Soberania da IA ​​para empresas: a arma secreta da IA ​​na Europa? Como uma lei controversa se torna uma oportunidade contra o domínio dos EUA.

Mistral supera o Google? Por que os modelos de código aberto gratuitos são a única chance de independência da Europa?

A Europa está vivenciando um ciclo de atualização de IA sem precedentes. Impulsionados pelo poder disruptivo da IA ​​generativa, os investimentos estão aumentando exponencialmente e as previsões prometem um crescimento enorme. Mas por trás da fachada de orçamentos multibilionários, esconde-se uma realidade ameaçadora: em vez de uma ampla democratização da tecnologia, está emergindo um sistema econômico de duas classes. Enquanto as grandes corporações consolidam seus gastos com hiperescaladores globais e se tornam profundamente dependentes, a espinha dorsal da economia europeia — as pequenas e médias empresas (PMEs) inovadoras — está ficando para trás, tanto tecnológica quanto economicamente.

Essa lacuna será drasticamente acelerada pelo próximo salto tecnológico: a “IA para Agências”. Suas demandas extremas de infraestrutura forçam as empresas à dependência de fornecedores, cujos custos reais muitas vezes ficam ocultos. Uma análise rigorosa do custo total de propriedade (TCO) demonstra que o caminho aparentemente simples para a nuvem, para aplicações de IA persistentes, é mais que o dobro do custo de construir sua própria infraestrutura soberana. Paradoxalmente, a Lei de IA da UE, frequentemente criticada por sufocar a inovação, está se tornando o catalisador para uma mudança de rumo: seus rigorosos requisitos de transparência e controle tornam o uso de sistemas proprietários de “caixa preta” um risco incalculável.

A solução para esse trilema estratégico de custo, dependência e regulamentação reside em uma mudança consistente em direção a tecnologias de código aberto. Modelos de alto desempenho como o Mistral ou o Llama 3, executados em plataformas abertas, possibilitam, pela primeira vez, combinar excelência tecnológica com eficiência econômica e soberania digital. Mas, embora a tecnologia e a estratégia sejam claras, o gargalo crucial se torna evidente: as pessoas. A grave escassez de trabalhadores qualificados é o último e maior obstáculo no caminho da Europa não apenas para exigir a soberania da IA, mas também para moldá-la.

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A equação da soberania da IA: o equilíbrio econômico da Europa entre o domínio da hiperescala e a autarquia digital.

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A nova realidade da IA ​​na Europa: um mercado em desequilíbrio.

O cenário econômico europeu está passando por uma transformação fundamental, impulsionada por investimentos exponenciais em inteligência artificial. As previsões macroeconômicas sinalizam um compromisso inabalável com as atualizações tecnológicas. Análises recentes preveem que os gastos com serviços de TI relacionados à IA na Europa aumentarão 21% em 2025. Empresas de pesquisa de mercado confirmam que o mercado europeu de IA está entrando em uma fase de rápido crescimento, impulsionado em grande parte pelo poder disruptivo da IA ​​generativa (GenAI). Essa tecnologia evoluiu de uma aplicação de nicho para um ciclo de investimento central, forçando os CIOs a repensarem fundamentalmente seu planejamento futuro.

Esse aumento quantitativo, no entanto, mascara uma realidade profunda e estruturalmente perigosa. Uma análise detalhada dos dados de adoção do Eurostat de 2024 revela um quadro preocupante da penetração real. Na União Europeia, apenas 13,48% de todas as empresas com dez ou mais funcionários utilizavam tecnologias de IA em 2024. Embora isso represente um aumento significativo de 5,45 pontos percentuais em comparação com 2023, a baixa base de comparação revela o quanto ainda temos que avançar para alcançar uma implementação generalizada.

O verdadeiro problema econômico não reside na taxa média de adoção, mas na extrema fragmentação do mercado. Os dados do Eurostat revelam uma perigosa "lacuna de adoção" entre os portes das empresas: enquanto 41,17% das grandes empresas já utilizam IA, apenas 20,97% das empresas de médio porte e alarmantes 11,21% das pequenas empresas a utilizam.

Isso revela uma discrepância crítica: se o gasto total com serviços de IA aumenta massivamente em 21%, mas a adoção média permanece baixa e segmentada, isso significa, economicamente, que o mercado como um todo não está crescendo, mas sim que alguns players já dominantes – os 41% das grandes empresas – estão consolidando seus gastos de forma massiva. Essa consolidação é corroborada pela observação de que as empresas estão cada vez mais migrando da compra direta de soluções de IA para a implementação de soluções de parceiros. Na prática, esses parceiros são os hiperescaladores globais e seus ecossistemas.

Este desenvolvimento não aponta para uma recuperação saudável e generalizada, mas sim para o surgimento de uma sociedade econômica de duas classes. Enquanto as grandes corporações se integram profundamente aos ecossistemas de fornecedores de tecnologia para garantir sua competitividade, a espinha dorsal da economia alemã e europeia – as PMEs inovadoras – está ficando para trás tecnológica e economicamente. A “fase de crescimento acelerado” é, portanto, menos uma democratização da IA ​​do que uma aceleração da dependência para aqueles que podem pagar por ela.

