O conhecimento especializado encontra a inteligência artificial: o futuro da IA ​​na Alemanha será decidido não no centro de dados, mas na oficina

A IA pode acelerar os erros – caso as empresas percam o conhecimento dos seus especialistas

A grande vantagem da Alemanha na era da IA ​​pode estar onde poucos imaginam: não em enormes centros de dados ou nos mais recentes modelos de linguagem, mas nas mentes e nas mãos de especialistas experientes. O seu conhecimento reside na habilidade manual, no olhar treinado e na intuição para reconhecer quando uma máquina não está a funcionar corretamente ou quando um componente necessita de uma inspeção mais detalhada. Raramente se encontra este conhecimento num manual – e não pode ser simplesmente copiado.

Mas é precisamente este conhecimento experiencial que corre o risco de se perder. Milhões de trabalhadores da geração baby boom estão a aproximar-se da reforma, enquanto muitas empresas sofrem com a falta de jovens talentos. Ao mesmo tempo, as empresas estão a implementar a IA, que pode acelerar processos e reconhecer padrões, mas, sem o conhecimento da força de trabalho, pode estar focada no problema errado. A oportunidade da Alemanha, portanto, não reside necessariamente em estar na vanguarda da corrida aos maiores modelos. Reside em combinar de forma significativa as competências humanas e a inteligência artificial – e em transmitir conhecimento entre gerações em ambos os sentidos. A questão crucial é se as pequenas e médias empresas (PME) ainda têm tempo suficiente para o fazer.

A China copia máquinas em meses. A Alemanha perde o seu conhecimento prático ao longo de anos, e quase ninguém se apercebe

Quem fala sobre o boom da inteligência artificial, geralmente foca-se no visível. Fala de centros de dados, processadores gráficos, avaliações bilionárias, modelos de linguagem e braços robóticos que agarram componentes em segundos. Tudo isto pode ser fotografado, mostrado em apresentações e refletido em balanços. Mas o que realmente tornará uma empresa valiosa com IA no futuro reside em algo que não aparece em nenhuma fotografia: o conhecimento prático de pessoas que trabalharam com máquinas, materiais, clientes e erros durante décadas.

Uma máquina pode ser replicada. Um modelo de IA pode ser desenvolvido, treinado e adaptado a necessidades específicas. No entanto, a razão pela qual um inspetor experiente verifica novamente um ponto específico durante os testes de aceitação não é geralmente explicada em nenhum manual. Talvez tenha presenciado uma falha de soldadura exatamente nesse ponto há quinze anos. Talvez ele conheça o fornecedor cujas tolerâncias variam entre o inverno e o verão. Talvez ele consiga simplesmente ouvir um motor a soar como um sinal de alerta de que algo está errado. Numa situação crítica, este conhecimento determina se uma empresa lucra com a IA ou se simplesmente comete um erro dispendioso mais rapidamente.

Isto leva-nos a uma aposta que, inicialmente, parece contraintuitiva. Especialmente na era da IA, as PME alemãs podem ter uma vantagem estrutural. Isto não se deve a melhores softwares ou a data centers maiores, uma vez que outras empresas estão à frente nestas duas áreas. A vantagem reside numa instituição que reúne jovens e profissionais experientes dentro da empresa há gerações. Se esta aposta vai resultar, no entanto, depende de duas questões: o que é que uma geração sabe que a seguinte ainda pode aprender? E quem está disposto a ouvir também no sentido oposto?

A Economia do Conhecimento Silencioso

A economia possui um termo algo complexo para descrever aquilo que os trabalhadores qualificados experientes, os mestres artesãos e os engenheiros detêm: o conhecimento implícito. Isto refere-se a habilidades difíceis ou mesmo impossíveis de expressar por palavras. A investigação sobre o mercado de trabalho há muito que distingue entre o conhecimento explícito, que pode ser registado por escrito, comunicado e incorporado nos currículos, e o conhecimento tácito, que está intrínseco às competências manuais, aos padrões perceptivos e aos julgamentos. O conhecimento experiencial é considerado uma forma particularmente desenvolvida de conhecimento procedimental. Liga ambos os níveis de tal forma que as pessoas conseguem resolver tarefas de forma fiável, mesmo sob informação incompleta, pressão de tempo e condições variáveis.

