O caminho estratégico da Europa no desenvolvimento da IA: pragmatismo em vez de corrida tecnológica – Comentário sobre Eva Maydell (Membro do Parlamento Europeu)

Realidade em vez de corrida – Gigafábricas em vez de propaganda: O caminho pragmático da IA ​​que distingue a Europa dos EUA e da China

O debate sobre o papel da Europa na corrida global pela inteligência artificial tomou um rumo significativo com a declaração da eurodeputada búlgara Eva Maydell . Sua posição ilustra uma abordagem estratégica que posiciona a Europa não como um retardatário na corrida tecnológica, mas como um pioneiro no desenvolvimento prático e orientado a valores da IA.

A visão de Eva Maydell para a Europa

Eva Maydell, que desempenhou um papel fundamental na política europeia de IA como uma das principais negociadoras da Lei de IA da UE e da Lei dos Chips, representa uma posição diferenciada em relação à estratégia europeia de IA. Como membro da Comissão da Indústria, Investigação e Energia do Parlamento Europeu e especialista reconhecida em inovação digital, ela traz consigo anos de experiência em política tecnológica.

A tese central deles é pragmática e visionária: a Europa não deve perseguir o objetivo ilusório de desenvolver uma alternativa europeia ao ChatGPT ou vencer a corrida pela superinteligência. Em vez disso, o continente deve se concentrar no desenvolvimento de ferramentas de IA que possam ser efetivamente utilizadas por empresas e indústrias europeias e que ofereçam benefícios mensuráveis.

Segundo Eva Maydell, nosso foco deve estar em:

• Desenvolva modelos de IA de nicho especializados que atendam especificamente às necessidades de negócios – em vez de participar da corrida global.
• Construindo uma infraestrutura robusta com capacidade de computação poderosa, conectividade estável e estruturas de IA centradas no ser humano.
• Garantir que a IA continue sendo uma ferramenta – ela deve dar suporte aos humanos, não substituí-los.

A realidade da adoção da IA ​​na Europa

Os números atuais sobre o uso de IA na Europa corroboram claramente o argumento de Maydell. Apesar do alarde midiático em torno da inteligência artificial, os dados pintam um panorama preocupante: apenas 13,5% das empresas europeias adotaram pelo menos uma tecnologia de IA até 2024. Essa baixa taxa de adoção revela uma lacuna significativa entre as capacidades tecnológicas e a implementação prática nos negócios.

Essa discrepância se torna particularmente evidente quando se considera o porte das empresas. Enquanto grandes empresas com mais de 250 funcionários alcançam uma taxa de adoção superior a 40%, apenas aproximadamente 12% das pequenas e médias empresas utilizam tecnologias de IA. Esses números são particularmente relevantes, considerando que as pequenas e médias empresas constituem a espinha dorsal da economia europeia, representando 90% de todas as empresas na Europa.

A distribuição setorial do uso de IA revela outros padrões interessantes. O setor de informação e comunicação lidera com uma taxa de adoção de 48,7%, seguido por serviços profissionais, científicos e técnicos, com 30,5%. Em todos os outros setores econômicos, a taxa de utilização está bem abaixo de 16%, evidenciando a penetração limitada das tecnologias de IA na economia em geral.

Obstáculos à adoção da IA

As razões para a hesitação na adoção da IA ​​são diversas e sistemáticas. As empresas enfrentam barreiras significativas que dificultam uma implementação bem-sucedida. A complexidade e os altos custos da implementação da IA ​​representam obstáculos intransponíveis, especialmente para empresas menores.

A escassez de especialistas qualificados na área de IA complica ainda mais a situação. Muitas empresas não possuem o conhecimento necessário para implementar e operar sistemas de IA com sucesso. Além disso, muitas vezes faltam casos de uso claros que demonstrem os benefícios concretos da IA ​​para processos de negócios específicos.

A incerteza regulatória, especialmente no que diz respeito à implementação da lei de IA da UE, também contribui para a relutância em adotar a IA. As empresas hesitam em investir em tecnologias cujos marcos regulatórios ainda não estão totalmente esclarecidos.

A abordagem europeia: especialização em vez de generalização

A proposta de Maydell de focar em modelos de IA de nicho corresponde aos pontos fortes e às necessidades da economia europeia. Em vez de tentar competir com as grandes empresas de tecnologia dos EUA e da China no campo da IA ​​geral, a Europa deveria alavancar sua expertise industrial e conhecimento regulatório para desenvolver soluções de IA especializadas.

Essa estratégia oferece diversas vantagens. Modelos especializados de IA exigem significativamente menos poder computacional e investimento do que modelos de uso geral, tornando-os mais acessíveis às empresas europeias. Ao mesmo tempo, podem ser adaptados com mais precisão às necessidades específicas de setores e casos de uso específicos.

