Objectivos da Alemanha para a IA até 2030: Dezoito medidas não criarão um único mercado de IA rentável – O que as empresas realmente precisam

Mais inteligência artificial, mas pouco impacto? O que importa agora para a economia alemã?

Iniciativa de IA do governo alemão: como o financiamento se transformará num mercado real

A Alemanha ambiciona tornar-se uma nação líder em IA até 2030. O governo alemão formulou 18 medidas-chave e metas ambiciosas para alcançar este objectivo: a IA deve ser utilizada com muito mais frequência em empresas e organismos públicos, contribuindo de forma mais significativa para a produção económica. No entanto, as decisões políticas, os programas de financiamento e os centros de dados adicionais, por si só, não garantem o sucesso económico. O fator crucial é se as empresas se tornarem mensuravelmente mais produtivas com a IA, se os organismos públicos conseguirem desempenhar as suas funções de forma mais eficiente e se os fornecedores de tecnologia conseguirem desenvolver modelos de negócio sustentáveis ​​a partir de projetos-piloto.

É precisamente aí que reside o desafio. O uso da IA ​​está a aumentar, mas existe frequentemente um fosso entre a experimentação inicial e a integração profunda nos fluxos de trabalho. As pequenas e médias empresas (PME), em particular, enfrentam custos elevados, recursos humanos limitados e questões complexas relacionadas com dados, segurança e integração técnica. Ao mesmo tempo, o governo precisa de esclarecer onde pode actuar como cliente e apoiante de confiança – e onde os novos programas simplesmente duplicam as ofertas existentes ou criam dependências.

Este artigo examina a estratégia de IA da Alemanha numa perspetiva económica: o que está a dificultar a transição da aplicação para a criação de valor? Qual o papel da procura pública, dos fornecedores europeus e das colaborações industriais? E como podemos determinar se as medidas de financiamento são realmente eficazes? A tese central: o sucesso não depende da quantidade de medidas, mas sim de estas eliminarem estrangulamentos específicos e possibilitarem resultados mensuráveis ​​e sustentáveis.

A estratégia alemã de IA posta à prova na economia: como as medidas políticas criam mercados competitivos

A Alemanha não precisa da mais extensa coleção possível de programas de IA. Necessita de empresas que se tornem mais produtivas com inteligência artificial, instituições públicas que desempenhem as suas funções de forma mais eficiente e fornecedores de tecnologia que desenvolvam modelos de negócio viáveis ​​a partir de soluções replicáveis. É precisamente isto que determinará o sucesso económico de uma estratégia nacional de IA. O número de medidas políticas não é um indicador mais fiável disto do que o número de projetos financiados ou a dimensão dos centros de dados anunciados.

Com a visão de se tornar uma nação impulsionada pela IA até 2030, o governo alemão consolidou 18 medidas interdepartamentais essenciais. Entre as metas declaradas publicamente estão a utilização de IA por pelo menos 80% das grandes empresas e 55% das pequenas e médias empresas (PME). Além disso, 90% das agências federais devem utilizar pelo menos uma aplicação de IA nas suas atividades principais. Mais de 10% da produção económica deve ser gerada através de IA. Estes objetivos são ambiciosos. No entanto, se descrevem realmente uma transformação económica depende significativamente da forma como a utilização, a criação de valor e o sucesso são definidos.

Uma empresa pode implementar um assistente de texto e, portanto, ser considerada utilizadora de IA. Isto não significa automaticamente que os seus custos de produção diminuirão, as suas vendas serão mais bem-sucedidas ou a sua taxa de inovação aumentará. Uma agência governamental pode apoiar um único processo com IA, enquanto a grande maioria dos seus processos permanece inalterada. E o desempenho económico baseado na IA só pode ser medido de forma significativa se houver uma distinção entre a receita dos fornecedores de IA, as atividades apoiadas pela IA e o valor adicional efetivamente criado.

A questão económica crucial não é, portanto, saber se a Alemanha adoptou medidas suficientes. É se estas medidas abordam os estrangulamentos corretos. Estes incluem a falta de procura, dados insuficientemente processados, custos de integração elevados, modelos de negócio incertos e uma transição demasiado lenta dos resultados da investigação para produtos comercializáveis.

Uma política eficaz de IA deve abordar estes problemas de forma diferente. Não deve declarar toda a dificuldade empresarial como justificação para o financiamento, nem partir do pressuposto de que um mercado sem infraestruturas adequadas e condições estruturais fiáveis ​​produzirá automaticamente fornecedores competitivos a nível internacional.