Do ponto de vista económico, este conhecimento é notável por três razões. Primeiro, é praticamente invendável. Não existe um mercado onde se possa comprar o instinto de um inspetor de qualidade para identificar pontos críticos. Na melhor das hipóteses, pode contratar alguém que o possua e, mesmo assim, a transferência só será bem-sucedida se o novo ambiente permitir que essa pessoa aplique as suas competências. Em segundo lugar, é difícil de copiar. Os desenhos de projeto podem ser reconstruídos através de engenharia inversa, as instalações de produção podem ser adquiridas e o software pode ser reprogramado. A interação entre o conhecimento dos processos, a compreensão do cliente e a experiência com erros, que se desenvolve dentro de uma empresa consolidada, desafia amplamente esta lógica. Terceiro, este conhecimento perde-se se não for transmitido. Ao contrário de uma máquina, que pode ser guardada, o conhecimento prático desaparece com a saída da pessoa da empresa.

Esta característica é a essência da competitividade de muitos campeões alemães escondidos. A sua liderança no mercado global raramente se baseia numa única invenção espectacular. Fundamenta-se em milhares de pequenas melhorias, em tolerâncias de fabrico que outros não conseguem atingir de forma fiável e na capacidade de resolver os problemas dos clientes antes mesmo de estes os expressarem. Trata-se de conhecimento empírico acumulado, disseminado por mentes, mãos e departamentos. Não aparece no balanço. Mas qualquer pessoa que já tenha assistido a uma empresa a gerar uma enxurrada de queixas após a saída de duas pessoas-chave conhece o seu valor.

Porque é que a IA também acelera os erros?

A inteligência artificial é essencialmente um amplificador. Processa os dados mais rapidamente, reconhece padrões em quantidades maiores e automatiza decisões que anteriormente exigiam intervenção humana. Essa é a sua enorme vantagem. Mas também é o seu risco, porque um amplificador não distingue entre sinais bons e maus. Um modelo que aprende com dados incompletos ou distorcidos não só transmite as suas fraquezas, como as amplifica.

Na prática industrial do dia a dia, isto torna-se muito concreto. Um sistema de inspeção ótica de qualidade com suporte de IA pode verificar milhões de componentes em pouco tempo. Mas, se ninguém souber quais os padrões de defeito que são realmente críticos, irá inspecionar, de forma fiável, os itens errados. Um modelo de linguagem pode formular orçamentos, instruções de manutenção e relatórios de testes em segundos. Se ele não souber as perguntas que um cliente exigente faz durante os testes de aceitação, entregará documentos bem escritos que falharão no momento crucial. Um algoritmo de manutenção preditiva pode avaliar os dados dos sensores. Mas, se lhe faltar o conhecimento de quais os desvios que são inofensivos e quais os que indicam uma avaria, irá gerar falsos alarmes ou uma falsa sensação de tranquilidade.

A verdadeira criação de valor, portanto, não surge no modelo em si, mas na combinação do modelo com o conhecimento especializado. Os modelos básicos e de grande porte estão a ser cada vez mais produzidos em massa. Estão disponíveis através de interfaces, o preço por cálculo está a baixar e as diferenças de desempenho estão a diminuir. O que distingue uma empresa dos seus concorrentes é a questão do conhecimento que pode inserir nestes sistemas. Isto inclui que catálogos de erros mantém, que critérios de teste formulou, que exceções reconhece e que requisitos do cliente compreende. Os dados, porém, são apenas metade da história. Crucial é o discernimento que determina quais os dados que realmente importam.

Isto leva a uma constatação incómoda para todos aqueles que vêem a IA principalmente como um meio de poupar em trabalhadores experientes. Aqueles que despedem as pessoas com o conhecimento mais profundo dos processos precisamente quando os sistemas de IA estão a ser introduzidos privam estes sistemas do seu recurso mais importante. O cálculo pode funcionar a curto prazo, mas a médio prazo resultará em erros dispendiosos.

A divisão geracional na China como lição

Poucos exemplos ilustram o papel crucial do conhecimento intergeracional no desenvolvimento económico de um país com tanta clareza como a China. Durante a Revolução Cultural, o ensino superior praticamente parou. Entre 1966 e 1969, as universidades não admitiram novos alunos. De 1970 a 1976, apenas foram aceites candidatos considerados politicamente fiáveis. Só no Outono de 1977 é que o exame nacional de admissão à universidade, o Gaokao, foi reintroduzido após um hiato de onze anos. O famoso Gaokao de Inverno desse ano tornou-se um ponto de viragem para toda uma geração.