O mercado europeu oferece inúmeras oportunidades para essas aplicações especializadas. Em áreas como agricultura de precisão, reparo automotivo, saúde e manufatura, soluções de IA podem ser desenvolvidas para resolver problemas concretos e gerar melhorias mensuráveis.

Infraestrutura e capacidades de computação

Um componente central da estratégia europeia de IA é o desenvolvimento de uma infraestrutura robusta. O Plano de Ação para o Continente da IA, apresentado em abril de 2025, prevê a criação de uma rede de fábricas de IA baseadas nos principais supercomputadores da Europa. Essas fábricas visam apoiar startups, a indústria e pesquisadores de IA da UE no desenvolvimento de modelos e aplicações de IA.

Espera-se que as gigafábricas de IA planejadas, equipadas com aproximadamente 100.000 chips de IA de última geração, quadrupliquem a capacidade atual de chips. Essas instalações não só permitirão o desenvolvimento de modelos complexos de IA, como também fortalecerão a autonomia estratégica da Europa em importantes áreas industriais e científicas.

A iniciativa InvestAI visa mobilizar € 20 bilhões em investimento privado para construir até cinco gigafábricas de IA em toda a UE. Paralelamente, propõe-se uma Lei de Desenvolvimento da Nuvem e da IA ​​para estimular o investimento privado em computação em nuvem e data centers.

Desenvolvimento de IA centrado no ser humano

Um aspecto fundamental da visão de Maydell é a ênfase no desenvolvimento de IA centrado no ser humano. Ela enfatiza que a IA deve ser uma ferramenta que sirva aos humanos, e não os substitua. Essa filosofia reflete os valores europeus e difere significativamente de outras abordagens focadas principalmente no domínio tecnológico.

Especificamente, a abordagem centrada no ser humano significa que os sistemas de IA devem ser desenvolvidos para complementar e aprimorar as capacidades humanas, em vez de substituí-las. Isso requer um design cuidadoso das interações homem-máquina e a garantia de que os humanos sempre mantenham o controle sobre as decisões-chave.

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• A Solução de IA Gerenciada - Serviços de IA Industrial: A chave para a competitividade nos setores de serviços, engenharia industrial e mecânica

Quadro regulatório e confiança

A Lei de IA da UE, em cujo desenvolvimento Maydell desempenhou um papel fundamental, incorpora a abordagem europeia para uma IA confiável. A lei se baseia em uma abordagem baseada em risco que classifica os sistemas de IA em quatro categorias: risco inaceitável, alto risco, risco limitado e risco mínimo.

Essa abordagem diferenciada permite promover a inovação, garantindo salvaguardas adequadas. Sistemas de IA com risco inaceitável, como tecnologias de avaliação social ou engenharia cognitivo-comportamental, são totalmente proibidos. Sistemas de alto risco estão sujeitos a requisitos rigorosos, incluindo gestão de riscos, transparência e supervisão humana.

A implementação da Lei de IA exige uma cooperação estreita entre empresas, reguladores e outras partes interessadas. Definições e exemplos claros de categorias de risco de IA são essenciais para que as empresas cumpram as regulamentações.

Educação e desenvolvimento de habilidades

Um fator crítico de sucesso para a estratégia de IA da Europa é o desenvolvimento de competências relevantes entre a população e a força de trabalho. Maydell enfatiza a necessidade de tornar a literacia em IA uma competência básica, comparável à leitura, à escrita e à aritmética.

A maioria dos jovens europeus utiliza IA diariamente, mas poucos aprendem como ela funciona, quais os riscos que representa ou como influenciar seu desenvolvimento. Essa lacuna educacional precisa ser eliminada para garantir que a próxima geração tenha as habilidades necessárias para um futuro impulsionado pela IA.

Os programas AI Skills Academy, Talent Pool e MSCA Choose Europe foram planejados para atrair profissionais de IA de nível internacional para a Europa, ao mesmo tempo em que capacitam talentos locais em áreas como IA generativa. Esses esforços não apenas reverterão a fuga de cérebros, mas também criarão vias de migração legal para especialistas de fora da UE.

Perspectivas econômicas e aumento de produtividade

Uma pesquisa do McKinsey Global Institute estima que a IA generativa pode ajudar a Europa a atingir uma taxa de crescimento anual de produtividade de até 3% até 2030. Essa previsão ressalta o enorme potencial econômico das tecnologias de IA, se implementadas com sucesso.

Estudos recentes já demonstram efeitos positivos da adoção da IA ​​na produtividade. Noventa por cento dos usuários europeus de IA relatam aumentos de produtividade e 75% afirmam que a IA mudou a forma como trabalham. Esses resultados demonstram o potencial prático das tecnologias de IA para além do hype tecnológico.

A adoção bem-sucedida da IA ​​é particularmente importante para pequenas e médias empresas, que constituem a espinha dorsal da economia europeia. Estudos mostram que 39% das PMEs agora utilizam aplicativos de IA, um aumento em relação aos 26% registrados em 2024. Especificamente, 26% utilizam IA generativa, um aumento em relação aos 18% do ano anterior.