A mudança de paradigma: de pilotos isolados à "IA Agencial"

Paralelamente a essa dinâmica quantitativa de mercado, um salto qualitativo está ocorrendo na própria tecnologia, intensificando fundamentalmente suas implicações estratégicas. A era dos projetos-piloto isolados de IA, voltados principalmente para o aumento da produtividade, está dando lugar a uma nova fase: a “IA agenciada”. Analistas definem o “futuro agenciado” como um estado em que os sistemas de IA não apenas executam tarefas, mas agem com autonomia, intenção e escalabilidade. Trata-se de orquestrar a inteligência em sistemas, equipes e cadeias de valor inteiras, com o objetivo de redefinir os modelos de negócios.

A disposição para adotar esse novo paradigma é notavelmente alta em 2025. Uma pesquisa mostra que 29% das organizações relatam já utilizar IA Agente, enquanto outros 44% planejam implementá-la no próximo ano. Apenas 2% das empresas não estão considerando seu uso. Os principais casos de uso visam o núcleo dos processos de negócios: 57% dos usuários planejam implantá-la no atendimento ao cliente, 54% em vendas e marketing e 53% em TI e segurança cibernética. Empresas globais de tecnologia sustentam essa tendência; 88% dos executivos nos EUA indicaram que aumentarão seus orçamentos de IA no próximo ano devido à IA Agente.

Mas essa euforia se depara com uma dura realidade: a falta de implementação. Apesar da grande disposição para investir, 62% das empresas que avaliam agentes de IA não têm um ponto de partida claro para a implementação. 32% de todos os projetos-piloto são paralisados ​​e nunca chegam à fase de produção.

A causa principal desse fracasso generalizado reside menos no software e mais na infraestrutura física. Mais da metade de todos os projetos-piloto de IA em andamento estão estagnados devido a limitações de infraestrutura insuficientes. A IA agente não é uma simples atualização de software; ela transforma fundamentalmente os requisitos de rede. Analistas da Cisco alertam que as solicitações de IA agente geram até 25 vezes mais tráfego de rede do que as solicitações tradicionais. Esses sistemas exigem uma nova arquitetura de "borda unificada" descentralizada, visto que se prevê que 75% dos dados corporativos precisarão ser processados ​​na borda no futuro — ou seja, onde se originam, por exemplo, na fábrica ou no carro.

Essa crise de infraestrutura está causando um profundo problema de confiança. Uma discrepância significativa de percepção se revela: enquanto 78% dos executivos de alto escalão afirmam ter uma governança de IA robusta, apenas 58% dos gerentes seniores mais próximos da implementação concordam. Curiosamente, 78% desses executivos — os mesmos que aprovam grandes orçamentos — admitem não confiar na IA com capacidade de ação quando ela toma decisões autônomas.

Essa desconfiança não é primordialmente psicológica, mas sim um sintoma direto da inadequação da infraestrutura. A gestão desconfia dos sistemas porque sua própria infraestrutura não foi projetada para lidar com a carga de rede 25 vezes maior ou para garantir a robustez e a segurança necessárias na borda. Essa lacuna — a incapacidade de executar IA Agética em sua própria infraestrutura — torna-se o maior acelerador da dependência de fornecedores. As empresas europeias que desejam dar esse passo estratégico são forçadas a adquirir a arquitetura de borda necessária como um serviço gerenciado e caro dos próprios hiperescaladores cuja dominância elas temem.

O paradoxo do retorno sobre o investimento (ROI) em IA

Os enormes investimentos em infraestrutura de IA estão enfrentando outro problema econômico crucial: o paradoxo do retorno sobre o investimento (ROI). Os orçamentos para iniciativas digitais explodiram. Dados de 2025 mostram que esses orçamentos aumentaram de 7,5% da receita em 2024 para 13,7% em 2025. Para uma empresa típica com receita de US$ 13,4 bilhões, isso equivale a um orçamento digital de US$ 1,8 bilhão. Uma parcela significativa desse valor, em média 36%, é destinada diretamente à automação por IA.

Apesar dessa alocação maciça de capital, os retornos muitas vezes permanecem vagos, "demorando a se materializar e difíceis de mensurar", como revelou uma pesquisa da Deloitte com executivos europeus realizada em 2025. Essa discrepância entre o investimento massivo e o resultado incerto é uma característica fundamental da atual economia da IA.

Um fenômeno que ilustra claramente esse paradoxo é a chamada “IA paralela”. Um estudo perspicaz mostra que, embora apenas 40% das empresas tenham adquirido licenças oficiais para Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), funcionários de mais de 90% das empresas usam ferramentas de IA privadas (como contas pessoais do ChatGPT) para suas tarefas diárias de trabalho.