As consequências desta ruptura foram imensas. Uma geração perdeu anos de educação, os professores foram perseguidos, o conhecimento foi desvalorizado e, em muitas áreas, não foi transmitido. Mais surpreendente ainda é o que aconteceu a seguir. A geração seguinte construiu, em poucas décadas, uma economia industrial cujo ritmo é praticamente incomparável na história económica. Qualquer pessoa que tenha visitado áreas industriais chinesas nas últimas duas décadas testemunhou como os campos foram transformados em parques industriais e os fornecedores em líderes do mercado global. Hoje, a China é a maior nação industrial do mundo. Em termos de densidade de robôs na indústria transformadora, o país ultrapassou a Alemanha: com cerca de 470 robôs industriais por cada 10.000 colaboradores, ultrapassou recentemente a República Federal da Alemanha, e mais de 1,7 milhões de robôs industriais operam atualmente em fábricas chinesas.

E agora, uma jovem geração chinesa está a desenvolver inteligência artificial com um sucesso considerável. Os modelos linguísticos chineses alcançaram rapidamente as tecnologias líderes mundiais, muitas vezes com recursos significativamente mais baixos do que os seus equivalentes americanos. Num só país, estão a convergir três gerações com origens muito diferentes: uma que viveu a rutura com o passado, uma que enfrentou a industrialização e uma que domina as tecnologias digitais com facilidade.

Esta história contém uma lição que vai para além da China. Ter três gerações no mesmo país é um facto demográfico. Reunir o conhecimento das mesmas numa única empresa é um desafio organizacional, e um desafio significativamente maior. O conhecimento prático da geração da industrialização e as competências digitais da geração mais jovem não se fundem automaticamente. Precisam de ser combinados em relações de trabalho concretas — na máquina, nos testes, nas interações com os clientes.

Quando a velocidade ofusca a aprendizagem

Um exemplo da província de Shandong ilustra bem a dimensão concreta deste desafio. Um grande fabricante de veículos e máquinas agrícolas na cidade portuária de Rizhao, uma empresa com cerca de 10.000 funcionários, mantém o seu próprio programa de aprendizagem. O seu director descreveu à Organização Internacional do Trabalho um problema comum a muitas empresas industriais: a elevada carga de trabalho das operações diárias deixava pouco tempo para a formação sistemática dos aprendizes. A produção era priorizada e a aprendizagem ficava em segundo plano.

Esta observação toca num ponto sensível. Ironicamente, o próprio ritmo que fortalece uma empresa pode privá-la do tempo necessário para transmitir a sua expertise. Numa fase de crescimento em que cada hora de máquina conta e os prazos de entrega são apertados, a hora que um trabalhador qualificado experiente dedica a um aprendiz aparece como um custo. O seu benefício só se torna evidente anos mais tarde, quando o aprendiz já resolve problemas de forma independente, evita erros e orienta outros. Do ponto de vista económico, a formação é um investimento com um horizonte de longo prazo e com retornos incertos, pois o colaborador formado pode abandonar a empresa a qualquer momento. Os mercados fortemente focados no desempenho a curto prazo investem, portanto, sistematicamente pouco nesta forma de capital humano.

A China reconheceu o problema. Há vários anos que o governo tem vindo a impulsionar o desenvolvimento de um sistema moderno de aprendizagem profissional que visa integrar melhor a experiência prática no local de trabalho com a instrução em sala de aula, inspirando-se explicitamente nas experiências europeias. Com o apoio internacional, foram seleccionadas empresas-piloto, foram desenvolvidos padrões de formação e estruturadas fases de formação. No entanto, um sistema como este não pode ser criado por decreto em poucos anos. Exige empresas que compreendam a formação como parte essencial da sua identidade, instrutores com qualificações pedagógicas e profissionais, certificações reconhecidas e um prestígio social para a educação profissional que possa competir com o ensino académico. Numa sociedade em que o Gaokao (um tipo de aprendizagem profissional) e os estudos universitários são considerados o padrão de ouro há décadas, isto representa uma mudança cultural.

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A equação alemã: Demografia encontra digitalização

Quem conclui, a partir disto, que a Alemanha pode acomodar-se e relaxar está redondamente enganado. O modelo alemão tem uma vantagem, mas está sob uma pressão cuja magnitude é frequentemente subestimada.

