Sabemos que a adoção da inteligência artificial continua a ser desigual a nível mundial. O Microsoft AI Economy Institute, revela que no final de 2025, apenas cerca de uma em cada seis pessoas tinha utilizado ferramentas de IA generativa, o que demonstra que, apesar dos rápidos avanços tecnológicos, a maioria das organizações ainda está longe de implementar esta tecnologia em larga escala.

Nos países europeus, este número é ligeiramente superior, com 65% dos colaboradores utilizam IA diariamente, os dados são do Observatório de IA da INETUM, em parceria com o Instituto BONA FIDE, que inquiriu 2 400 executivos.

Mas, o maior obstáculo à adoção da IA continua a ser a confiança. É neste contexto que o AI Act deve ser analisado.

O AI Act é frequentemente apresentado como um entrave à inovação. Esta interpretação ignora o objetivo fundamental da legislação. Na prática, esta regulamentação estabelece um quadro baseado no risco, e define em que situações a IA pode ser utilizada livremente, quando exige salvaguardas mais rigorosas e quando não deve ser utilizada de todo. O seu objetivo não é travar a inovação, mas sim tornar a IA mais fiável para clientes, cidadãos e empresas. E, precisamente por isso, que devemos incentivar a sua adoção.

Um estudo da Deloitte realizado em 11 países europeus, indica que, apesar do entusiasmo em torno da IA, persistem preocupações significativas relacionadas com a transparência, a utilização de dados e a responsabilização. Como sabemos, a confiança conquista-se, o que só é possível através de mecanismos de governação, rastreabilidade e explicabilidade. O verdadeiro desafio não é jurídico, mas operacional.

Na prática, as dificuldades que muitas organizações enfrentam na implementação da IA raramente resultam do AI Act. O que as limita são fragilidades estruturais que a legislação apenas veio evidenciar, como políticas de data governance fragmentadas, que impedem a criação de bases sólidas para a IA ou a falta de rastreabilidade end-to-end dos casos de utilização de IA. Podemos, também, falar de falta de clareza na distribuição de responsabilidades entre áreas de negócio, tecnologias de informação, dados e gestão de risco; e modelos de implementação pouco industrializados, que mantêm a IA presa à fase de projeto-piloto.

A questão mais relevante já não é o que diz a lei, mas sim se uma organização consegue explicar, com confiança, como funciona efetivamente a sua IA. E, para muitas empresas, a resposta honesta continua a ser não.

Um estudo global da BCG indica que apenas 26% das empresas conseguiram ultrapassar a fase de projetos-piloto e gerar valor concreto através da IA, e que as restantes 74% continuam presas à fase de experimentação. Na Europa, a tradicional prudência cultural amplifica este fenómeno.

A legislação sobre IA deve ser encarada como uma vantagem competitiva, pois obriga as organizações a estruturarem melhor os seus dados, clarificarem responsabilidades e a documentar os processos de tomada de decisão. Estas exigências criam as condições necessárias para uma IA de nível industrial, a única capaz de escalar de forma sustentável.

De acordo com a OCDE, praticamente todos os Estados-Membros da União Europeia já dispõem de estratégias nacionais para a IA. No entanto, o grau de maturidade na sua implementação e gestão continua a variar significativamente. É precisamente neste ponto que as empresas devem concentrar os seus esforços.

Para os CEO e conselhos de administração, a mensagem é clara: não encarem a legislação sobre IA como uma mera formalidade administrativa. Vejam-na como um enquadramento que permite implementar IA de forma rápida, em escala e com confiança. Uma gestão sólida dos dados não é o oposto do desempenho. Pelo contrário, é o requisito essencial para uma adoção da IA sustentável, responsável e capaz de gerar valor em larga escala.

Hemant Lamba,
CEO Inetum Solutions

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