As ambições de IA da Europa na competição global: uma colônia abrangente de análise-digital ou o avanço vem?

Inteligência artificial: a UE pode acompanhar os EUA e a China?

A União Europeia (UE) estabeleceu um objetivo ambicioso: quer assumir um papel de liderança global no campo da inteligência artificial (IA). O foco deve estar na IA confiável e centrada em humanos. Esse objetivo é baseado nos pontos fortes da Europa: um excelente cenário de pesquisa e um forte compromisso com os valores éticos. A UE se esforça para alcançar a soberania tecnológica e, ao mesmo tempo, usar o potencial econômico da IA ​​de maneira ideal.

No entanto, a realidade parece mais complexa. A Europa está lutando com desafios estruturais que afetam significativamente sua competitividade na corrida global de IA com os EUA e a China. Esses desafios dizem respeito a vários aspectos, desde a fragmentação do mercado interno digital até as dificuldades na comercialização dos resultados da pesquisa.

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Os desafios centrais em uma visão geral

Fragmentação do mercado interno digital

Diferentes regulamentos nacionais, padrões, regras de acesso a dados e barreiras linguísticas dificultam o crescimento das empresas de IA em toda a Europa e de obter efeitos de escala.

O "paradoxo europeu"

A discrepância entre excelente pesquisa e lenta implementação em produtos comercializáveis ​​é particularmente clara no setor de IA.

Gap de financiamento

Comparado aos EUA e China, há uma lacuna significativa no financiamento de capital de risco, especialmente nas fases de crescimento posteriores das startups de IA.

Falta de coordenação

A coordenação entre o nível da UE e os Estados membros até agora tem sido frequentemente ineficaz, moldada por abordagens nacionais fragmentadas e estruturas de governança inadequadas.

Desafios regulatórios

Iniciativas como a Lei da IA ​​visam abordar problemas por meio de harmonização e maior disponibilidade de dados. No entanto, existem preocupações sobre possíveis obstáculos à inovação e altos custos de conformidade, especialmente para empresas pequenas e médias (PMEs) e start-ups.

Migração de talentos

A Europa perde especialistas em IA altamente qualificados para os Estados Unidos e outras regiões, o que enfraquece ainda mais a força inovadora.

O ponto de partida: ambição e realidade

A União Europeia confirmou seu objetivo em vários documentos de estratégia e iniciativas para desempenhar um papel de liderança no desenvolvimento e aplicação da IA. A estratégia visa fazer da Europa um centro global de IA confiável e centrado em humanos.

Essa visão é baseada na suposição de que os pontos fortes da Europa - um excelente cenário de pesquisa e um forte compromisso com os princípios éticos - podem servir como base para o sucesso. Estratégias como a “abordagem européia da inteligência artificial” formulam objetivos claros para fortalecer a pesquisa e as capacidades industriais e promover a introdução da IA.

No entanto, a realidade parece diferente. A Europa enfrenta desafios consideráveis ​​que colocam em risco sua competitividade no mercado global de IA. Um dos maiores desafios é a lacuna maciça nos investimentos em capital de risco em comparação com os EUA e a China. Essa escassez de capital dificulta a escala de startups promissoras de IA.

Além disso, há a fragmentação contínua do mercado interno digital, o que dificulta oferecer suas soluções de maneira rápida e eficiente nas fronteiras nacionais. Isso leva a custos mais altos e tempos de introdução de mercado mais longos, o que afeta a competitividade das empresas européias de IA.

O paradoxo europeu no setor de IA

A Europa há muito tempo está lutando com o "paradoxo europeu": a dificuldade de implementar sua força na pesquisa básica de pesquisa e publicação científica em produtos, serviços e líderes de mercado comercialmente bem -sucedidos. Esse fenômeno ainda parece exacerbado na área da IA, uma tecnologia que depende particularmente fortemente do crescimento rápido, grandes quantidades de dados e consideráveis ​​investimentos de capital.