Esse comportamento é altamente revelador do ponto de vista econômico. Demonstra que, embora o valor da tecnologia seja óbvio e imediato para o funcionário individual (caso contrário, ele não a utilizaria), a criação de valor não é capturada, controlada nem capitalizada pela empresa. A "IA paralela", portanto, não é meramente uma questão de conformidade, mas um sintoma de uma estratégia falha em compras, infraestrutura e geração de valor. A gestão frequentemente investe em projetos de prestígio visíveis, porém pouco transformadores, enquanto as maiores oportunidades de retorno sobre o investimento na otimização das funções administrativas permanecem subfinanciadas.

A dificuldade em mensurar o ROI reside na própria natureza da transformação. Introduzir IA não é uma simples atualização; é comparável à transição histórica da energia a vapor para a eletricidade nas fábricas. Os benefícios totais da eletricidade não surgiram simplesmente da substituição de uma máquina a vapor por um motor elétrico, mas somente quando as empresas reconfiguraram suas linhas de produção e fluxos de trabalho em torno da nova fonte de energia descentralizada.

Por essa razão, as métricas tradicionais de ROI, que se concentram na redução de custos ou no aumento da produtividade, são insuficientes. Analistas, portanto, defendem medidas de avaliação alternativas. Entre elas, estão o Retorno sobre o Empregado (ROE), que mensura melhorias na experiência e retenção de funcionários, e o Retorno sobre o Futuro (ROF), que avalia a vantagem estratégica de longo prazo e a viabilidade futura do modelo de negócios. Ao mesmo tempo, a avaliação deve capturar integralmente o custo total de propriedade (TCO), incluindo custos frequentemente ocultos, como auditorias de conformidade, treinamento contínuo de modelos e despesas administrativas internas. O problema do ROI, portanto, muitas vezes se resume a um problema de TCO: as empresas evitam os altos custos operacionais variáveis ​​(OpEx) dos serviços em nuvem em busca de um aumento de produtividade difícil de mensurar, negligenciando o investimento em despesas de capital (CapEx) em sua própria plataforma, que poderia legalizar a IA paralela e controlar seu valor internamente.

A verdade sobre o Custo Total de Propriedade (TCO): Reavaliando os custos de infraestrutura para IA regenerativa.

A discussão em torno do ROI está intrinsecamente ligada à decisão fundamental sobre a infraestrutura subjacente. A escolha estratégica entre infraestrutura local (em um data center próprio) e nuvem pública (com um hiperescalador) está sendo recalibrada economicamente pelas necessidades específicas da IA ​​generativa. O dogma "prioridade à nuvem", considerado sagrado por anos, está se mostrando cada vez mais uma falácia econômica para cargas de trabalho de IA.

A diferença fundamental reside na estrutura de custos. Os custos da nuvem são variáveis ​​e baseados no uso (OpEx). Eles aumentam linearmente com o tempo de computação, espaço de armazenamento, chamadas de API ou volume de dados. Os custos locais, por outro lado, são em grande parte despesas de capital fixas (CapEx). Após um alto investimento inicial, o custo marginal por unidade de uso diminui à medida que a utilização do hardware local aumenta.

Para cargas de trabalho tradicionais e variáveis, a nuvem era imbatível. Para novas cargas de trabalho de IA persistentes — especialmente treinamento e implantação contínua de modelos (inferência) — esse cenário se inverte. Uma análise do custo total de propriedade (TCO) realizada pela Lenovo, comparando cargas de trabalho de GPU (equivalentes a NVIDIA A100 em instâncias p5 da AWS) ao longo de um período de cinco anos, apresenta resultados claros. Com uso contínuo 24 horas por dia, 7 dias por semana, típico para inferência de IA, o custo total do hardware local é de aproximadamente US$ 411.000. A mesma capacidade computacional na nuvem pública custa aproximadamente US$ 854.000 no mesmo período. Os custos da nuvem são, portanto, mais que o dobro.

O argumento de que a nuvem é mais flexível só se sustenta em taxas de utilização muito baixas. Se a utilização cair para 30% nesse cenário, os custos da nuvem diminuem significativamente, mas ainda permanecem mais altos do que os custos locais. Para empresas que desejam operar IA de forma séria e em escala, no entanto, a baixa utilização não é um objetivo, mas sim um problema de eficiência. O modelo linear de despesas operacionais (OpEx) da nuvem é economicamente ineficiente para operações de IA de geração sustentadas.

Os modelos generativos de IA estão levando essa espiral de custos a extremos. O treinamento de modelos como o Llama 3.1 exigiu 39,3 milhões de horas de poder computacional em GPUs. Hipoteticamente, executar esse treinamento em instâncias P5 da AWS (H100) poderia custar mais de US$ 483 milhões, sem considerar os custos de armazenamento. Esses números ilustram que o treinamento, e até mesmo o ajuste fino em larga escala de modelos básicos, em serviços de nuvem pública é financeiramente proibitivo para a maioria das organizações.

