A IA pode mudar onde a sua empresa deve continuar a investir

Por: Nuno Helder, HTX Partners

Um grupo independente de especialistas europeus publicou este mês “A Transformative AI Strategy for Europe”. Não é uma estratégia da União Europeia: foi preparada por especialistas que participaram a título pessoal e escrita entre maio e setembro de 2026. No meio de recomendações dirigidas aos decisores públicos, há uma observação que vale a pena levar para dentro das empresas: à medida que a inteligência artificial avança, até algumas das capacidades em que a Europa já é forte podem ter de ser reavaliadas.

O exemplo mais próximo da realidade industrial é a robótica. A Europa construiu uma posição forte em robôs precisos e de elevada qualidade, adequados a movimentos repetitivos. Os autores defendem que essa posição terá de se adaptar se os robôs integrados com IA passarem a perceber melhor o ambiente, receber instruções em linguagem natural e responder a situações menos previsíveis. A competência anterior não desaparece, mas pode deixar de ser suficiente para justificar a mesma posição competitiva.

O documento não é um manual de adoção de IA para empresas; esse tema fica expressamente fora do seu âmbito. Para uma PME industrial, interessa sobretudo uma pergunta menos discutida. Mesmo que a empresa use bem a IA, pode continuar a investir mal se a tecnologia estiver a mudar aquilo que torna a sua oferta difícil de substituir. Se algumas capacidades se tornarem mais fáceis, rápidas ou baratas de obter, continuaremos a investir nelas pela mesma razão?

Não é preciso aceitar o cenário mais acelerado do relatório para fazer a pergunta. Basta reconhecer que a tecnologia pode alterar o valor relativo das coisas mais depressa do que uma empresa altera máquinas, produtos, equipas ou competências acumuladas durante anos.

Numa PME que desenha e adapta equipamento para cada cliente, parte da diferenciação pode hoje depender de horas de engenharia, programação, documentação técnica e preparação de propostas. Se a IA reduzir o esforço necessário em algumas dessas tarefas, a adaptação continua a ser valiosa, mas a razão pela qual o cliente prefere aquela empresa pode deslocar-se. Pode pesar mais o conhecimento da aplicação, a capacidade de integrar equipamentos diferentes, os dados acumulados, a validação em ambiente industrial, a certificação, o arranque em fábrica ou a confiança construída ao longo de várias instalações.

Quando se passa desta hipótese para uma decisão concreta de investimento, a pergunta muda. Reforçar uma equipa, desenvolver mais software próprio, comprar equipamento ou abrir um laboratório pode continuar a fazer todo o sentido. Antes de aprovar esse investimento, porém, convém recuperar uma pergunta que muitas vezes fica escondida: que escassez tornava esta capacidade valiosa quando decidimos investir nela pela primeira vez, e essa escassez continua a existir?

Quando continua, há uma boa razão para reforçar a capacidade. Se a parte mais difícil de reproduzir se deslocou para outro ponto da oferta, pode fazer mais sentido colocar parte do próximo euro nesse complemento. E, quando ainda não é possível perceber onde ficará a vantagem, a resposta pode passar por investir por etapas, escolher uma solução mais versátil ou evitar comprometer demasiado capital numa única hipótese.

Isso não torna as competências industriais inúteis. Muitas poderão ganhar valor precisamente porque são difíceis de reproduzir. Uma máquina instalada, um processo qualificado, anos de dados de produção, conhecimento de materiais, capacidade de industrialização, assistência no terreno ou uma relação de confiança com o cliente não aparecem por se contratar um modelo de IA. Em alguns negócios, ferramentas mais acessíveis poderão até aumentar o valor de quem já possui essas capacidades.

Um working paper de 2026, assinado por investigadores do Banco Europeu de Investimento e do Banco de Pagamentos Internacionais e baseado em mais de 12 mil empresas da União Europeia e dos Estados Unidos, destaca o papel de investimentos complementares em software, dados e formação na obtenção dos benefícios da IA. Não diz onde uma PME industrial deve investir, nem prova que os investimentos atuais ficaram errados. Ajuda, no entanto, a afastar a ideia de que a tecnologia cria valor isoladamente.

O risco menos visível aparece quando a tecnologia muda, mas o mapa de investimento não. Uma empresa pode introduzir IA e continuar a aprovar equipamento, contratações ou desenvolvimento de produto com a lógica anterior sobre aquilo que era raro e difícil de reproduzir. O cliente raramente compra uma competência isolada. Compra um resultado que junta engenharia, equipamento, processo, informação, prazo, risco, serviço e capacidade de resolver problemas. Se uma dessas partes se tornar mais abundante, as restantes passam a pesar de outra forma.

Antes do próximo investimento relevante, vale por isso a pena reabrir a sua justificação como se tivesse de ser aprovada hoje. Pelo que paga realmente o cliente nesta oferta? Que parte desse valor depende de trabalho ou conhecimento que a IA pode tornar mais abundante? O que continua difícil de reproduzir, mesmo com ferramentas melhores disponíveis para todos? Onde está hoje o verdadeiro limite à venda, à margem ou à preferência do cliente?

Se o elemento escasso continua a ser o mesmo, reforçá-lo pode ser exatamente a escolha certa. Se mudou, o investimento também pode ter de mudar: menos recursos numa capacidade que se tornou mais comum e mais no complemento que agora determina o resultado. Isso pode significar dados melhores, industrialização, aplicação técnica, certificação, assistência, integração, capacidade comercial ou uma parceria que a empresa não precisa de construir internamente.

Nem sempre a conclusão será investir menos. Uma empresa pode precisar de mais engenharia porque a IA aumenta a quantidade de projetos que consegue tratar; outra poderá descobrir que o gargalo passou para a fábrica ou para o serviço pós-venda. Um fabricante pode concluir que o equipamento continua a ser decisivo, mas que a próxima diferença estará na informação produzida durante a utilização. Outra empresa pode perceber que desenvolver internamente uma componente deixou de ser a melhor utilização do seu capital porque passou a consegui-la com facilidade no mercado.

O próprio relatório reconhece que estas apostas não são óbvias. Ao discutir aplicações setoriais, admite que modelos especializados podem ganhar espaço em áreas como a indústria se os modelos generalistas tiverem dificuldade em lidar com contextos suficientemente complexos. Admite também o cenário contrário: modelos generalistas capazes de reduzir parte dessa vantagem. Uma PME não precisa de decidir hoje qual destas previsões vencerá. Precisa de saber quais das suas decisões de produto e investimento dependem de cada uma delas.

Também não faz sentido rever todo o portefólio sempre que aparece uma nova tecnologia. Mas uma máquina, uma contratação relevante, uma nova geração de produto ou o reforço de uma competência estratégica já justificam o teste. O investimento pode acabar por ser o mesmo; convém apenas confirmar que a razão que o justificava ainda se mantém.