Segundo cálculos do Instituto Alemão de Economia (IW), quase 19,5 milhões de pessoas da geração baby boom atingirão a idade da reforma até 2036. Ao mesmo tempo, um número significativamente menor de jovens está a ingressar no mercado de trabalho. O resultado líquido é uma iminente escassez de mão-de-obra de cerca de 4,3 milhões de pessoas. Isto é mais do que apenas um número estatístico. Significa que, nos próximos dez anos, uma parte substancial da experiência e do conhecimento acumulados nas empresas alemãs será perdida devido à reforma. Os baby boomers, em particular, representam a força de trabalho mais experiente em muitas profissões técnicas, gestão da qualidade, manutenção e vendas de bens de capital complexos.

A situação é ainda mais crítica no topo das empresas. Mais de um terço dos proprietários de empresas de média dimensão têm mais de 60 anos, e outro quinto tem entre 55 e 59 anos. A idade média é superior a 54 anos. Até ao final de 2029, cerca de 109 mil proprietários de pequenas e médias empresas planeiam transferir os seus negócios para novos proprietários todos os anos. Ao mesmo tempo, centenas de milhares de empresários planeiam fechar os seus negócios por falta de sucessores, em vez de transferirem a propriedade. Com cada negócio que fecha, não só os empregos e as receitas desaparecem, como também o conhecimento sobre clientes, processos e nichos de mercado que nunca poderão ser totalmente reconstruídos.

A base sobre a qual assenta a vantagem da Alemanha também está a desmoronar-se. O número de novos contratos de formação profissional dual celebrados caiu para pouco menos de 476.000 em 2025. Isto representa menos 10.000 do que no ano anterior, um declínio de 2,1%, impulsionado principalmente pela redução dos contratos com empresas. Ao mesmo tempo, muitas vagas de aprendizagem permanecem por preencher, enquanto alguns jovens não conseguem encontrar uma colocação adequada. O desfasamento entre a oferta e a procura é um problema recorrente na política de ensino profissional.

O cenário é igualmente misto quando se trata do uso da inteligência artificial. Pouco mais de um quarto das empresas alemãs com pelo menos dez empregados utilizavam tecnologias de IA em 2025, em comparação com um quinto no ano anterior. A taxa de crescimento é notável. No entanto, a diferença entre grandes e pequenas empresas é considerável. Mais de metade das empresas com pelo menos 250 colaboradores utiliza a IA, enquanto que para as empresas com dez a 49 colaboradores, este número não chega a um quarto. Actualmente, a IA está a consolidar-se mais lentamente precisamente onde o conhecimento empírico é particularmente denso e vulnerável – ou seja, nas pequenas e médias empresas industriais.

A equação alemã, portanto, é a seguinte: um grande volume de conhecimento empírico, um número cada vez menor de detentores desse conhecimento, um número decrescente de jovens talentos e uma digitalização hesitante nas PME. Isto pode tornar-se uma vantagem competitiva, mas apenas se for possível preservar o conhecimento existente num prazo razoável, transmiti-lo e torná-lo utilizável com novas ferramentas.

Três gerações à mesma mesa

Uma conversa que ocorreu numa empresa de média dimensão ilustra como esta se pode apresentar em menor escala. Três pessoas de três gerações diferentes estavam sentadas à mesa. O mais velho, Dirk, tem 67 anos. Traz consigo as perguntas que um cliente pode fazer posteriormente, as objeções levantadas durante os testes de aceitação, as questões críticas sobre a durabilidade e a experiência de onde os projetos normalmente falham. No meio, está um homem de 45 anos com formação em engenharia mecânica e gestão da qualidade — alguém que conhece processos, normas e lógica de testes. O mais novo, Maxi, tem 16 anos. Ele construiu a IA da empresa.

Esta situação desafia uma ordem tácita que ainda hoje prevalece em muitas empresas. Se a decisão sobre quem pode explicar algo a quem se baseasse em anos de serviço, o programador de IA seria o último a receber a aprovação. Nas hierarquias tradicionais, o conhecimento flui de cima para baixo, do experiente para o novato, do mestre para o aprendiz. Num mundo em que as ferramentas digitais evoluem mais rapidamente do que as normas de treino conseguem ser adaptadas, esta via de sentido único já não é suficiente.