Além do mero cálculo de custos, a abordagem local oferece controle superior sobre dados sensíveis e propriedade intelectual crítica para os negócios. Na nuvem, o processamento por terceiros e a infraestrutura compartilhada aumentam os riscos à privacidade dos dados, tornando a conformidade com os requisitos regulatórios (como o GDPR ou regras específicas do setor financeiro e de saúde) mais complexa e dispendiosa. A análise do Custo Total de Propriedade (TCO) fornece, portanto, provas econômicas da necessidade de uma reavaliação: a soberania digital não é apenas um termo político da moda, mas uma necessidade financeira concreta.

A luta pela soberania digital como estratégia econômica

A análise do Custo Total de Propriedade (TCO) revela que a escolha da infraestrutura tem uma dimensão de política industrial. A “soberania digital” deixou de ser uma exigência puramente defensiva ou política, passando a ser uma estratégia econômica ofensiva para garantir vantagens competitivas.

A posição da Alemanha nessa corrida global é precária. Uma análise do ZEW (Centro de Pesquisa Econômica Europeia) apresenta um panorama misto: embora as empresas alemãs sejam líderes no uso de IA na Europa, o país é fraco como fornecedor de soluções de IA. A Alemanha tem déficits comerciais significativos em produtos e serviços de IA, e sua participação em pedidos de patentes globais de IA está muito aquém da de nações líderes.

Essa lacuna estratégica é agravada pela falta de conscientização sobre o problema no setor industrial central, ou seja, nas pequenas e médias empresas (PMEs). Um estudo conjunto da Adesso e do Instituto de Pesquisa Handelsblatt, de 2025, mostra que quatro em cada cinco empresas alemãs não possuem uma estratégia desenvolvida para a soberania digital. Isso é ainda mais alarmante, visto que a maioria dessas empresas admite já ser altamente dependente de soluções digitais de fornecedores não europeus.

Essa passividade está se tornando perigosa diante da dinâmica global. A crescente fragmentação geopolítica e o aumento do “nacionalismo tecnológico” estão redefinindo as regras da competição industrial. Para os setores essenciais da Europa — manufatura, automotivo, financeiro e de saúde — o controle sobre dados proprietários, cadeias de suprimentos e sistemas de IA está se tornando uma questão de sobrevivência. A Europa precisa deixar de ser uma “usuária passiva” para se tornar uma “agente proativa” na construção de seu futuro industrial digital.

A resposta estratégica para esse desafio reside em espaços de dados federados, conforme promovido por iniciativas como a Plataforma Indústria 4.0 e a Gaia-X. A Plataforma Indústria 4.0 visa criar espaços de dados que possibilitem a colaboração multilateral baseada em confiança, integridade e soberania individual dos dados.

A Gaia-X, que entrará em uma fase concreta de implementação em 2025 com mais de 180 projetos de espaço de dados, é uma tentativa de elevar essa visão a um nível pan-europeu. O objetivo é claro: romper com a “hegemonia dos atores norte-americanos” criando uma infraestrutura de dados federada, interoperável e segura que esteja em conformidade com os valores e regras europeus.

É preciso corrigir um equívoco crucial: Gaia-X não é uma “alternativa europeia à nuvem” destinada a competir diretamente com os hiperescaladores. Em vez disso, é um sistema operacional para confiança e interoperabilidade. Gaia-X fornece as estruturas de confiança, os padrões abertos e os mecanismos de conformidade que permitem a uma montadora alemã federar com segurança sua infraestrutura local (economicamente vantajosa, de acordo com a análise de Custo Total de Propriedade) com os sistemas de seus fornecedores em um pool de dados soberano e específico do setor.

Os 80% das empresas alemãs que não possuem uma estratégia de soberania estão, portanto, cometendo um duplo erro econômico: não estão apenas ignorando um grave risco geopolítico, mas também a enorme vantagem em termos de Custo Total de Propriedade (TCO) que uma infraestrutura soberana, projetada segundo os princípios da Gaia-X, poderia oferecer na era da Inteligência Artificial Geral (GenAI).

Da dependência de grandes provedores de nuvem à redescoberta da sua própria infraestrutura de TI (local).

A Lei da UE sobre IA: fardo regulatório ou catalisador para a soberania?

A regulamentação europeia agora intervém nessa complexa combinação de pressão econômica e necessidade estratégica. A Lei de IA da UE (Regulamento (UE) 2024/1689) é frequentemente discutida como um mero ônus de conformidade ou um freio à inovação. No entanto, uma análise econômica mais aprofundada mostra que a Lei de IA atua como um catalisador não intencional, mas eficaz, justamente para as arquiteturas de IA soberanas que já são necessárias por razões de custo total de propriedade (TCO) e considerações estratégicas.