A verdadeira lacuna reside entre a utilização inicial e a penetração económica

Os dados empresariais disponíveis revelam um desenvolvimento importante: a IA deixou de ser um tema puramente experimental na Alemanha. Em 2025, 26% das empresas inquiridas utilizavam inteligência artificial. Para as pequenas empresas com 10 a 49 trabalhadores, a percentagem era de 23%; para as empresas de média dimensão com 50 a 249 colaboradores, era de 36%; e para as grandes empresas com 250 ou mais trabalhadores, era de 57%. Estes números referem-se às categorias de dimensão registadas estatisticamente e não podem ser extrapolados diretamente para todas as microempresas e trabalhadores independentes.

Isto resultou numa diferença de 34 pontos percentuais entre as pequenas e as grandes empresas. Esta diferença é mais significativa do ponto de vista económico do que simplesmente observar a taxa média de utilização. As grandes empresas podem diluir os custos de preparação de dados, integração técnica, revisão jurídica e formação de colaboradores por um maior número de colaboradores e processos de negócio. Além disso, geralmente possuem departamentos de TI próprios e reservas financeiras suficientes para testar múltiplos casos de utilização.

Para uma empresa mais pequena, a mesma entrada no mundo da IA ​​pode representar um fardo organizacional significativamente maior. A gestão não só precisa de avaliar a tecnologia, como também de selecionar fornecedores, clarificar o acesso aos dados e garantir a segurança dos processos em curso. Mesmo que uma aplicação de IA funcione tecnicamente, a sua implementação pode falhar devido à falta de tempo e à falta de clareza nas responsabilidades.

O tipo de utilização também é crucial. Entre as empresas que utilizam IA, 27% empregaram as tecnologias para a automatização de fluxos de trabalho ou para a tomada de decisões em 2025. Seis por cento utilizaram-nas para a movimentação autónoma de máquinas. Estes números referem-se explicitamente às empresas que já utilizam IA, e não ao conjunto das empresas. Demonstram que uma taxa de utilização global e uma integração profunda nos processos operacionais são conceitos distintos.

Isto evidencia a necessidade de ações de política económica: a Alemanha não só deve introduzir mais empresas na IA, como também facilitar a transição da utilização ocasional para aplicações robustas, repetíveis e economicamente relevantes.

Uma ferramenta baseada em texto pode ser um ponto de partida útil. No entanto, ganhos de produtividade mais expressivos geralmente só ocorrem quando os fluxos de informação, as responsabilidades e os processos operacionais são também alterados. Esta segunda etapa é precisamente a mais exigente, dispendiosa e menos conveniente para as estatísticas de sucesso político.

Porque é que os pequenos orçamentos iniciais não financiam a implementação industrial?

A discussão sobre projetos de IA com baixo financiamento aborda um problema real de redução de custos. Existem diferenças significativas entre uma ferramenta de orientação básica e uma aplicação pronta para produção. Um orçamento de, por exemplo, 2.000 € pode ser suficiente para um workshop bem definido, uma análise inicial de potencial ou a configuração de uma ferramenta padrão simples. No entanto, este não é um modelo de financiamento realista para uma solução personalizada e integrada com requisitos de segurança exigentes.

Um exemplo de cálculo ilustra a dimensão dos custos. Considerando uma taxa diária externa de 1.000 €, este orçamento abrange dois dias de trabalho. A partir disto, é necessário pagar a preparação, coordenação, execução e documentação. Isto deixa pouca margem para uma análise completa do processo, integrações de múltiplos sistemas, uma fase de testes robusta e formação para diversos grupos de utilizadores. Este cálculo tem um carácter meramente ilustrativo e não representa um preço de mercado geral.

O problema não reside, portanto, necessariamente na existência de orçamentos iniciais reduzidos. O problema surge quando uma ferramenta de orientação é confundida com uma ferramenta de implementação. Quem espera uma transformação abrangente com pouco dinheiro acaba por frustrar ambos os lados: o cliente não recebe uma solução produtiva e o fornecedor não consegue entregar um serviço viável.

Um modelo de suporte bem concebido precisa de considerar diferentes níveis de maturidade. A primeira questão a abordar é qual o caso de uso que faz sentido economicamente. De seguida, realiza-se um teste limitado com critérios de sucesso claramente definidos. Só então a integração nas operações em curso deverá ser financiada. A expansão para locais, departamentos ou clientes adicionais é uma tarefa completamente diferente.

Fundamentalmente, o que acontece após o financiamento inicial é crucial. Uma consulta pontual não cria um mercado sustentável a longo prazo. Só quando as empresas estiverem dispostas a continuar a financiar uma solução com os seus próprios recursos é que haverá uma indicação fiável dos seus benefícios económicos.

O apoio público não deve, portanto, visar gerar o maior número possível de contactos iniciais não vinculativos, mas sim facilitar a transição para investimentos subsequentes autofinanciados. O sucesso de um programa de nível básico seria então medido não pelo número de vales emitidos, mas antes pelas aplicações produtivas, pela sua utilização contínua e pela sua contribuição demonstrável para os resultados da empresa.