O verdadeiro valor deste triângulo reside no facto de cada elemento contribuir com algo que os outros não possuem. O indivíduo experiente sabe quais as questões que são importantes, mas pode não ser capaz de as traduzir num sistema. A geração mais jovem consegue construir sistemas, mas não sabe quais as questões que precisam de ser respondidas. A geração intermédia preenche a lacuna entre estes dois mundos, estruturando o conhecimento em processos, critérios e procedimentos de teste. Só através desta interação poderá surgir uma aplicação de IA que não só funcione tecnicamente, mas também resista ao escrutínio de um cliente exigente.

A investigação em recursos humanos refere-se à tendência inversa, em que os mais jovens apresentam as novas tecnologias aos mais velhos, como uma espécie de mentoria inversa. Na era da IA, esta torna-se mais do que apenas uma ferramenta de desenvolvimento pessoal. Torna-se um pré-requisito para que o conhecimento experiencial seja integrado nos sistemas digitais. Isto exige que os mais velhos estejam dispostos a ouvir um jovem de dezasseis anos. Exige ainda que os mais jovens não descartem a questão de uma pessoa de 67 anos como falta de conhecimento tecnológico, mas sim como um indício de um problema que o sistema ainda não resolveu. Ambas as situações são mais complexas do que parecem, pois envolvem estatuto, autoimagem e papéis enraizados.

A formação profissional dual como infraestrutura de IA subestimada

É aqui que se destaca a força das PME alemãs. Com o seu sistema dual de formação profissional, a Alemanha possui uma instituição que consegue precisamente aquilo que muitas outras economias não conseguem: reúne sistematicamente jovens e profissionais experientes em empresas ao longo de vários anos, guiados por regras claras. Os aprendizes aprendem não só em escolas profissionais, mas também em máquinas reais, trabalhando em encomendas reais de clientes, sob a orientação de pessoas que dominam a profissão há décadas. O sistema é assegurado por câmaras de comércio, regulamentos de formação e exames e, apesar de algumas críticas, goza de um nível de reconhecimento social invejado por outros países.

Até agora, a formação profissional dual tem sido vista principalmente como uma ferramenta para garantir mão-de-obra qualificada e integrar os jovens no mercado de trabalho. Na era da IA, está a adquirir uma função adicional, anteriormente negligenciada: serve de infraestrutura para a transferência de conhecimento entre gerações, em ambos os sentidos. O mestre artesão pode mostrar ao aprendiz como identificar um defeito. O aprendiz pode mostrar ao mestre artesão como este conhecimento beneficiará toda a oficina no futuro, pois sabe como estruturá-lo numa base de dados de conhecimento, alimentá-lo num assistente de IA ou traduzi-lo num relatório de inspeção digital.

Esta dupla abordagem torna o modelo uma potencial oportunidade para toda a Europa. É pouco provável que o continente ultrapasse os Estados Unidos ou a China na corrida aos maiores modelos linguísticos e aos centros de dados mais poderosos. No entanto, pode desenvolver força onde a IA encontra a prática industrial: na fabricação, garantia da qualidade, manutenção, logística e engenharia de plantas. Nestas áreas, o conhecimento prático da força de trabalho é o recurso crucial, e a Europa, especialmente os países de língua alemã com a sua tradição de formação profissional, possui este conhecimento em abundância.

Para desbloquear este potencial, no entanto, a formação profissional dual precisa de evoluir. Os regulamentos de formação que tratam as competências digitais apenas como uma questão periférica não refletem a realidade. Os próprios formadores necessitam de acesso a ferramentas de IA e da liberdade para as utilizar na sua formação diária. As empresas devem proporcionar aos aprendizes espaços onde possam desenvolver e testar as suas próprias soluções digitais, em vez de simplesmente os adaptarem a processos predefinidos. E o papel do aprendiz deve passar de mero recetor a participante ativo. A legislação europeia sobre IA já obriga as empresas a garantir que os seus colaboradores possuem competências suficientes em IA. A formação profissional dual seria um local óbvio para cumprir esta obrigação, não como um fardo burocrático, mas como um investimento.

Do conhecimento profundo à memória da oficina

Como é que este conceito pode ser traduzido em aplicações práticas para os negócios? A experiência mostra que muitos projetos de gestão do conhecimento falham porque começam de forma demasiado abstrata. Compra-se software, cria-se um wiki e espera-se que os colaboradores experientes contribuam com o seu conhecimento. Isto raramente acontece, porque o conhecimento tácito não pode ser transformado em texto com o premir de um botão e porque os envolvidos simplesmente não têm tempo nas suas rotinas diárias. Uma abordagem mais promissora é aquela que se centra no trabalho concreto em si.