As fraquezas estruturais da Europa-falta de capital de risco, mercados fragmentados e comercialização lenta-uma desvantagem particularmente no setor de IA. Os concorrentes globais como os EUA e a China têm ecossistemas que atendem melhor aos requisitos do desenvolvimento de IA com enormes mercados interiores, sólido capital de risco e plataformas de tecnologia dominantes.

A fragmentação do mercado interno digital: um obstáculo à escala

O sonho de um mercado interno digital uniforme na União Europeia ainda está longe da realidade para as empresas de IA que desejam expandir em toda a Europa. Em vez de um mercado homogêneo, a Europa geralmente se assemelha a uma “retalhos” na qual cada país busca suas próprias regras e prioridades na área digital. Essa fragmentação representa um obstáculo significativo para a escala de soluções de IA e afeta a competitividade das empresas europeias em comparação global.

As causas desta fragmentação são variadas e profundas:

Divergência regulatória

Embora existam legislação em toda a UE, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR), sua interpretação e execução diferentes pelas 27 autoridades nacionais levam a considerável incerteza e complexidade legais para as empresas. Mesmo esforços recentes de harmonização, como a Lei dos Mercados Digitais (DMA), fornecem o risco de fortalecer a fragmentação, em vez de reduzir a fragmentação por aplicação inconsistente. A Lei da IA, a lei central para regular a IA, visa completar a harmonização, a fim de impedir precisamente tais desvios nacionais. No entanto, há preocupações de que diferentes implementações nacionais, capacidades das autoridades de supervisão e possivelmente especificações ou interpretações nacionais possam levar novamente à fragmentação de fato.

Padrões ausentes

A falta de padrões técnicos uniformemente reconhecidos para sistemas de IA, formatos de dados e interfaces na Europa dificulta a interoperabilidade e dificulta o acesso ao mercado para novas soluções. A Lei da IA ​​reconhece esse problema e depende do desenvolvimento de padrões harmonizados por organizações de padronização européia. No entanto, esse processo consome tempo e apresenta o risco de atrasos e desacordo, o que continua diminuindo a redução rápida de aplicativos inovadores de IA.

Acesso e uso de dados

Os modelos de IA, especialmente na área de aprendizado mecânico, precisam de acesso a conjuntos de dados grandes e diversos para treinamento e validação. Diferentes regras e práticas nacionais no acesso a dados que vão além do GDPR criam obstáculos. O próprio GDPR também contém cláusulas vagas, cujo uso geralmente requer uma interpretação no contexto da IA, que leva a incertezas. Iniciativas como a Lei de Dados e a Lei de Governança de Dados devem melhorar o acesso e o uso comum de dados, em particular dados industriais e de IoT. No entanto, eles também introduzem novos regulamentos complexos, cujos efeitos práticos continuam aguardando a disponibilidade de dados para aplicativos de IA e isso pode criar novos obstáculos de conformidade.

Barreiras linguísticas

A diversidade linguística da Europa com 24 idiomas oficiais é um desafio especial para o desenvolvimento e a escala de aplicações de IA, especialmente na área de processamento de linguagem natural (PNL) e em grandes modelos de idiomas (LLMS). A adaptação de modelos e serviços a diferentes idiomas e contextos culturais é intensiva em recursos e aumenta significativamente os custos de entrada no mercado.

Interesses nacionais e "egoísmo"

Em vez de uma estratégia européia coordenada, muitos estados membros buscam principalmente seus próprios agentes nacionais de IA e promovem campeões nacionais. Isso leva a um trabalho duplo, alocação ineficiente de recursos e evita o agrupamento de forças que seriam necessárias para sobreviver na competição global. A distribuição desigual de competências e recursos de IA na UE exacerba esse problema.

Mais barreiras

Obstáculos internos clássicos do mercado, como diferentes taxas de IVA, práticas de bloqueio geobal e regulamentos complicados de proteção ao consumidor, que dificultam os negócios digitais transfronteiriços.