Para as empresas jovens de IA, a procura é muitas vezes mais valiosa do que o financiamento adicional para projetos

Para um fornecedor de tecnologia, o financiamento e as receitas provenientes dos clientes são conceitos fundamentalmente diferentes. O financiamento custeia o desenvolvimento de projetos específicos. Um cliente pagante, por outro lado, confirma que um serviço concreto proporciona benefícios suficientes em condições reais de utilização.

Esta diferença impacta todo o modelo de negócio. A receita recorrente permite o planeamento da força de trabalho, melhora o poder de negociação com os investidores e fornece informações sobre quais os recursos de que os clientes realmente precisam. Um projeto de desenvolvimento concluído com sucesso pode ser útil, mas um produto utilizado de forma consistente é a base mais sólida para o crescimento.

Principalmente no mercado da IA, existe o risco de as empresas realizarem muitos projetos de demonstração individuais sem desenvolver uma oferta escalável. Cada novo cliente recebe, então, uma solução personalizada. A receita pode crescer, mas os custos com pessoal aumentam na mesma proporção. A empresa continua, economicamente, a ser um prestador de serviços orientado para projetos, mesmo que se apresente externamente como um fornecedor de software escalável.

Isso não é inerentemente mau. A consultoria especializada e a integração também podem ser modelos de negócio valiosos. No entanto, numa perspectiva de política económica, é necessário fazer uma distinção clara entre programas que financiam serviços, criam um produto padronizado ou apoiam o desenvolvimento de uma tecnologia fundamental.

Para fornecedores de IA escaláveis, é particularmente relevante se uma solução pode ser implementada para outros clientes com um esforço adicional significativamente menor. Interfaces reutilizáveis, características de segurança padronizadas e modelos operacionais claramente definidos são frequentemente mais importantes neste aspeto do que outra demonstração espetacular.

Uma política de IA com um enfoque económico não deve, portanto, apenas promover actividades de desenvolvimento. Deve também melhorar as condições para que os clientes-piloto se tornem clientes recorrentes. Isto inclui requisitos claros, condições de pagamento fiáveis, normas técnicas transferíveis e procura que não desapareça no final de um programa.

O Estado, enquanto cliente âncora, deve ser de confiança sem criar novas dependências

O governo alemão descreve explicitamente o Estado como um potencial cliente âncora para modelos e aplicações de IA. Isto baseia-se num mecanismo económico lógico: as instituições públicas necessitam de ferramentas digitais de alto desempenho, enquanto os novos fornecedores necessitam de uma procura sólida, experiência prática e referências. Se ambos os lados forem reunidos de forma eficaz, poderá surgir um mercado autossustentável.

Contudo, declarar o Estado como cliente âncora não é suficiente. A sua procura precisa de ser previsível e economicamente viável para os fornecedores. Se cada instituição procura as suas próprias soluções técnicas proprietárias, os custos de adaptação multiplicam-se. Um fornecedor pode conquistar clientes individuais, mas não uma base sólida e escalável.

Interfaces comuns e componentes reutilizáveis ​​podem mitigar este problema. Uma solução para suportar o processamento de documentos não precisa de ser completamente redesenhada para cada organismo. Ao mesmo tempo, devem ser tidos em conta diferentes requisitos profissionais. A normalização, portanto, não significa tornar todos os processos administrativos iguais, mas sim criar bases técnicas comuns.

O Estado deve equilibrar dois interesses. Por um lado, pode ser benéfico desenvolver estrategicamente os fornecedores europeus como participantes relevantes no mercado. Por outro lado, isto não deve conduzir a uma garantia permanente de compra de produtos economicamente ou tecnicamente inadequados. Uma decisão sobre a origem não substitui uma avaliação de desempenho.

Mesmo um fornecedor europeu pode criar uma forte dependência entre os seus clientes. Formatos de dados fechados, personalizações difíceis de transferir e opções de troca pouco claras continuam a ser problemáticos, independentemente da localização da empresa. Portanto, o uso público soberano da IA ​​exige não só uma origem geográfica específica, mas também a permutabilidade e o controlo.

O governo seria um bom cliente âncora se definisse requisitos exigentes e realistas, utilizasse soluções comprovadamente eficazes e, ao mesmo tempo, garantisse a possibilidade técnica de troca de fornecedores num momento posterior. Isto cria procura sem sacrificar a concorrência e a pressão para inovar.

Mistral é um farol de esperança para a Europa, mas não uma estratégia de soberania completa

A Mistral exemplifica a questão de saber se a Europa pode construir os seus próprios fornecedores de IA de alto desempenho. A empresa desenvolve modelos e combina-os cada vez mais com ofertas para uso empresarial. Juntamente com a SAP, está a trabalhar numa plataforma de IA soberana para clientes empresariais europeus. O objetivo é consolidar o desenvolvimento de modelos, o software empresarial e os ambientes operacionais controláveis.

