IA generativa nas empresas: distinguir utilização, investimento e expectativas

A pergunta «Quantas empresas utilizam IA?» parece simples, mas a resposta depende do que se entende por utilizar. Uma organização pode ter permitido que parte dos trabalhadores experimentasse uma ferramenta, estar a realizar um projeto-piloto limitado, ter integrado um sistema numa tarefa específica ou depender dele em processos habituais. São situações diferentes, embora possam aparecer agrupadas sob a mesma etiqueta numa apresentação empresarial. Uma experiência ocasional não equivale a uma utilização regular, que pode envolver procedimentos, responsabilidades e regras de trabalho próprias.

Para analisar a adoção empresarial, convém distinguir pelo menos quatro etapas: exploração, teste, implementação e utilização continuada. A primeira pode refletir interesse; a segunda, uma avaliação limitada; a terceira, uma decisão organizacional e técnica; a quarta, uma integração que se mantém ao longo do tempo. Um valor de adoção só é interpretável quando explica que etapa contabiliza e a quem pergunta. Sem esses elementos, não é possível saber quantas empresas transformaram uma iniciativa numa prática de trabalho. Também importa perceber se a medida se baseia na avaliação da empresa, na experiência dos trabalhadores ou em provas de que o sistema é efetivamente utilizado.

Importa também saber o que significa «empresa». Um inquérito pode contabilizar unidades legais, grupos empresariais ou estabelecimentos. Os resultados não são intercambiáveis: um grupo com várias sociedades pode ser representado de forma diferente consoante a unidade estatística escolhida. Em Espanha, o INE descreve o seu inquérito às TIC nas empresas como uma operação cujos dados são recolhidos diretamente junto das unidades legais. Esta precisão ajuda a interpretar o universo observado, mas não deve ser confundida com uma medição individual de cada equipa ou trabalhador. A resposta de uma unidade legal não revela, por si só, quantas pessoas utilizam uma ferramenta nem com que frequência.

As estatísticas oficiais são um ponto de partida útil porque documentam a população estudada, o método e as definições de forma mais estruturada do que um anúncio comercial. O INE indica que o seu Inquérito à Utilização das TIC e ao Comércio Eletrónico nas Empresas procura obter informação harmonizada e comparável a nível europeu e é elaborado de acordo com as indicações do Eurostat. O questionário abrange diferentes áreas tecnológicas e pode incluir módulos sobre assuntos específicos. Esta documentação ajuda a compreender o que está a ser medido e o enquadramento em que os resultados devem ser lidos.

Este desenho é útil para observar a presença de determinadas tecnologias no tecido empresarial, mas não transforma automaticamente o inquérito numa análise detalhada de cada implementação. A percentagem de empresas que declara utilizar uma tecnologia não revela, por si só, quantas pessoas a utilizam, com que frequência, para que tarefas, com que despesa ou com que efeito na produtividade. Uma estatística de adoção responde a uma pergunta sobre empresas; não substitui uma avaliação do impacto laboral ou económico. Um valor de utilização declarado pode ser informativo e, ainda assim, deixar por esclarecer várias questões práticas que exigem outros dados e métodos adequados.

Verifique a definição antes de ler a percentagem

Ao analisar um resultado, procure o período de referência, o universo de empresas, a dimensão mínima incluída, o setor, a unidade de contagem e a formulação exata da pergunta. Verifique também se o valor se refere à inteligência artificial em geral ou à IA generativa. Não é prudente tratar as duas expressões como equivalentes: uma categoria ampla pode incluir utilizações que não recorrem a modelos generativos, ao passo que um inquérito centrado na IA generativa delimita uma tecnologia mais específica. Se a tabela não permitir esclarecer essa distinção, a conclusão deve conservar essa limitação, em vez de presumir um âmbito mais restrito.

Os inquéritos empresariais oferecem outro tipo de evidência. Podem perguntar aos gestores sobre planos, obstáculos, orçamentos ou utilizações declaradas. Ajudam a conhecer prioridades e perceções, mas os resultados dependem de quem responde, de como a amostra é selecionada e da redação das perguntas. Dizer que uma empresa «está a explorar» uma tecnologia não equivale a afirmar que a implementou; declarar uma intenção de investimento também não prova que a despesa tenha sido realizada. Mesmo um inquérito rigoroso descreve as respostas recolhidas segundo o seu método, e não necessariamente a observação direta de todos os sistemas em funcionamento.

Os anúncios de investimento e os acordos com fornecedores descrevem decisões ou compromissos comunicados publicamente. São relevantes para compreender a orientação de uma empresa, mas não demonstram, por si só, que o sistema esteja operacional, abranja todos os trabalhadores ou produza os benefícios esperados. Para passar do anúncio a uma prova de implementação, seriam necessários dados posteriores sobre implantação, alcance, continuidade e resultados, segundo critérios que permitissem verificar o que foi efetivamente posto em funcionamento. Um projeto pode ser anunciado antes de se definir o seu âmbito final; isso não invalida o anúncio, mas limita o que pode demonstrar nesse momento.