As consequências diretas desses diversos aspectos de fragmentação para as empresas de IA são graves: aumentam significativamente os custos para o desenvolvimento, adaptação e marketing das soluções de IA, estendem o tempo para a maturidade do mercado (tempo de mercado) e dificultam a obtenção dos efeitos da escala necessários para a concorrência global. Isso, por sua vez, assusta os investidores e enfraquece a atratividade do mercado europeu para iniciantes ambiciosas de IA.

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A lenta comercialização da pesquisa da UE-KI

Um obstáculo central à competitividade da Europa na área de IA é a dificuldade contínua de converter os resultados de sua forte base de pesquisa em produtos e serviços comercializáveis. Esse fenômeno conhecido como "paradoxo europeu"-a diferença entre a excelência científica e o sucesso comercial-é particularmente pronunciado no setor de IA. Enquanto a Europa lidera ou lidera por muito tempo em publicações científicas na área de IA e possui instituições de pesquisa de primeira classe, há uma falta de implementação dessa força em empresas de IA globalmente competitivas.

As razões para essa lenta comercialização são complexas:

A lacuna de capital de risco

Um fator principal é a dramática falta de capital de risco (capital de risco, VC) para startups de IA na Europa em comparação com os EUA e a China. Esse domínio dos Estados Unidos, especialmente para grandes rodadas de financiamento para modelos básicos, continua. Essa falta de capital suficiente, especialmente para a fase de escala intensiva em capital ("escala"), impede que as empresas de IA européias promissoras o crescimento o obriçam a procurar financiamento fora da UE (o que pode levar à emigração) e o torna pouco atraente para os investidores.

A lacuna entre ciência e economia

Apesar dos excelentes institutos de pesquisa, a transferência de conhecimento científico para uso industrial é lento. Muitas vezes, há uma falta de mecanismos e incentivos estabelecidos para apoiar a comercialização após o financiamento inicial da pesquisa. Por outro lado, existem ecossistemas dinâmicos nos EUA, nos quais os resultados da pesquisa podem ser rapidamente transferidos para start-ups e podem ser integrados como plataformas e clientes por grandes empresas de tecnologia. A Europa está faltando em uma densidade comparável de grandes empresas digitais que podem servir como tais "caules iniciais" para inovações de IA.

Obstáculos culturais e estruturais

Uma maior aversão ao risco em comparação com os EUA molda o comportamento dos investidores, empresas estabelecidas e, às vezes, também autoridades reguladoras da Europa. Isso torna o financiamento idéias mais ambiciosas e potencialmente perturbadoras (“fotos da lua”) e diminui a adaptação de novas tecnologias. A falha empreendedora é mais estigmatizada do que nos Estados Unidos, o que amortece a vontade de estabelecer startups arriscados. Estratégias inconsistentes para lidar com a propriedade intelectual (IP) e a falta de rastrear o uso de resultados de projetos de pesquisa financiados pela UE dificultam seu uso comercial. Empresas pequenas e médias (PME) encontram obstáculos especiais, como gargalos financeiros e falta de conhecimento especializado, na introdução e escala da IA. A fragmentação dos mercados e a carga regulatória, especialmente através da Lei da IA, representam desafios adicionais.

A "fuga de cérebros" nos talentos da IA

Outro problema crítico é a emigração de especialistas em IA altamente qualificados da Europa ("fuga de cérebros"). Os talentos treinados na Europa deixam o continente em busca de melhores oportunidades de carreira, salários mais altos e ambientes de pesquisa e desenvolvimento mais atraentes, especialmente para os EUA. As principais razões para a emigração são salários mais altos, projetos mais ambiciosos, melhores condições de pesquisa e ecossistemas, além de obstáculos burocráticos mais baixos. Embora a Europa possa ter uma alta densidade de especialistas em IA per capita e muitos pesquisadores treinam, ela tem dificuldade em manter os melhores talentos das forças ("de primeira linha"/"elite") na competição global. A China alcança rapidamente quando se trata de treinar os melhores talentos. Essa perda de capital humano mina diretamente a capacidade de inovação e comercialização da Europa.