Um primeiro passo é identificar os silos de conhecimento dentro da empresa. Que colaboradores possuem conhecimento que mais ninguém possui? Quais deles se irão reformar nos próximos cinco anos? Em que fases do processo ocorrem os erros mais dispendiosos e quem sabe como evitá-los? Esta análise de risco da base de conhecimento é uma novidade para a maioria das empresas de média dimensão, embora seja tão importante para a viabilidade futura como uma avaliação da maquinaria ou da situação financeira.

Uma segunda etapa envolve a formação de duplas ou trios intergeracionais com uma missão clara. Em vez de simplesmente transmitir conhecimentos gerais, um profissional experiente e um colega mais novo e com conhecimentos digitais trabalham em conjunto num problema específico. Podem, por exemplo, desenvolver um assistente de IA para solucionar problemas num sistema específico, um questionário para testes de aceitação do cliente ou um protocolo de teste digital que documente padrões de erro típicos com fotos e explicações. O conhecimento não é avaliado de forma abstrata, mas sim tornado visível através do diálogo. O colega experiente explica porque está a prestar especial atenção a um ponto específico, e o colega mais novo faz perguntas até que surja uma regra compreensível.

As ferramentas modernas de IA simplificam significativamente este processo. As gravações de conversas podem ser transcritas e estruturadas automaticamente. As fotografias e os vídeos dos fluxos de trabalho podem ser ligados a explicações. Os modelos de discurso podem aceder a documentos da empresa, relatórios de queixas e protocolos de teste, e responder aos colaboradores em linguagem natural. Desta forma, emerge gradualmente uma memória do workshop, uma memória que não fica esquecida numa pasta, mas está prontamente disponível no trabalho diário. Os colaboradores mais jovens fazem perguntas ao assistente digital, que aprendeu com colegas mais experientes, e os colegas mais experientes percebem que a sua perícia se estende para além da reforma.

Um terceiro passo diz respeito aos incentivos e ao reconhecimento. A transferência de conhecimento leva tempo, e esse tempo deve ser planeado e valorizado. As empresas que avaliam os seus colaboradores mais experientes apenas pela produtividade dificilmente conseguirão que estes partilhem o seu conhecimento. A experiência de Shandong aplica-se aqui, assim como na Suábia. Onde o ritmo do dia-a-dia ofusca tudo o resto, não há transferência de conhecimento. A atribuição de tempo fixo para a transferência de conhecimentos, o reconhecimento visível do papel de mentor e modelos flexíveis para a transição para a reforma, como o trabalho a tempo parcial ou as atividades de consultoria após a reforma, são todos benéficos. Estas são opções particularmente acessíveis para pequenas e médias empresas (PME), que geralmente conhecem pessoalmente os seus colaboradores mais experientes.

Um quarto passo é a garantia da qualidade do conhecimento estabelecido. Nem tudo o que um colaborador experiente considera correto é de facto correto. Algumas regras práticas têm origem em épocas em que os materiais, as máquinas ou os padrões eram diferentes. Por isso, a memória coletiva da oficina deve ser mantida, revista e atualizada. Também aqui, a colaboração intergeracional pode ser útil. Os colaboradores mais jovens questionam as práticas estabelecidas, os mais experientes explicam as suas origens e, em conjunto, decidem o que deve permanecer.

Os limites da tese

Uma análise honesta deve também reconhecer as fragilidades desta aposta. Em primeiro lugar, a liderança da Alemanha em conhecimentos práticos não é garantida. A China construiu uma vasta base de experiência industrial em apenas algumas décadas. A geração que impulsionou a sua industrialização possui um enorme conhecimento dos processos, e não é certo que este conhecimento seja transmitido com menos eficácia do que o conhecimento alemão. Além disso, as empresas chinesas estão a recrutar ativamente engenheiros experientes da Europa, e as aquisições de PME europeias têm também servido, há anos, o propósito de transferência de conhecimento. O conhecimento implícito é difícil de copiar, mas certamente suscetível de aquisição.