Os fornecedores podem publicar valores agregados de utilizadores, pedidos ou atividade nas suas plataformas. Estas métricas podem dar indicações sobre a utilização do próprio serviço, mas não representam necessariamente a adoção em todas as empresas nem descrevem o objetivo de cada interação. Uma conta ativa pode corresponder a um teste ocasional; o volume de pedidos não revela, por si só, quantas organizações institucionalizaram a utilização. Convém ainda considerar o interesse comercial de quem divulga os dados e procurar definições, período, cobertura e método de contagem antes de os interpretar.

Dois valores percentuais não são comparáveis apenas por ambos se referirem à IA nas empresas. Podem diferir quanto ao país, ano, dimensão da empresa, atividade económica, população inquirida e definição de utilização. Podem também medir momentos distintos: a data de publicação de um relatório nem sempre coincide com o período a que dizem respeito as respostas. Antes de inferir uma tendência, convém alinhar estas dimensões ou explicar por que motivo a comparação é aproximada. Se as diferenças de âmbito não puderem ser esclarecidas, os valores não devem ser apresentados como se resultassem da mesma medição.

Uma comparação temporal é mais sólida quando mantém a mesma pergunta, metodologia e população, ou quando a fonte explica as alterações e permite interpretá-las. Se a definição da tecnologia mudar, um aumento aparente pode dever-se, em parte, ao novo critério. Se a amostra mudar, o resultado pode refletir uma composição diferente das empresas. Uma alteração do indicador não prova automaticamente uma alteração equivalente nas práticas empresariais. Por isso, uma análise de tendência deve distinguir mudanças nos comportamentos declarados de mudanças no que o inquérito contabiliza ou na população que abrange.

O âmbito do inquérito também importa. Uma média nacional pode ocultar diferenças entre dimensões de empresas ou setores. Um valor recolhido junto de organizações que já utilizam serviços digitais avançados não deve ser apresentado como representativo de todo o tecido produtivo sem justificação metodológica. Além disso, as conclusões de uma amostra de responsáveis tecnológicos não descrevem necessariamente o que acontece nos locais de trabalho. Quando os relatórios não detalham estes aspetos, é preferível apresentar o resultado como um sinal parcial e não como uma medida universal.

Para avaliar se a IA está a tornar-se parte integrante de uma empresa, pode aplicar-se uma sequência de verificações. Não se trata de uma escala estatística oficial, mas de um quadro de leitura que ajuda a não confundir atividade com resultados:

• Exploração: existe interesse, formação inicial ou avaliação de opções.
• Teste: há um projeto-piloto com utilizadores, tarefas e limites definidos.
• Implementação: a ferramenta está integrada num processo e tem responsáveis e regras de utilização.
• Continuidade: a utilização mantém-se ao longo do tempo e são revistos custos, qualidade, riscos e resultados.

Cada etapa exige provas diferentes. Um comunicado de imprensa pode confirmar que uma empresa anunciou um projeto; não basta para provar que a utilização é habitual. Um inquérito interno pode descrever as experiências dos trabalhadores; para avaliar resultados seriam necessários indicadores definidos e uma comparação adequada. Uma estatística oficial pode indicar quantas empresas declaram utilizar IA sem detalhar necessariamente o grau de integração de cada uma. Este quadro é útil precisamente porque separa essas afirmações, em vez de tratar um único sinal de atividade como prova de todas as etapas seguintes.

A evidência mais convincente combina fontes independentes e complementares: uma medição oficial com definições claras, informação empresarial sobre o alcance efetivo da implementação e, quando se alegam benefícios, uma avaliação que explique como foram medidos. Não é necessário exigir que cada fonte responda a todas as perguntas. É, porém, importante evitar que um indicador limitado sustente conclusões que não pode demonstrar. A consistência entre as medidas, e não o volume de anúncios, permite construir uma interpretação mais sólida.

A informação documentada aqui permite descrever a estrutura do inquérito espanhol às TIC nas empresas e explicar por que motivo as suas definições ajudam a interpretar os resultados. Permite também estabelecer uma distinção metodológica entre estatísticas sobre empresas, declarações de intenção, atividade numa plataforma e avaliações de impacto. Este enquadramento ajuda a analisar futuros valores com maior precisão; não basta, porém, para afirmar que a adoção da IA generativa está a crescer em Espanha ou na Europa no seu conjunto. Um enquadramento rigoroso deve esclarecer os limites da evidência disponível, não transformá-los numa conclusão sobre a tendência.

Para sustentar uma conclusão de crescimento, seria necessário reunir resultados comparáveis de diferentes períodos, confirmar que a definição de utilização se mantém e verificar que o universo estatístico não mudou de forma a alterar a interpretação. Para afirmar que a utilização se consolidou, seriam também necessários sinais de continuidade e integração, e não apenas de experimentação. E, para atribuir melhorias de produtividade à IA, seria preciso distinguir o seu contributo de outras alterações nos processos, no pessoal ou no investimento. Cada afirmação exige, portanto, provas adequadas ao seu alcance.

A conclusão prudente não é que a adoção não exista, mas que cada indicador responde a uma pergunta diferente. Um inquérito oficial pode medir utilizações declaradas num enquadramento definido; um inquérito de expectativas pode descrever intenções; uma comunicação empresarial pode documentar um anúncio; e os dados de uma plataforma podem oferecer uma perspetiva parcial da atividade. Nenhum deve ser apresentado automaticamente como substituto dos outros. Enquanto não houver séries comparáveis e evidência de implementação continuada, a tendência geral deve permanecer em aberto.