A Lei de IA segue uma abordagem baseada em risco, categorizando os sistemas de IA em quatro grupos: risco mínimo, limitado, alto ou inaceitável. Os prazos economicamente relevantes estão se aproximando rapidamente: a partir de 2 de fevereiro de 2025, os sistemas de IA com “risco inaceitável” (por exemplo, pontuação social) serão proibidos na UE. No entanto, 2 de agosto de 2025 é uma data muito mais significativa para o setor. Nessa data, as regras e obrigações de governança para modelos de IA de Propósito Geral (GPAI) — a tecnologia subjacente à IA GenAI — entrarão em vigor.

Para empresas que precisam classificar sistemas de IA como de “alto risco” (por exemplo, em infraestrutura crítica, recrutamento, diagnósticos médicos ou finanças), os custos de conformidade tornam-se significativos. Os artigos 8 a 17 da Lei estipulam obrigações rigorosas antes que tal sistema possa ser colocado no mercado. Estas incluem:

• Estabelecimento de sistemas adequados de gestão e mitigação de riscos.
• Garantir a alta qualidade dos conjuntos de dados de treinamento, validação e teste, especialmente para minimizar a discriminação.
• Implementação de registro contínuo de atividades para garantir a rastreabilidade dos resultados.
• Criação de documentação técnica detalhada contendo todas as informações sobre o sistema e sua finalidade.
• Implementação de supervisão humana adequada.
• Comprovação de um alto nível de robustez, cibersegurança e precisão.

Esses requisitos atuam como um incentivo implícito para soluções locais e de código aberto. A questão crucial para todo CEO e CIO é: como uma empresa alemã pode atender aos requisitos de conformidade da Lei de IA se utiliza uma API proprietária de "caixa preta" de um hiperescalador não europeu?

Como pode demonstrar a “alta qualidade dos conjuntos de dados” se os dados de treinamento do modelo americano são segredo comercial? Como pode garantir o “registro completo para rastreabilidade” se não tem acesso aos registros de inferência do fornecedor? Como pode criar “documentação técnica detalhada” se a arquitetura do modelo não for divulgada?

A Lei de IA cria um mandato de facto para transparência, auditabilidade e controlo. Estes requisitos são difíceis ou impossíveis de cumprir com os serviços padrão oferecidos pelos hiperescaladores, ou apenas a custos adicionais extremamente elevados e com riscos legais. O prazo de agosto de 2025 obriga agora as empresas a tomar uma decisão estratégica. A Lei de IA e a análise do Custo Total de Propriedade (ver Secção 4) movem-se, portanto, na mesma direção estratégica: afastando-se da nuvem opaca e aproximando-se de arquiteturas de IA controláveis, transparentes e soberanas.

Dependência de Fornecedores: O Perigo Estratégico dos Ecossistemas Proprietários

A análise do Custo Total de Propriedade (TCO) e os requisitos da Lei de Inteligência Artificial destacam o risco estratégico representado pela profunda integração nos ecossistemas de hiperescaladores (como Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform). Essa chamada "dependência de fornecedor" não é apenas um inconveniente técnico, mas uma armadilha econômica e estratégica. As empresas tornam-se dependentes de serviços proprietários, interfaces de programação de aplicativos (APIs) específicas, formatos de dados ou infraestrutura especializada. A mudança para outro fornecedor torna-se proibitivamente cara ou tecnicamente impossível.

Os mecanismos desse aprisionamento são sutis, porém eficazes. Um dos principais problemas é o "emaranhamento técnico". Os hiperescaladores oferecem uma vasta gama de serviços proprietários altamente otimizados (por exemplo, bancos de dados especializados como o AWS DynamoDB ou ferramentas de orquestração como o AWS ECS). Esses serviços são facilmente utilizáveis ​​dentro do ecossistema. Uma equipe de desenvolvimento sob pressão de tempo, compreensivelmente, optará por essas ferramentas nativas em vez de padrões abertos e portáteis (como PostgreSQL ou Kubernetes). A cada uma dessas decisões, a portabilidade de toda a aplicação diminui, até que a migração exija uma reescrita completa.

O segundo mecanismo é a escalada de custos. As empresas são frequentemente atraídas para a nuvem com generosos créditos iniciais gratuitos e descontos. No entanto, uma vez que a infraestrutura está profundamente consolidada e os custos de transferência de dados ("gravidade dos dados") dificultam a migração, os preços aumentam ou os termos são alterados.

O fascínio dos hiperescaladores reside numa estratégia deliberada para obscurecer as desvantagens de longo prazo do Custo Total de Propriedade (TCO) que surgem com cargas de trabalho persistentes (conforme descrito na Seção 4). Quando uma empresa atinge o estágio de escalabilidade em que uma solução local seria mais de 50% mais barata, ela já está tecnicamente presa a essa solução. A “crise de infraestrutura” analisada na Seção 2 durante a adoção da IA ​​Agente serve como o catalisador perfeito para essa dependência. Os hiperescaladores oferecem a solução “simples” e plug-and-play para o complexo problema da computação de borda — uma solução que está inevitavelmente profundamente enraizada em seus serviços proprietários e não portáveis.