Do ponto de vista económico, esta ligação faz sentido. Um modelo robusto por si só não resolve um problema de negócio. Exige acesso a dados relevantes, integração com software existente e regras claras para permissões, registo de atividades e responsabilidades. Um fornecedor consolidado de software empresarial pode oferecer um acesso ao mercado significativamente melhor neste aspeto do que um fornecedor de modelos isolados.

No entanto, seria arriscado equiparar a soberania europeia em IA ao sucesso de uma única empresa. Um fornecedor favorecido nacional ou europeu pode ser estrategicamente importante, mas continua a ser uma empresa com os seus próprios interesses económicos, limitações tecnológicas e riscos financeiros.

Além disso, um sistema de IA é constituído por múltiplas camadas. Mesmo um modelo europeu pode ser treinado em hardware não europeu, depender de chips aceleradores específicos ou operar através de uma infraestrutura cujos componentes essenciais são controlados fora da Europa. A soberania, portanto, não é uma propriedade binária.

Em vez disso, deve ser avaliado pelas dependências existentes, quais delas são economicamente aceitáveis ​​e para que funções críticas ainda existem alternativas disponíveis. Um modelo europeu alarga as opções. No entanto, não elimina automaticamente todas as outras dependências.

A posição objectivamente justificada é, portanto: a Europa deve desenvolver e implementar fornecedores de elevado desempenho como a Mistral como uma opção genuinamente competitiva. Ao mesmo tempo, são necessários múltiplos fornecedores, opções operacionais abertas e possibilidades de troca técnica. Um interesse legítimo de política industrial não deve conduzir a uma nova estratégia de fornecedor único.

A inteligência artificial industrial ganha força onde resolve problemas concretos de processos

A base industrial da Alemanha oferece um ponto de partida crucial para a IA economicamente relevante. A vantagem, no entanto, não reside simplesmente na abundância de máquinas. Reside na interação entre o conhecimento especializado, a compreensão dos processos, a relação com o cliente, os dados técnicos e os anos de experiência com sistemas complexos.

A colaboração entre a Airbus e a Mistral ilustra esta lógica. As áreas de aplicação identificadas incluem processos industriais, documentação técnica, engenharia, design e assistência com suporte de IA durante as fases de desenvolvimento, teste e certificação. Não se trata de uma única aplicação geral, mas sim de um conjunto de tarefas distintas, cada uma com os seus próprios requisitos específicos de qualidade e segurança.

Tarefas em que os especialistas dedicam muito tempo à pesquisa, compilação e verificação de informação são particularmente interessantes. Embora uma avaliação mais rápida dos documentos técnicos não conduza automaticamente a um novo produto, pode acelerar o desenvolvimento e libertar recursos humanos especializados para tarefas mais complexas.

O mesmo se aplica à intralogística. Uma aplicação de IA poderia estruturar relatórios de avarias, consolidar informações de manutenção ou apoiar a análise de problemas recorrentes na fábrica. O benefício, então, depende menos de capacidades de processamento de voz impressionantes do que da qualidade da ligação aos dados reais da fábrica e do processo.

Diferentes tarefas técnicas devem ser mantidas separadas. Um modelo de linguagem pode ser útil para a documentação e acesso ao conhecimento. Para o controlo direto de uma máquina ou para uma decisão crítica de segurança, devem ser cumpridos outros requisitos. Nem toda a aplicação de IA industrial é um sistema de linguagem generativa.

As parcerias já existentes entre empresas industriais, fornecedores de software e criadores de modelos podem, portanto, ser mais valiosas do que um programa de financiamento adicional e abstrato. No entanto, a sua eficácia deve ser medida por resultados concretos. Um grupo empresarial de renome não é, por si só, prova de que uma solução funciona.

Além disso, um ecossistema industrial bem-sucedido não deve incluir apenas grandes corporações. As empresas especializadas de média dimensão, as integradoras e as pequenas empresas de software necessitam de ter acesso a interfaces e mercados. Caso contrário, surgirão plataformas fechadas, cujos benefícios terão um alcance limitado em toda a economia.

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O ganho de produtividade só surge após a dedução de todos os custos adicionais

Muitas discussões sobre IA concentram-se apenas no tempo poupado durante o processamento. Isto é insuficiente para uma avaliação económica. A questão crucial é qual o benefício que permanece após considerar todos os custos e riscos adicionais.

Um exemplo simplificado ilustra a diferença. Uma empresa com 100 colaboradores poupa dez minutos por pessoa por dia ao utilizar esta aplicação. Com 220 dias úteis, isto equivale a aproximadamente 3.667 horas por ano. Considerando um custo total de 50€ por hora, o valor potencial do tempo poupado é de cerca de 183.000€ anuais.

