sobre a Atividade Empresarial (EBAE) incluiu, no quarto trimestre de 2024, perguntas sobre IA generativa e preditiva, entre outras tecnologias. Nos resultados, 19,9 % das empresas inquiridas declararam utilizar pelo menos um sistema de IA; entre as utilizadoras, predominava a utilização experimental ou em projetos-piloto. Esta percentagem corresponde à EBAE e à sua definição, não ao stock de capital da EU KLEMS.

A série do INE oferece outra perspetiva, com população e questionário próprios. Nos resultados definitivos relativos ao ano de 2025 e ao primeiro trimestre de 2026, publicados em 22 de outubro de 2026, o INE informou que 33,6 % das empresas com dez ou mais pessoas ao serviço utilizaram tecnologias de IA no primeiro trimestre de 2026. A percentagem não deve ser comparada diretamente com a estimativa da EBAE: diferem a cobertura, o desenho do inquérito e a forma de calcular a taxa.

A tabela não ordena as percentagens nem apresenta uma evolução homogénea. Ajuda a distinguir perguntas de medição: quanto capital tecnológico existe e que empresas declaram utilizar IA. Para analisar uma tendência ao longo do tempo, é necessário manter constantes a fonte, a população e a definição, ou explicar cuidadosamente por que razão se comparam séries diferentes.

As previsões de mercado ou os cenários de crescimento podem ajudar a compreender expectativas, investimento potencial ou a dimensão futura de um setor. Não são, por si só, medidas de adoção observada. Para avaliar uma previsão, é necessário identificar a variável projetada, o horizonte temporal, os pressupostos e se diz respeito a vendas, despesas, produtividade ou número de empresas utilizadoras. Uma projeção de mercado não demonstra que a tecnologia já esteja implementada.

A análise da CaixaBank Research aqui referida foi publicada em fevereiro de 2020 e descreve as medidas e tendências examinadas nesse estudo. Para avaliar a situação noutro período, a comparação deve recorrer a dados correspondentes a esse período e à mesma variável. O INE informa sobre a utilização empresarial de IA no primeiro trimestre de 2026; a EBAE pergunta sobre a utilização de IA e recolhe categorias de intensidade de utilização no módulo do quarto trimestre de 2024. São referências com datas e desenhos distintos.

Nenhuma destas estatísticas demonstra, por si só, o impacto causal da tecnologia na produtividade. Para o estimar, é necessário estudar resultados económicos e considerar fatores como formação, mudanças organizacionais, investimento complementar e diferenças entre empresas. Presença, utilização e impacto são níveis de análise distintos; passar de um para outro exige dados específicos, não uma extrapolação automática.

Para uma empresa que avalia um investimento, um indicador de capital agregado serve de contexto sobre a capacidade tecnológica de um país ou setor, mas não substitui a avaliação dos seus próprios processos. A taxa de utilização declarada pode mostrar que uma tecnologia já está presente numa parte do tecido empresarial, mas não indica se a sua aplicação se adequa a uma organização específica, se responde a uma necessidade ou se compensa os custos de implementação.

Uma leitura prudente separa três perguntas. Que infraestrutura existe? A resposta vem de dados sobre stock e investimento. Quem utiliza a tecnologia? A resposta vem de inquéritos de adoção que especificam população e período. Que resultados produz? São necessários indicadores de desempenho e métodos capazes de distinguir o efeito da tecnologia de outras mudanças simultâneas.

A conclusão mais útil não é que uma tecnologia esteja, em termos absolutos, «adotada» ou «por chegar». É verificar o que cada número mede antes de o utilizar para tomar decisões. O estudo de 2020 ajuda a compreender a acumulação de capital facilitador; os inquéritos do Banco de Espanha e do INE descrevem a utilização declarada de IA em universos concretos. Lidos em conjunto, oferecem contexto complementar, desde que se mantenham claras as diferenças de data, unidade e definição.