Contramedidas comuns, como estratégias multicloud — ou seja, usar vários provedores para fortalecer o poder de negociação — e priorizar a portabilidade de dados por meio de formatos abertos são importantes, mas, em última análise, são apenas táticas defensivas. Elas aliviam os sintomas, mas não abordam a causa raiz da dependência. A única defesa robusta contra a dependência de um único fornecedor reside no nível arquitetônico: o uso consistente de software de código aberto e padrões abertos.

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• Os perigos do bloqueio do fornecedor: por que as empresas devem evitar dependências

Código aberto como a espinha dorsal da soberania europeia em IA

O uso consistente de software e modelos de código aberto é a alavanca estratégica crucial que torna possível, em primeiro lugar, uma soberania em IA economicamente racional e tecnicamente eficiente para a Europa. Os grandes modelos de linguagem (LLMs) de código aberto, cujo código-fonte e, muitas vezes, também os mecanismos de treinamento são livremente acessíveis, modificáveis ​​e distribuíveis, representam a alternativa estratégica aos modelos proprietários e fechados.

O mercado de modelos de IA sofreu uma mudança drástica em favor do código aberto. Desde o início de 2023, o número de lançamentos de modelos de código aberto quase dobrou em comparação com suas contrapartes proprietárias. Os dados indicam que as soluções on-premises, que utilizam predominantemente modelos de código aberto, já controlam mais da metade do mercado de aprendizado de máquina. Essa dinâmica é confirmada pela ampla adoção no mundo corporativo: 89% das empresas que utilizam IA empregam componentes de código aberto de alguma forma.

As vantagens econômicas são evidentes: o código aberto oferece transparência, adaptabilidade superior (ajustes precisos), uma redução drástica nos custos operacionais (já que não há taxas de tokens baseadas no uso) e, acima de tudo, a eliminação completa do risco de dependência de fornecedor.

A existência de modelos de código aberto poderosos como o Llama 3 da Meta e os modelos da Mistral (uma empresa europeia com sede em Paris) representa uma mudança estratégica significativa. Testes de desempenho demonstram que o Llama 3 se destaca em processos de raciocínio complexos, diálogos com múltiplas interações e recursos multimodais (texto e imagem). A família de modelos da Mistral, por sua vez, é otimizada para eficiência, baixa latência e personalização com boa relação custo-benefício, tornando-a ideal para uso em cenários de computação ágil ou de borda.

Esses modelos, no entanto, são apenas os "motores". Para operá-los de forma eficaz em escala industrial, são necessárias plataformas MLOps (Operações de Aprendizado de Máquina) abertas. Sistemas como o Kubeflow, construído sobre o padrão de fato da indústria, o Kubernetes, são cruciais para gerenciar todo o ciclo de vida — do treinamento e ajuste fino à implantação e monitoramento — em sua própria infraestrutura de forma escalável, portátil e automatizada.

A existência dessas poderosas plataformas de código aberto (modelo + plataforma) resolve o trilema estratégico da indústria europeia. Anteriormente, uma empresa alemã enfrentava uma escolha impossível: (A) usar modelos americanos caros e proprietários com alto custo total de propriedade (TCO), o risco de dependência de fornecedor e problemas de conformidade com a Lei de IA, ou (B) depender de modelos proprietários menos competitivos.

Graças à revolução do código aberto, uma empresa agora pode escolher um terceiro caminho, o caminho da autonomia: executar um modelo de classe mundial (como Llama 3 ou Mistral) em sua própria infraestrutura local (economicamente superior, de acordo com a análise de Custo Total de Propriedade), gerenciada por uma plataforma aberta (como o Kubeflow) e interoperável (de acordo com os padrões Gaia-X), além de totalmente auditável e transparente (de acordo com a Lei de Inteligência Artificial). A decisão estratégica deixa de ser a questão “AWS, Azure ou GCP?” e passa a ser: “Usamos o Mistral para aplicações de ponta eficientes ou o Llama 3 para processos complexos de back-office em nossa própria plataforma baseada em Kubeflow?”

Adequado para:

• Le Chat da Mistral AI – A resposta europeia ao ChatGPT: Este assistente de IA é significativamente mais rápido e seguro!

O gargalo humano: a dupla crise de competências na Alemanha

Os argumentos tecnológicos e econômicos a favor de uma estratégia de IA soberana são robustos. A arquitetura (código aberto, local) está disponível e é financeiramente superior. A necessidade regulatória (Lei de IA) existe. No entanto, a implementação dessa estratégia falha devido a um último e crucial obstáculo: o capital humano. A persistente escassez de especialistas em TI e profissionais da área digital em geral é o principal empecilho à adoção da IA ​​e à transformação digital na Alemanha.