No entanto, este tempo livre não se traduz automaticamente em lucro adicional ou numa poupança correspondente nas transações de pagamento. Se os minutos libertados forem distribuídos por várias tarefas, podem ser utilizados de forma produtiva apenas parcialmente. Além disso, existem custos de licenciamento, implementação, suporte e monitorização.

Considerando custos operacionais anuais de 60.000€ e que apenas metade do potencial de tempo calculado é efetivamente aproveitado, o benefício anual, antes de desconsiderar os custos iniciais de implementação, seria de aproximadamente 31.500€. Este exemplo é propositadamente hipotético para ilustrar como um valor bruto inicialmente impressionante pode mudar significativamente após uma análise mais detalhada.

Nas tarefas críticas para a qualidade, os erros não custam apenas tempo. Informações técnicas imprecisas podem desencadear retrabalho, atrasos ou riscos de responsabilidade. Por outro lado, uma melhor deteção de erros pode gerar benefícios significativos que não são imediatamente quantificáveis ​​em minutos.

Por isso, as empresas precisam de uma avaliação que combine tempo, qualidade, rapidez e risco. As métricas relevantes incluem, por exemplo, o tempo de processamento de um processo, o número de correções necessárias, a utilização de mão-de-obra qualificada, que é escassa, ou o custo por caso processado.

Os programas políticos deveriam apoiar esta perspectiva em vez de recompensar o maior potencial teórico de poupança possível. O que é economicamente crucial não é a rapidez com que uma IA gera um projeto, mas sim a eficiência de todo o processo, que leva a um resultado utilizável.

A cooperação europeia é uma questão de escala, não de competição diplomática

A justaposição de uma orientação mais forte em relação à França e a cooperação com o Canadá é demasiado simplista se for entendida como a única opção. O governo alemão cita tanto as capacidades europeias como as parcerias internacionais como componentes da sua abordagem. Neste contexto, destacam-se a cooperação com o Canadá e o apoio à LawZero no desenvolvimento de IA orientada para a segurança.

Do ponto de vista económico, cada parceria deve ser avaliada de acordo com o seu contributo específico. A França é um parceiro natural para a Alemanha na construção de um mercado europeu mais vasto e na colaboração com fornecedores europeus de referência. O Canadá pode contribuir com conhecimentos especializados adicionais em determinadas áreas de investigação e tecnologia.

A questão relevante não é, portanto, qual o país que recebe mais atenção política. É se a cooperação abre o acesso à tecnologia, a trabalhadores qualificados, a clientes ou a conhecimentos complementares. Uma parceria sem ligações operacionais permanece simbólica. Uma colaboração menor, mas produtiva, por outro lado, pode gerar benefícios mensuráveis.

Ao mesmo tempo, a cooperação internacional não deve obscurecer o facto de que a Europa necessita de resolver os seus próprios problemas de escala. Requisitos técnicos distintos e mercados nacionais separados podem significar que um fornecedor europeu tem de fazer ajustes significativos para cada novo grupo de clientes.

Para uma empresa de IA em crescimento, um mercado europeu verdadeiramente utilizável é, portanto, muitas vezes mais importante do que mais um quadro de cooperação política. Requisitos comuns, provas de conceito transferíveis e infraestruturas compatíveis podem permitir a expansão sem eliminar completamente as especificidades nacionais.

Uma estratégia inteligente combina, portanto, dois níveis: reúne a procura e as capacidades europeias onde a dimensão é crucial, mantendo-se aberta aos parceiros internacionais que ofereçam complementos tecnológicos concretos. A abertura e a independência estratégica não são mutuamente exclusivas, desde que as dependências sejam avaliadas de forma consciente.

A especialização em chips exige infraestruturas específicas e uma clara divisão de trabalho

O desejo de maior independência nos chips de IA é compreensível. No entanto, torna-se impreciso assim que o design do chip, a investigação de semicondutores, o fabrico e a operação de centros de dados de IA são tratados como uma única tarefa.

Um chip precisa de ser projetado. O seu projeto requer ferramentas adequadas e fundamentos tecnológicos. A fabricação, por sua vez, exige equipamentos, materiais e processos especializados. A isto juntam-se o armazenamento, as tecnologias de encapsulamento e a integração em sistemas computacionais completos. Os avanços num nível não compensam automaticamente a falta de capacidades noutros.

O centro de investigação belga imec é um pólo europeu fundamental neste contexto. A linha piloto NanoIC está ligada a um investimento conjunto planeado de 2,5 mil milhões de euros e tem como objetivo, entre outras coisas, proporcionar a empresas, startups, universidades e fornecedores de design e sistemas acesso a tecnologia avançada e prototipagem.