Aplicações específicas do setor

O foco em aplicações de IA específicas para cada setor reflete os pontos fortes da Europa em diversos setores. Na área da saúde, os sistemas de IA podem ajudar a aprimorar diagnósticos e personalizar tratamentos. Na indústria, podem otimizar processos de produção e aprimorar o controle de qualidade.

A IA oferece oportunidades únicas no campo do desenvolvimento sustentável e da proteção climática. Iniciativas alemãs como o "AI Lighthouses for Environment, Climate, Nature, and Resources" demonstram como a IA pode ser usada para resolver problemas ambientais. Com um financiamento de € 40 milhões, o programa apoia projetos de pesquisa orientados para a aplicação em áreas como eficiência energética, eficiência de recursos e conservação da biodiversidade.

Cooperação internacional e parcerias estratégicas

A estratégia de IA da Europa se beneficia da cooperação internacional, especialmente com parceiros democráticos com ideias semelhantes. O papel de Maydell na Delegação para as Relações com o Japão e os EUA ressalta a importância dessas parcerias. Essas colaborações permitem o intercâmbio de melhores práticas, o desenvolvimento conjunto de padrões e a coordenação de abordagens regulatórias.

A colaboração é especialmente importante dada a natureza global do desenvolvimento e da implantação de IA. Startups europeias são frequentemente forçadas a colaborar com gigantes da tecnologia americana para obter acesso aos serviços complementares necessários. Em vez de dificultar essas colaborações, a Europa deveria facilitá-las e, ao mesmo tempo, desenvolver suas próprias capacidades.

Acesso e qualidade dos dados

Um componente essencial para o sucesso de aplicações de IA é o acesso a dados de alta qualidade. A estratégia da União de Dados, a ser lançada em 2025, apoiará esses esforços estabelecendo um mercado único de dados. Isso facilitará a expansão de soluções de IA para empresas e pesquisadores além-fronteiras, respeitando os padrões de proteção de dados da UE.

Os laboratórios de dados dentro das fábricas de IA são projetados para coletar e selecionar conjuntos de dados de diversas fontes, criando assim a base para o treinamento e a experimentação em IA. Essa infraestrutura será particularmente importante para o desenvolvimento de modelos de IA especializados que se baseiam em dados de alta qualidade e específicos de cada domínio.

Financiamento e investimentos

O financiamento da inovação em IA continua sendo um desafio fundamental para a Europa. O continente enfrenta uma lacuna de financiamento em investimentos em IA, o que exige melhor acesso a financiamento, maior apoio de capital de risco e o fortalecimento de parcerias público-privadas.

A iniciativa InvestAI e outros mecanismos de financiamento visam preencher essa lacuna. Ao mesmo tempo, é importante promover o desenvolvimento dos mercados europeus de capital de risco e private equity para criar fontes sustentáveis ​​de financiamento para startups de IA.

Gigafábricas de IA vs. Minimodelos Eficientes: O Dilema Estratégico da Europa

Apesar dos planos ambiciosos, a estratégia de IA da Europa enfrenta desafios significativos. Críticos argumentam que o foco na construção de uma infraestrutura de computação massiva por meio de gigafábricas de IA pode não estar alinhado com as tendências emergentes em direção a modelos de IA menores e mais econômicos. Startups europeias, inspiradas pelo sucesso do DeepSeek, já estão implementando técnicas de treinamento que alcançam eficiência sem grande poder computacional.

A complexidade regulatória da lei de IA planejada pode prejudicar a inovação. Definições excessivamente amplas de "IA de alto risco" e "IA de uso geral" podem desacelerar empresas e instituições de pesquisa europeias — especialmente diante da intensa concorrência global.

Visão de Maydell: IA orientada para valor para cidadãos e empresas

O futuro do desenvolvimento da IA ​​europeia depende do equilíbrio entre inovação e regulamentação. A visão de Maydell de um desenvolvimento pragmático e orientado a valores da IA ​​oferece um guia para esse equilíbrio. A Europa certamente pode ter sucesso sem vencer a corrida global da IA, criando tecnologias acessíveis, implementáveis, transparentes e consistentes com os valores democráticos do continente.

O sucesso será, em última análise, medido pela capacidade das empresas e dos cidadãos europeus de se beneficiarem dos avanços da IA. Isso exige uma adaptação contínua das estratégias às mudanças nas condições tecnológicas e econômicas, bem como uma cooperação estreita entre todas as partes interessadas.

Os próximos anos serão cruciais para a concretização dessa visão. A Europa enfrenta o desafio de usar sua liderança regulatória para desenvolver uma nova forma de soberania tecnológica — baseada não no poder computacional bruto ou no domínio do mercado, mas na capacidade de desenvolver e implementar tecnologias de IA que sirvam às pessoas e promovam o progresso social.

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Konrad Wolfenstein

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