O mercado de trabalho para especialistas em IA é extremamente volátil. Dados da PwC mostram que as vagas de emprego relacionadas à IA na Alemanha, após atingirem o pico de 197.000 em 2022, caíram para 147.000 em 2024. Essa queda não indica uma diminuição das tensões, mas sim uma desorientação estratégica. Ela coincide fortemente com o período em que as empresas, após a onda inicial de entusiasmo (2022), reconheceram a realidade do paradoxo do ROI (2023) e os obstáculos infraestruturais (2024). Cientistas de dados foram contratados de forma precipitada, sem a infraestrutura ou estratégia necessárias para seu uso produtivo.

O verdadeiro problema não é a falta de pesquisadores de ponta, mas sim uma "lacuna de competências" mais ampla. Contratar especialistas em IA com altos salários é de pouca utilidade se o restante da força de trabalho não for capaz de aplicar os novos processos ou interagir com os sistemas. Um estudo confirma essa discrepância: embora 64% dos funcionários estejam interessados ​​em treinamento em IA, muitas empresas carecem de programas e estratégias concretas para a implementação.

Essa dupla escassez – falta de especialistas e carência de conhecimento amplo em IA – está elevando os custos com pessoal para os poucos talentos disponíveis a níveis extremos. Os salários na Alemanha para 2025 refletem essa escassez. Um especialista em Inteligência Artificial na Alemanha ganha, em média, entre € 86.658 e € 89.759. As faixas salariais para especialistas experientes (nível sênior, com 6 a 10 anos de experiência) ilustram a dimensão total desses custos com pessoal.

A tabela a seguir resume os parâmetros salariais para as principais funções de IA na Alemanha em 2025, com base em uma análise de diversos dados de mercado.

Referências salariais para profissionais de IA na Alemanha (salário bruto anual, 2025)

Referências salariais para profissionais de IA na Alemanha (salário bruto anual, 2025) – Imagem: Xpert.Digital

Para 2025, os valores de referência salariais para profissionais de IA na Alemanha (salário bruto anual) são os seguintes: Para cientistas de dados com foco em IA, o salário bruto anual é de € 55.000 a € 70.000 para juniores (0 a 2 anos), de € 70.000 a € 90.000 para profissionais de nível pleno (3 a 5 anos) e de € 90.000 a € 120.000 para seniores (6 a 10 anos). Engenheiros de aprendizado de máquina ganham de € 58.000 a € 75.000 como juniores, de € 75.000 a € 95.000 como profissionais de nível pleno e de € 95.000 a € 125.000 como seniores. Os cientistas de pesquisa em IA ganham entre € 60.000 e € 80.000 no nível júnior, entre € 80.000 e € 105.000 no nível intermediário e entre € 105.000 e € 140.000 no nível sênior.

Esses altos custos com pessoal são parte integrante do cálculo do Custo Total de Propriedade (TCO) e, paradoxalmente, outro forte argumento contra a nuvem pública. É economicamente irracional empregar uma equipe sênior de IA de oito pessoas com custos de pessoal em torno de um milhão de euros por ano e, em seguida, ter sua produtividade prejudicada pelos custos variáveis, limitações técnicas ou latência da API de uma plataforma em nuvem. O capital humano, caro e escasso, exige recursos (internos) otimizados, controlados e com boa relação custo-benefício para gerar o máximo valor.

Transformação na prática: As estratégias dos campeões industriais alemães (Bosch e Siemens)

O desafio estratégico delineado – a necessidade de equilibrar o Custo Total de Propriedade (TCO), a soberania e o desenvolvimento de competências – não é meramente teórico. Ele já está sendo ativamente abordado por importantes empresas industriais alemãs. As estratégias de corporações como a Bosch, a Siemens e sua joint venture BSH Hausgeräte servem como um modelo de como a transformação da IA ​​soberana pode ter sucesso na prática.

Essas empresas estão realizando investimentos maciços e de longo prazo em suas próprias capacidades de IA. A Bosch, por exemplo, anunciou planos de investir mais de € 2,5 bilhões em inteligência artificial até o final de 2027. Esse dinheiro não está sendo usado principalmente para a compra de serviços em nuvem, mas sim para desenvolver conhecimento interno e integrar a IA como um componente essencial de seus produtos, permitindo que ela traduza inovações em aplicações comerciais reais com mais rapidez.

A estratégia desses campeões não se concentra em um aplicativo de produtividade interno, mas sim em "IA incorporada" ou "IA de ponta" — a integração da IA ​​diretamente no produto para aumentar o valor para o cliente. Os exemplos da Bosch e da BSH ilustram isso:

• O forno Bosch Série 8 utiliza inteligência artificial para reconhecer automaticamente mais de 80 pratos e definir o método de cozimento e a temperatura ideais.
• O berço inteligente infantil “Bosch Revol” utiliza inteligência artificial para monitorar as funções vitais da criança, como frequência cardíaca e respiratória, e alerta os pais em caso de irregularidades.
• Scanners de parede baseados em IA detectam cabos de energia ou perfis metálicos na parede.