Em fevereiro de 2026, o imec inaugurou mais 2.000 metros quadrados de salas limpas no âmbito desta expansão. O projecto está explicitamente organizado a nível europeu e inclui locais parceiros, entre os quais o Fraunhofer, na Alemanha. A Alemanha é também um dos países financiadores participantes. Por conseguinte, a noção de que a investigação nacional e a utilização alargada do imec representam abordagens fundamentalmente alternativas não reflecte adequadamente esta interligação.

Uma abordagem economicamente sensata é a divisão do trabalho, na qual as infra-estruturas especializadas e de grande escala são utilizadas de forma concentrada, permitindo simultaneamente um amplo acesso para investigação e negócios. Construir instalações dispendiosas em vários locais em simultâneo pode ser ineficiente. Por outro lado, as infraestruturas de ponta são de pouca utilidade se as empresas mais pequenas não conseguirem aceder a elas na prática.

As perguntas certas, portanto, são: Que competências realmente faltam? Onde já existem pontos fortes relevantes a nível internacional? Como é que as empresas jovens têm acesso a ferramentas de design, instalações de teste e parceiros de fabrico? E que aplicações justificam os consideráveis ​​custos de desenvolvimento a longo prazo?

Uma estratégia promissora para o setor dos semicondutores necessita de prioridades. Não é necessário que abranja todas as etapas da cadeia de valor a nível nacional, mas sim que assegure competências essenciais e crie um acesso fiável a competências complementares.

A investigação é indispensável, mas o seu financiamento exige métricas de sucesso diferentes

As críticas a projectos de investigação de longa duração contêm um ponto válido quando se centram na falta de relevância e na utilização obscura dos fundos públicos. No entanto, seria incorrecto concluir que a formação científica é inerentemente menos valiosa do que o financiamento directo das empresas.

A investigação e o desenvolvimento empresarial cumprem funções diferentes. A investigação básica pode gerar conhecimento cuja aplicação económica é inicialmente aberta. Um projecto de desenvolvimento orientado para o mercado, por outro lado, deve ser capaz de explicar com muito mais precisão qual o problema que está a ser resolvido e qual será a sua utilização posterior.

Avaliar ambos usando a mesma métrica seria um erro. Se cada projeto de investigação fosse julgado unicamente pela receita a curto prazo, perder-se-iam oportunidades de conhecimento a longo prazo. Por outro lado, se cada projeto orientado para a aplicação prática fosse avaliado unicamente com base em publicações científicas, a viabilidade económica ficaria para segundo plano.

A qualidade de uma pessoa ou de um projeto não pode ser determinada com base no tipo de universidade frequentada ou numa única nota. Para a IA industrial, a experiência prática, os testes sistemáticos e uma boa compreensão da área de aplicação podem ser tão importantes como o conhecimento teórico de alto nível.

O verdadeiro problema reside, muitas vezes, nas transições. Os resultados da investigação necessitam de ser tecnicamente estabilizados, traduzidos em produtos e ligados às reais necessidades dos clientes. Este trabalho não se resume à investigação básica clássica nem às vendas de rotina. Requer competências diferentes e, frequentemente, também um financiamento diferenciado.

Uma política equilibrada deve, portanto, proteger a qualidade científica, ao mesmo tempo que leva a sério a transferência de conhecimentos. Projectos conjuntos com responsabilidades claras, intercâmbios temporários de pessoal entre a investigação e a indústria e o tratamento transparente dos direitos de utilização podem ser mais importantes do que mais um nível de financiamento organizacional.

Um instituto de segurança da IA ​​deve abordar os riscos públicos, e não substituir os mercados existentes

O governo alemão atribui uma função analítica e operacional ao Instituto Alemão de Segurança da Inteligência Artificial (AISI). O seu objetivo não é ser uma autoridade reguladora, mas sim um centro de excelência para a análise tecnológica, avaliação de riscos e consultoria estratégica. Isto inclui o conhecimento da situação e a informação de alerta precoce em relação à sociedade, à economia e à segurança nacional.

Esta delimitação de responsabilidades é crucial para a avaliação económica. Um mandato de segurança pública difere do teste de um produto específico de uma empresa. Riscos sistémicos, novos vetores de ataque ou desenvolvimentos relevantes para a segurança podem exigir análises que nenhum cliente privado, por si só, financiaria na totalidade.

Existe uma razão justificável para a intervenção governamental neste caso. Se muitas partes interessadas beneficiam de uma melhor avaliação dos riscos, mas nenhuma delas pretende suportar o custo total, uma instituição pública pode colmatar esta lacuna nos serviços.