Em segundo lugar, uma narrativa que se baseia principalmente no conhecimento empírico pode subestimar a velocidade com que as máquinas aprendem. Os sistemas modernos de IA aprendem padrões a partir de vastas quantidades de dados que nenhum ser humano formulou conscientemente. Em algumas áreas de processamento de imagem, otimização de processos e pesquisa de materiais, já superam os profissionais experientes. Aqueles que possuem milhões de pontos de dados de sensores e um elevado grau de automatização, como é cada vez mais comum nas fábricas chinesas, podem substituir parte do conhecimento empírico por imensos volumes de dados. A tese do conhecimento especializado insubstituível não se aplica, pois, a todos os casos. É mais forte onde os lotes de produção são pequenos, as variantes são numerosas e os requisitos dos clientes são individualizados — precisamente no fabrico de máquinas para fins especiais, na engenharia de plantas industriais e em muitos nichos de mercado de empresas de média dimensão.

Em terceiro lugar, a Alemanha enfrenta problemas que, por muito bom que seja o seu sistema de formação profissional, não consegue compensar. Os elevados preços da energia, os longos processos de aprovação, o fraco ritmo de investimento, a hesitação na digitalização da administração pública e a adoção relativamente lenta das tecnologias digitais nas pequenas empresas impactam a sua competitividade. O número decrescente de contratos de aprendizagem demonstra que o próprio sistema dual está sob pressão. Uma vantagem que não é aproveitada não é vantagem nenhuma.

Em quarto lugar, existe o perigo da complacência. A narrativa do conhecimento experiencial invisível pode tornar-se uma desculpa conveniente para adiar mudanças necessárias. Aqueles que confiam nas competências da sua força de trabalho sem as proteger, digitalizar e desenvolver transformam a sua maior vantagem no seu maior risco. Porque o conhecimento experiencial que desaparece com a reforma perde-se irremediavelmente.

A cópia ou a habilidade: qual se perde mais rapidamente?

Apesar destas objecções, a tese fundamental continua a ser válida, precisamente porque contém um claro apelo à acção. A competição na era da IA ​​não será apenas decidida pelo poder computacional e pelo tamanho dos modelos. Em grande medida, será decidido por que empresas e economias conseguirem combinar a experiência humana com a inteligência artificial. Os melhores modelos estarão disponíveis para todos. A melhor expertise continuará a ser escassa.

Nesta competição, a Alemanha tem uma vantagem real. Possui uma densa rede de empresas de média dimensão especializadas, com um profundo conhecimento dos processos, um sistema comprovado que une gerações dentro da empresa e uma tradição de valorização das competências profissionais na sociedade. Ao mesmo tempo, o tempo está a esgotar-se. Nos próximos dez anos, milhões de profissionais experientes irão reformar-se, dezenas de milhares de empresas procuram a sucessão todos os anos e o número de contratos de aprendizagem está a diminuir. A janela de oportunidade para garantir o conhecimento existente e combiná-lo com novas ferramentas é limitada.

Isto leva-nos à verdadeira questão estratégica para a Alemanha como pólo empresarial. A China consegue copiar uma máquina, e a uma velocidade que surpreende repetidamente os fabricantes europeus. A Alemanha, por outro lado, corre o risco de perder a sua perícia silenciosamente, ano após ano, a cada reforma que não é acompanhada por uma transição adequada. Ambas são ameaças. A segunda é mais perigosa porque não faz manchete e porque é irreversível. Uma máquina copiada pode ser ultrapassada por uma melhor. A perícia perdida só pode ser recuperada com grande dificuldade e de forma incompleta.

A boa notícia é que a solução não tem de estar em programas bilionários ou projetos de grande escala. Começa numa mesa onde conversam uma pessoa de 67 anos, uma de 45 e outra de 16. Cada uma contribui com a sua experiência e ouve as outras, independentemente de quem está na empresa há mais tempo. Se estas conversas tiverem lugar em dezenas de milhares de empresas, sistematicamente apoiadas por um sistema modernizado de formação profissional dual e ferramentas de IA que tornam o conhecimento visível e acessível, então o capital invisível das pequenas e médias empresas (PME) tornar-se-á uma vantagem competitiva que nenhuma fábrica no mundo poderá simplesmente replicar.

A aposta na Alemanha, portanto, não é uma aposta na nostalgia, na boa e velha oficina ou na superioridade das virtudes do passado. Baseia-se na disposição das gerações para aprenderem umas com as outras, em ambas as direções. Quem quiser vencer nesta corrida precisa de começar hoje, enquanto as pessoas cujo conhecimento está em jogo ainda trabalham na empresa.

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