Esses casos de uso exigem inferência confiável em tempo real diretamente no dispositivo (na borda), independentemente de uma conexão estável com a internet. Eles validam a necessidade técnica de uma arquitetura descentralizada (conforme discutido na Seção 2) e só são viáveis ​​por meio de investimento em capacidades proprietárias e soberanas.

Em paralelo aos seus investimentos em tecnologia, essas empresas estão abordando proativamente o gargalo de recursos humanos (Seção 9) por meio de grandes iniciativas internas de treinamento. A Siemens lançou a “SiTecSkills Academy” em 2022. Não se trata apenas de um programa de treinamento interno, mas de um ecossistema aberto projetado para oferecer aprimoramento e treinamento contínuo para toda a força de trabalho – da produção e serviços às vendas – bem como para parceiros externos em áreas voltadas para o futuro, como IA, IoT e robótica.

A filosofia por trás dessa abordagem foi sucintamente resumida pela BSH (Bosch e Siemens Eletrodomésticos): a IA não é vista como um "módulo adicional", mas sim como "parte de nossa estratégia geral". O objetivo é criar "valor agregado real para nossos consumidores", ao qual todas as decisões tecnológicas são subordinadas.

Esses líderes do setor, portanto, fornecem prova concreta da tese central desta análise: eles resolvem o paradoxo do ROI (Seção 3) buscando valor não em economias internas incertas, mas em novos recursos de produto pagos pelo cliente. Eles validam os argumentos do Custo Total de Propriedade (Seção 4) por meio de investimentos de capital multimilionários. E eles abordam a crise de habilidades (Seção 9) por meio de academias internas estratégicas e escaláveis.

Perspectiva Estratégica: O Caminho da Europa para a Soberania da IA ​​até 2026

A análise econômica da implementação da IA ​​na Europa em 2025 leva a uma conclusão clara e urgente. A economia europeia, e em particular a alemã, encontra-se numa encruzilhada caracterizada por uma série de profundas contradições econômicas e estruturais.

Em primeiro lugar, existe uma lacuna perigosa na adoção. Enquanto as grandes empresas consolidam seus investimentos em IA e se integram profundamente aos ecossistemas de hiperescaladores, as empresas de médio porte estão ficando para trás tecnologicamente.

Em segundo lugar, o próximo salto tecnológico, a "IA agética", está acelerando essa divisão. Suas demandas extremas de infraestrutura (especialmente na borda) sobrecarregam a maioria das empresas e criam uma pressão crítica, levando-as diretamente à dependência de fornecedores que oferecem soluções rápidas, porém proprietárias.

Em terceiro lugar, muitas empresas estão enfrentando um "paradoxo do ROI", agravado pelo fenômeno da "IA paralela". Elas investem pesadamente em tecnologia, mas não conseguem mensurar seu valor porque se baseiam em métricas incorretas e em uma estratégia de infraestrutura economicamente inadequada.

A análise de dados deste estudo revela uma saída para esse trilema. Contrariando o dogma "prioridade à nuvem", a análise do Custo Total de Propriedade (TCO) demonstra que infraestruturas soberanas, locais ou híbridas, são economicamente superiores para as cargas de trabalho persistentes e computacionalmente intensivas da IA ​​generativa – os custos podem ser reduzidos em mais de 50%.

Essa abordagem economicamente racional agora está sendo respaldada pela estrutura regulatória da Lei de IA da UE. Seus rigorosos requisitos de conformidade para transparência, auditabilidade e registro, que entrarão em vigor para os modelos GPAI em agosto de 2025, atuam como um mandato de fato para sistemas abertos, transparentes e auditáveis ​​– requisitos que APIs proprietárias de caixa-preta dificilmente conseguem atender.

A solução estratégica está disponível técnica e economicamente: a combinação de LLMs de código aberto de alto desempenho (como Mistral ou Llama 3), plataformas MLOps abertas (como Kubeflow) e padrões interoperáveis ​​(como Gaia-X). Essa arquitetura resolve simultaneamente os três problemas principais: custo total de propriedade (TCO), dependência de fornecedor e conformidade com a Lei de Inteligência Artificial (AI Act).

Isso definitivamente transfere o gargalo da tecnologia para as pessoas. A escassez de trabalhadores qualificados em geral e entre os especialistas, manifestada em salários exorbitantes, é o obstáculo final e maior.

O plano estratégico para as PMEs alemãs é exemplificado por campeões industriais como a Bosch e a Siemens: o futuro não reside na aquisição de IA como um serviço de nuvem variável, mas sim na construção de IA como uma competência central estratégica. Isso requer (1) investimento de capital em uma infraestrutura de IA proprietária, soberana e aberta e (2) investimentos paralelos e massivos na formação abrangente de sua própria força de trabalho.

Em 2026, o sucesso na corrida global da IA ​​para a indústria europeia não será medido pelo tamanho das faturas da nuvem, mas pela profundidade da integração da IA ​​nos produtos principais e pela velocidade com que a força de trabalho abraça essa transformação.

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