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O efeito dos instrumentos de financiamento da UE para ai

A União Europeia usa vários instrumentos de financiamento para promover pesquisas, inovação e uso da inteligência artificial. Os dois programas mais importantes nesse contexto são a Horizont Europe e o programa "Digital Europe" (DEP). A UE se comprometeu a aumentar significativamente a pesquisa e a inovação de IA financiadas significativamente. No entanto, uma visão mais precisa dos programas e seu efeito anterior revela uma imagem mista e desafios significativos.

Os resultados da Europa Horizont na área de IA são ambivalentes. Numerosos projetos são financiados e um alto nível de participação é alcançado, mas o Tribunal de Auditores Europeu (ECA) critica explicitamente a baixa taxa de patenteação para projetos específicos de IA nos termos da Horizont 2020 (o programa anterior). É ainda mais sério encontrar o ECA que há a falta de um rastreamento e apoio sistemáticos da exploração comercial dos resultados da pesquisa.

O programa “Digital Europe” (DEP) enfoca a introdução de tecnologias digitais, o estabelecimento de capacidades e o financiamento de infraestruturas digitais. Na área de IA, ele financia elementos centrais, como a plataforma de acesso de IA (“AII-On-Demand Platform”), salas de dados européias, instalações de teste e experimento (TEFs) e os Centros de Inovação Digital Europeia (EDIHs). No entanto, a implementação desses projetos de infraestrutura foi lenta de acordo com a ECA. Algumas instalações foram colocadas em operação tarde ou ainda não estavam totalmente funcionais no momento do exame.

O Accelerador do Conselho Europeu de Inovação (EIC) foi projetado especialmente para promover inovações arriscadas, mas potencialmente inovadoras de PMEs e start-ups. No entanto, o programa é extremamente competitivo. Embora o EIC também financiasse as empresas de IA, a ECA constatou que o instrumento era insuficientemente voltado para inovadores inovadores de IA e não ofereceu suporte de capital a empresas de maior escala.

O relatório especial da ECA fornece uma avaliação geral crítica das medidas da UE para promover um ecossistema de IA: deficiências de coordenação, infraestrutura atrasada, alavancagem inadequada, falta de monitoramento e falta de comercialização.

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Coordenação entre a UE e os Estados membros: a caminho de uma estratégia uniforme de IA?

A coordenação eficaz entre o nível da UE e os Estados -Membros individuais é crucial para o sucesso de uma estratégia européia de IA. Os recursos só podem ser incluídos por ação conjunta, a fragmentação pode ser evitada e uma massa crítica pode ser alcançada para sobreviver na competição global. No entanto, os mecanismos de coordenação anteriores provaram ser inadequados.

Antes da introdução da Lei da IA, a coordenação se baseava principalmente nos "planos coordenados para a IA". No entanto, a análise descobriu defeitos significativos nessa coordenação: eficácia limitada, instrumentos inadequados de governança, objetivos desatualizados e falta de responsabilidade, falta de monitoramento e fragmentação nacional.

A Lei da IA ​​estabelece uma nova estrutura de governança mais abrangente que deveria consertar essas fraquezas e permitir um controle mais cargo da política de IA na UE: Escritório Europeu de AI (Escritório de AI), Conselho Europeu de IA (Comitê de IA) e autoridades nacionais responsáveis.

Essa nova estrutura tem o potencial de melhorar significativamente a coordenação, criando responsabilidades claras no nível da UE e estabelecendo um fórum central para troca e coordenação entre os Estados -Membros. No entanto, o sucesso dessa nova estrutura de governança depende crucialmente da participação e comprometimento ativos dos Estados -Membros, bem como do equipamento de recursos suficientes em nível nacional.