A situação é diferente para os serviços de testes normalizados, adaptados a necessidades claramente definidas do cliente. Nestes casos, os serviços de testes e consultoria do sector privado podem ser benéficos. Uma instituição governamental não deve duplicar estas actividades sem um valor acrescentado demonstrável.

O desafio prático reside, portanto, numa divisão de trabalho precisa. As autoridades públicas poderiam investigar os riscos globais, desenvolver ainda mais os métodos de ensaio e tornar as conclusões acessíveis. Os prestadores de serviços privados poderiam então aproveitar esta base para oferecer auditorias específicas, apoio à implementação e inspeções periódicas.

É também importante evitar a duplicação de esforços. Se as empresas tiverem de produzir repetidamente documentação quase idêntica para diferentes clientes e instituições, surgirão custos adicionais sem um aumento correspondente da segurança. Os resultados reconhecidos e transferíveis seriam mais valiosos economicamente do que um número crescente de processos de teste separados.

Um instituto de segurança não é, portanto, automaticamente necessário nem automaticamente supérfluo. A sua utilidade depende de preencher uma lacuna claramente definida, de os seus resultados serem aplicáveis ​​na prática e de as suas tarefas se manterem distintas das ofertas existentes no mercado.

É necessário mais poder computacional, mas ainda não existe um modelo de negócio viável

O governo alemão pretende, no mínimo, duplicar a capacidade total de centros de dados na Alemanha até 2030 e quadruplicar a capacidade para inteligência artificial e computação de alto desempenho. Isto resolve um estrangulamento crucial na infraestrutura. No entanto, a capacidade adicional representa inicialmente uma oferta e ainda não garante o sucesso económico.

Para os utilizadores, o que importa é se a capacidade computacional está disponível a preços razoáveis, com ferramentas adequadas e nas condições de funcionamento necessárias. Um fabricante de máquinas de média dimensão não precisa necessariamente de acesso direto a um grande sistema de formação. Pode precisar de um ambiente fiável e acessível para uma aplicação especializada.

É necessário distinguir entre formação e operação contínua. O desenvolvimento de um modelo complexo pode exigir enormes recursos computacionais. Em contrapartida, uma aplicação empresarial com um âmbito bem definido pode, por vezes, ser executada com um modelo mais pequeno. A arquitetura economicamente viável depende da tarefa, da carga de trabalho e dos requisitos de qualidade.

Por conseguinte, o planeamento da capacidade deve estar ligado a uma análise realista da procura. Os factores a considerar incluem o fornecimento de energia, as ligações à rede eléctrica, o arrefecimento, a disponibilidade de pessoal qualificado e o ritmo das mudanças tecnológicas. Uma central pode ser tecnicamente eficiente, mas ainda assim operar de forma ineficiente se a sua utilização se mantiver muito baixa.

Por outro lado, seria igualmente problemático esperar para investir até que todas as aplicações futuras estejam garantidas. Muitas vezes, a infra-estrutura precisa de ser construída antes de a procura total ser satisfeita. Por conseguinte, conceitos flexíveis, modelos de utilização diversificados e uma distribuição transparente do risco de investimento são cruciais.

O indicador económico não deve basear-se apenas na capacidade instalada. Igualmente relevantes são a utilização real, o custo por tarefa computacional significativa, a disponibilidade e o acesso para pequenas empresas. A infra-estrutura só se torna uma vantagem competitiva quando possibilita actividades produtivas que, de outra forma, não ocorreriam ou seriam significativamente prejudicadas.

Uma boa política de IA precisa de menos números simbólicos e de melhores dados de impacto

As metas anunciadas fornecem uma base para o controlo político. No entanto, acarretam o risco de que atividades facilmente mensuráveis ​​sejam confundidas com resultados reais.

A taxa de utilização indica inicialmente a abrangência de uma tecnologia. Não explica a intensidade da sua utilização nem se o investimento compensa. O número de empresas financiadas descreve o alcance de um programa. Ainda não comprova que estas empresas teriam tido um pior desempenho sem o financiamento.

Este efeito adicional é crucial. Se uma empresa financia um investimento já planeado exclusivamente com recursos públicos, o resultado pode ser um mero ganho inesperado. No entanto, se o apoio viabilizar uma implementação economicamente viável que, de outra forma, teria fracassado devido a um evidente estrangulamento, poderá gerar um valor acrescentado genuíno.

Uma avaliação fiável necessitaria, portanto, de definir as mudanças esperadas antes mesmo do início de um programa. Para um programa inicial, este poderia ser o uso autofinanciado subsequente. Para aplicações industriais, o foco poderia estar nos tempos de produção, melhorias na qualidade ou uma menor taxa de erros. Para a infraestrutura, a acessibilidade e a utilização seriam fatores-chave.

