Há um risco real de Portugal ficar para trás na corrida à Inteligência Artificial? A resposta curta é sim — e o risco é imediato. Mas não por um problema de talento. Os nossos engenheiros e cientistas de dados estão entre os melhores do mundo. O risco real chama-se escala, velocidade e subinvestimento crónico, quando comparados com ecossistemas como o norte-americano, o britânico ou o do norte da Europa.

Se a Inteligência Artificial (IA) é a eletricidade do século XXI, a janela de oportunidade para não sermos meros importadores e consumidores dependentes desta tecnologia está a fechar-se. E, para não a perdermos, precisamos agir em três frentes ao mesmo tempo: empresas, governo e universidades.

O maior obstáculo não é a tecnologia. É a cultura.

Ficarmos para trás não tem origem na falta de computadores ou de algoritmos. Tem origem na falta de ambição e de velocidade cultural. A maioria das empresas portuguesas ainda olha para a Inteligência Artificial como uma ferramenta de poupança de custos ou de produtividade individual — o equivalente a dar um super-assistente a cada colaborador para escrever e-mails ou resumir relatórios mais depressa. Mas, isso é apenas a ponta do icebergue.

A IA não veio para automatizar tarefas do passado, veio sim para reconfigurar o valor e os modelos de negócio do futuro. A hiperpersonalização de campanhas, produtos e experiências, que há poucos anos era economicamente inviável, torna-se hoje possível através da Creative AI. Quem continuar a discutir isto apenas em comités de aprovação, a um ritmo de burocracia interna, será colonizado digitalmente pela concorrência que já não está à espera.

Três fatores vão separar quem sobrevive de quem desaparece

Daqui a cinco anos, a linha divisória entre as empresas que prosperaram e as que desapareceram não será determinada por quem tinha o orçamento mais avassalador ou os engenheiros mais brilhantes. Será determinada pela arquitetura de adaptabilidade de cada organização. E, na minha opinião, isso resume-se a três fatores:

  1. Custo marginal zero vs. estruturas rígidas. As empresas que prosperam reconfiguraram o seu modelo para operar com um custo marginal que tende para zero na criação de valor e na personalização à escala: pede-se um plano de marketing ou um design à medida, e a IA gera-o em segundos. As que ficam para trás usaram a IA apenas como remendo para acelerar processos antigos, continuam reféns de ciclos humanos longos para tarefas repetitivas, e acabam esmagadas na margem e na velocidade.
  2. Soberania de dados próprios vs. dependência de terceiros. Os modelos públicos de IA tornaram-se uma commodity barata, acessível a qualquer concorrente. O verdadeiro diferencial competitivo é a fábrica de dados de que cada empresa é proprietária. São dados limpos, unificados e exclusivos, que alimentam uma inteligência coletiva que mais ninguém tem. Quem se limita a comprar licenças de software e a injetar dados desorganizados em sistemas de terceiros não está a construir propriedade intelectual nem barreiras de entrada e é facilmente substituível.
  3. Organizações “maestras” vs. organizações hierárquicas. As empresas que vão liderar redesenharam a sua cultura para um modelo ágil e descentralizado: organogramas achatados, equipas pequenas e multidisciplinares lideradas por profissionais que dominam o negócio e orquestram ecossistemas de agentes autónomos de IA. As que ficam para trás mantêm chefias intermédias burocráticas e o medo cultural do erro — colaboradores a fazer prompts básicos, enquanto os diretores continuam a exigir relatórios em PowerPoint que demoram semanas a aprovar.

Planos imediatos para empresas, governo, universidades

Não há solução sem que as três frentes se movam em simultâneo.

As empresas, na sua maioria PMEs avessas ao risco, precisam mudar o foco da eficiência operacional de curto prazo (cortar custos) para a criação de novos modelos de receita. Isso começa por limpar e unificar as infraestruturas de dados hoje, pois os dados proprietários desorganizados significam, inevitavelmente, uma IA disfuncional amanhã. E também por criar sandboxes internas onde as equipas possam testar e errar sem a burocracia dos comités tradicionais.

Já o Governo precisa de desburocratizar e financiar com critério. De pouco serve uma estratégia nacional de IA no papel se o acesso a incentivos for um pesadelo administrativo. É preciso criar canais de financiamento rápidos e benefícios fiscais agressivos para quem investe em infraestrutura de computação avançada, e o Estado tem de liderar pelo exemplo. Introduzir IA na saúde, na justiça e na administração pública é um primeiro passo para criar um mercado interno que puxe pelas startups nacionais, com regulamentação clara e alinhada com o EU AI Act que proteja sem asfixiar a inovação.

Quanto às universidades, estas continuam a formar profissionais de excelência, mas com um modelo curricular demasiado rígido. A IA já não é tema exclusivo da Engenharia Informática: um estudante de Gestão, Direito, Medicina ou Belas Artes tem de sair da universidade a saber orquestrar IA na sua área. Isso exige parcerias público-privadas onde teses e investigação sejam feitas dentro das empresas, para resolver problemas reais de mercado.

O mercado vai dividir-se em dois tipos de organizações: as empresas-plataforma, que usam os seus dados e a sua IA para ditar as regras do jogo e antecipar as necessidades do consumidor em tempo real; e as empresas-fantasma, que continuam abertas, mas cujas margens e relevância já morreram — ainda que os seus gestores não se tenham dado conta disso.

A escolha que cada líder tem de fazer na próxima segunda-feira não é se vai ou não adotar Inteligência Artificial. A escolha é se quer ser o maestro que redesenha o futuro da sua indústria, ou o músico que continua a tocar enquanto o barco se afunda.