O instrumento de política da UE: Análise dos regulamentos e programas centrais

Nos últimos anos, a União Europeia desenvolveu um instrumento abrangente de regulamentos e programas de financiamento para moldar o setor de IA, promover a inovação e, ao mesmo tempo, gerenciar riscos. Os elementos mais importantes são a Lei da IA, a estratégia de dados (especialmente a Lei de Governança de Dados e a Lei de Dados), bem como os programas de financiamento Horizont Europe e Digital Europe.

A Lei da IA ​​é a primeira lei abrangente do mundo a regular a IA. Seu principal objetivo é criar uma estrutura legal harmonizada que promova a inovação na IA confiável e, ao mesmo tempo, protege os direitos fundamentais, a saúde e a segurança dos cidadãos. Ao criar regras uniformes, a Lei da IA ​​visa impedir o surgimento de regulamentos nacionais divergentes e, portanto, garantir um mercado interno em funcionamento para as tecnologias de IA. No entanto, as startups e os provedores de capital de risco, em particular, expressam preocupações consideráveis. Eles temem que os requisitos estritos causem altos custos de conformidade, aumentem a complexidade técnica e organizacional e, finalmente, diminuam a inovação e reduzem a competitividade das empresas européias de IA.

A densidade da rede regulatória européia na área digital e de IA é sem precedentes. Toda lei busca objetivos legítimos, mas na íntegra eles poderiam criar barreiras cumulativas de conformidade, que, em particular, afetam as PME e as startups. Essas empresas têm apenas recursos limitados para encontrar esse caminho para esse cenário regulatório sobreposto e sobreposto.

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A corrida global da IA: Europa em comparação com os EUA e a China

Para avaliar realisticamente os desafios e oportunidades da UE na área de IA, uma comparação com as regiões líderes globalmente-os Estados Unidos e a China-é essencial. Essa comparação revela diferenças significativas nos investimentos, pesquisa, talento, tamanho do mercado e abordagens políticas.

Como já mencionado, há uma lacuna maciça nos investimentos de capital de risco na IA entre a UE e os EUA/China. Os Estados Unidos dominam o mercado, especialmente através de bilhões em investimentos em desenvolvedores de modelos básicos. A China também está claramente à frente da UE. Essa superioridade de financiamento permite que as empresas americanas e chinesas investem mais agressivas em pesquisa, desenvolvimento, pacificação de talentos e desenvolvimento de mercado.

Embora a UE tradicionalmente tenha uma base forte em pesquisa científica e tenha um grande número de publicações, a China agora ultrapassou a UE no número puro de publicações de IA. Os Estados Unidos continuam a levar à frequência média de qualidade e citação de pesquisa, embora a China também tenha alcançado aqui e tenha liderado parcialmente os jornais. Um ponto fraco claro da UE é a implementação da pesquisa em inovações patenteadas.

A competição global pelos talentos da IA ​​é intensa. Os Estados Unidos ainda são o local de trabalho mais atraente para os principais pesquisadores de IA do mundo, mesmo que sua atratividade tenha diminuído um pouco recentemente. No entanto, eles são cada vez mais dependentes da imigração de talentos, também da China e da Europa. Isso destaca a urgência para a Europa criar condições mais atraentes para os especialistas da IA, a fim de interromper a "fuga de cérebros" e garantir sua própria força inovadora. São necessárias medidas direcionadas para atrair especialistas altamente qualificados do exterior e manter os talentos europeus em seu próprio país.

A China está investindo enormemente no treinamento de seus próprios especialistas em IA e aumenta rapidamente sua participação na produção global de talentos. A UE treina muitos especialistas em IA e tem uma alta densidade de especialistas, mas luta com uma emigração significativa ("fuga de cérebros") das principais forças para os EUA.