A meta de mais de dez por cento da produção económica baseada em IA também exige uma definição transparente. Se todas as atividades com suporte de IA forem totalmente incluídas, o resultado será diferente de considerar apenas o valor adicional criado. Sem uma definição clara, a métrica seria politicamente impressionante, mas analiticamente frágil.

Um bom sistema de reporting deve, portanto, combinar alguns indicadores-chave de desempenho (KPIs) relevantes com metodologias transparentes. Isto inclui também projetos falhados e iniciativas concluídas. Uma estratégia em que todos os programas continuam independentemente do resultado impede a aprendizagem com as próprias experiências.

A responsabilidade política demonstra-se através da competência na implementação e da clareza das responsabilidades

A crítica generalizada às gerações é insuficiente para explicar os problemas das políticas de IA. A competência tecnológica não pode ser determinada com precisão pela idade. Os jovens decisores podem argumentar superficialmente, enquanto os líderes experientes conseguem gerir a mudança de forma eficaz.

A questão mais importante é saber quais as competências que orientam as decisões políticas e quem é responsável pelos resultados. A política de IA exige conhecimento técnico, compreensão dos processos operacionais e capacidade de priorizar em situações de incerteza.

A economia não deve ser tratada como uma entidade monolítica. Os fornecedores de modelos, as empresas de cloud, os integradores, os conglomerados industriais e os pequenos utilizadores têm interesses diferentes. Um programa atrativo para um fornecedor não é necessariamente benéfico para a economia como um todo.

O envolvimento direto das empresas é, portanto, necessário, mas não substitui a avaliação independente. Caso contrário, corre-se o risco de políticas que protejam os modelos de negócio existentes em vez de fortalecer a concorrência e a produtividade.

O governo alemão prevê que a sua task force de IA continue a gerir a implementação das medidas, reunindo-se pelo menos trimestralmente a nível de secretário de Estado. A eficácia desta gestão depende não da frequência das reuniões, mas dos poderes de decisão, das responsabilidades vinculativas e da capacidade de, de facto, remover obstáculos.

Neste contexto, responsabilidade significa também defender prioridades apesar da resistência. Nem toda a boa ideia pode ser financiada em simultâneo. Nem toda a instituição existente necessita de uma nova tarefa de IA. E nem todo o programa iniciado merece ser continuado indefinidamente.

Uma estratégia viável combina abertura ao mercado, especialização e seleção consistente

Do ponto de vista económico, a política de IA da Alemanha deve combinar três tarefas diferentes.

Em primeiro lugar, é necessário facilitar o uso generalizado. Isto requer ofertas compreensíveis, formação adequada, modelos operacionais de fácil acesso e suporte para questões de dados e integração. As empresas mais pequenas, em particular, beneficiam quando as soluções comprovadas não precisam de ser desenvolvidas de raiz de cada vez.

Além disso, deve apoiar as empresas que desenvolvem produtos e tecnologias fundamentais com escalabilidade internacional. Esta tarefa exige volumes financeiros mais elevados, horizontes temporais mais longos e uma maior disponibilidade para assumir riscos tecnológicos. Não deve ser confundida com um financiamento fragmentado para a digitalização.

Em última análise, o Estado deve fornecer infra-estruturas públicas que as empresas individuais não conseguem financiar adequadamente. Isto inclui infraestruturas de investigação específicas, análises de segurança abrangentes e normas técnicas comuns.

Estas tarefas exigem ferramentas diferentes. Uma pequena empresa com um problema específico de automatização não necessita de uma estratégia de modelo nacional. Por outro lado, um desenvolvedor de modelos europeu não consegue tornar-se competitivo internacionalmente apenas recebendo alguns vouchers de consultoria. E um instituto de segurança não deve ser julgado unicamente pelas suas receitas de software a curto prazo.

A perspectiva clara, portanto, é que a Alemanha deveria tentar menos organizar todas as actividades sob um rótulo comum de IA e diferenciar mais claramente entre desenvolvimento de mercado, desenvolvimento tecnológico e tarefas públicas. As colaborações de alto desempenho já existentes merecem apoio, desde que se mantenham suficientemente abertas a outras empresas e apresentem resultados mensuráveis.

O Estado deve agir de forma fiável onde ele próprio cria procura e exercer moderação onde as novas estruturas apenas duplicam a oferta existente. A especialização europeia é, normalmente, mais sensata do que tentar replicar integralmente todas as capacidades a nível nacional.

O facto de a Alemanha se tornar uma potência em IA até 2030 não depende, em última análise, da abrangência de uma lista de medidas. O que importa é se as empresas geram retornos duradouros com as aplicações, se os colaboradores trabalham com mais produtividade e se as instituições públicas melhoram visivelmente os seus serviços. Uma estratégia é bem-sucedida quando possibilita esses resultados e elimina atividades supérfluas — e não quando simplesmente acrescenta cada vez mais atividades.

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