Os EUA e a China se beneficiam de mercados internos enormes e amplamente homogêneos que permitem a escala rápida de tecnologias e modelos de negócios. Por outro lado, o mercado da UE é muito fragmentado. A China também leva à taxa de adaptação das tecnologias de IA na economia, enquanto a introdução na UE, especialmente nas PME, é mais lenta.

As três regiões buscam estratégias diferentes. A UE conta com uma abordagem centrada regulatória baseada em valor (“AI confiável”), que é incorporada pela Lei da IA ​​e destina -se a garantir altos padrões e segurança éticos. Tradicionalmente, os Estados Unidos buscam uma abordagem mais amigável e mais abrangente de mercado, com regulamentação menos abrangente, mesmo que as autoridades individuais desenvolvam diretrizes específicas. A China promove massivamente a IA como uma tecnologia estratégica por meio de investimentos e iniciativas do governo, se beneficia de um acesso mais fácil a grandes quantidades de dados e depende do desenvolvimento controlado centralmente.

Um fator decisivo na corrida global de IA é o domínio dos grandes grupos de tecnologia dos EUA (Google/Alphabet, Amazon, Facebook/Meta, Apple, Microsoft-Often chamado GAFA ou Big Tech) e China (Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi-Batx). Essas empresas têm recursos imensos: quantidades enormes de dados de seus serviços de plataforma, líderes de infraestruturas em nuvem, enorme capital e um alcance global. Esses ativos oferecem uma vantagem decisiva no desenvolvimento, treinamento e escala de modelos e aplicações de IA. Você pode atrair os melhores talentos e comprar potenciais concorrentes por meio de aquisições.

Para as empresas européias de IA, esse domínio representa um enorme desafio competitivo. Há um risco de que a Europa se torne tecnologicamente dependente e degradada em uma "colônia digital" dessas corporações. Regulamentos como a Lei de Mercados Digitais (DMA) visam limitar o poder de mercado desses "porteiros", mas sua eficácia no mercado dinâmico de IA ainda é controversa.

A orientação estratégica da UE sobre a “IA confiável” como um recurso de diferenciação é um empreendimento arriscado em vista da dinâmica do mercado global. Essa estratégia se concentra na regulação (a Lei da IA), criando confiança e possivelmente gerando uma preferência de mercado pelas soluções européias de IA. No entanto, o mercado global de IA é atualmente dominado pelo desempenho, escalabilidade (especialmente para modelos básicos) e velocidade das áreas de introdução nas quais os gigantes dos EUA e da China são superiores devido a seus dados, capital e vantagens de mercado.

Navegação no ecossistema europeu de IA: estudos de caso de empresas

Os desafios abstratos da fragmentação do mercado, a lacuna de financiamento e a complexidade regulatória se manifestam na realidade diária das empresas européias de IA. O exame de casos específicos ajuda a entender como as empresas lidam com essas condições, quais estratégias elas buscam e quais fatores de sucesso são decisivos.

Estudo de caso 1: AI Mistral (França)

A IA Mistral se transformou rapidamente em um dos desenvolvedores europeus mais conhecidos de grandes modelos de voz (LLMS) e é frequentemente atuada como um potencial campeão europeu. A empresa, com sede em Paris, está muito relacionada aos modelos de código aberto como um recurso de diferenciação. Foi capaz de concluir rodadas significativas de financiamento, embora as classificações ainda estejam significativamente abaixo da dos principais concorrentes americanos. Mistral busca parcerias estratégicas, incluindo SAP e Microsoft, bem como com outros especialistas europeus de IA, como Helsing, na área de defesa.

Estudo de caso 2: Aleph Alpha (Alemanha)

Alph Alpha é outro ator europeu importante na área de LLMs, que se concentra particularmente nos tópicos de soberania, explicação e confiabilidade da IA. A empresa alemã é apoiada por importantes empresas industriais, como o Schwarz Group (proprietário da Lidl e Kaufland) e SAP.

Estudo de caso 3: Helsing (KI da defesa da Alemanha)

Helsing é especializado no desenvolvimento de aplicativos de IA para o setor de defesa e segurança. A empresa fechou uma parceria estratégica com a IA Mistral para desenvolver em conjunto habilidades, como modelos de ação em língua de visão para essa área.

Além desses casos individuais, os padrões gerais para as startups de IA na Europa mostram:

desafios

A falta de capital de risco, especialmente nas fases posteriores (no final dos dias), e a aversão ao risco dos investidores continuam sendo obstáculos centrais. Muitas startups profundas de tecnologia acham difícil comunicar convincentemente o valor de sua tecnologia. A escala nos mercados europeus fragmentados é complexa, e a carga regulatória, em particular pela Lei da IA, é percebida como um obstáculo significativo.

Fatores de sucesso

Uma forte equipe de partida -up com compromisso e experiência relevante é crucial. A identificação de um requisito claro de mercado, o desenvolvimento de uma solução técnica robusta e uma estratégia de negócios e marketing bem pensados ​​são igualmente importantes. Parcerias estratégicas, foco nicho claro e gerenciamento eficaz de processo para escala também contribuem para o sucesso. Algumas empresas também tentam usar proativamente a conformidade com as regras da UE como um recurso de qualidade e confiança.

A análise desses casos e tendências gerais sugere que as startups européias de IA são frequentemente forçadas a buscar estratégias específicas, tendo em vista as desvantagens do capital, tamanho do mercado e uniformidade em comparação com os concorrentes dos EUA e da China. As empresas de sucesso se concentram em áreas além da pura concorrência para LLMs genéricos. Parcerias com a indústria estabelecida ou outras startups desempenham um papel importante.

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• O futuro da IA ​​da Europa: como uma AI da UE pode acompanhar a corrida global de inteligência artificial

Determinação do curso: recomendações estratégicas para o futuro competitivo da IA ​​europeia

A análise mostrou que, apesar de seus pontos fortes no desenvolvimento de pesquisas e talentos, a Europa enfrenta desafios consideráveis ​​para realizar suas ambições na raça global da IA. A fragmentação do mercado interno, a lacuna na comercialização da pesquisa, déficits na coordenação, emigração de talentos e um cenário de financiamento inadequado juntos afetam juntos a competitividade econômica e a autonomia estratégica da UE nesse setor crítico de tecnologia. O risco de ficar ainda mais atrás dos Estados Unidos e da China é real. Para mudar o curso e aumentar o potencial da Europa, são necessárias medidas determinadas e coordenadas em todos os níveis.

Recomendações para ação:

Para os políticos da UE

• Aprofundamento do mercado interno digital para ai
• Equilíbrio entre regulação e promoção de inovação
• Realinhamento da estratégia de financiamento
• Expansão da infraestrutura de IA
• Compras públicas estratégicas

Para os Estados -Membros

• Coordenar estratégias nacionais
• Fortalecer as autoridades nacionais
• Promover ecossistemas nacionais

Para indústria e investidores

• Mobilizar mais capital de risco
• Intensificar a cooperação
• Assumir o risco estratégico

Para instituições de pesquisa

• Fortalecer o foco da comercialização
• Ajuste o treinamento

O potencial da IA ​​da Europa: como um forte foco na inovação pode impulsionar a concorrência global

A Europa tem pontos fortes consideráveis ​​- uma ampla base de pesquisa, dados industriais valiosos, um grande pool de talentos e uma estrutura ética estabelecida. Para poder realizar suas ambições de IA e existir na competição global, no entanto, é necessário um esforço conjunto, coordenado e muito mais agressivo em política, financiamento e cultura. O foco deve ser adiado: desde a pura regulamentação da IA ​​até a estrutura ativa de um ecossistema de IA europeu dinâmico e globalmente competitivo. Esta é a única maneira de preencher a lacuna entre o potencial existente e o mercado.

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