João Miguel Mesquita
A inteligência artificial não precisa de destruir milhões de empregos, ganhar consciência ou escapar ao controlo humano para alterar profundamente a economia. Basta que passe a ocupar a camada onde as empresas pesquisam, programam, analisam dados, tomam decisões e executam processos. Neste cenário, a discussão deixa de ser apenas sobre tecnologia e passa a ser sobre produtividade, estrutura de mercado e poder económico. Os alertas recentes vindos de responsáveis e antigos investigadores de empresas como Anthropic e OpenAI recolocaram no debate a velocidade a que os modelos estão a evoluir. Donald Trump respondeu com o argumento geopolítico mais evidente, o de que uma desaceleração norte-americana pode abrir espaço à China. Mas entre o medo de avançar demasiado depressa e o medo de ficar para trás existe uma questão mais imediata para as empresas: quem ficará com o valor económico criado por esta tecnologia?
O argumento a favor da IA continua a ser forte. Se um programador produz e testa código mais depressa, se um médico consegue chegar a uma consulta com informação clínica previamente organizada, se um investigador percorre milhares de documentos num período em que antes analisaria apenas uma fração ou se uma pequena empresa automatiza tarefas que exigiam equipas inteiras, existe um ganho de produtividade real. O impacto económico não exige sequer a substituição em massa de trabalhadores. Pode surgir de algo muito menos dramático e, talvez por isso, mais importante: milhões de profissionais conseguirem realizar mais trabalho de maior valor no mesmo número de horas. A verdadeira promessa da IA pode estar menos em retirar pessoas das empresas do que em aumentar o valor económico de cada hora de trabalho.
Esta distinção é importante porque ajuda a separar a discussão sobre produtividade da discussão sobre emprego. A mecanização reduziu o custo do esforço físico, a informática reduziu o custo do processamento de informação e a Internet reduziu drasticamente o custo da distribuição. A inteligência artificial pode agora reduzir o custo de transformar informação em trabalho útil, intervindo em tarefas como pesquisa, síntese, programação, análise, desenho de processos ou produção documental. Para uma grande organização, esta redução pode significar melhores margens, maior velocidade de lançamento de produtos ou menos custos administrativos. Para uma pequena empresa, pode significar acesso a competências que anteriormente não conseguia financiar internamente.
É por isso que o potencial da IA pode ser particularmente relevante numa economia como a portuguesa, onde o tecido empresarial é dominado por pequenas e médias empresas. Uma organização com vinte trabalhadores continuará a ter vinte trabalhadores, mas poderá passar a executar tarefas que anteriormente exigiam equipas maiores, fornecedores externos ou departamentos especializados. Ferramentas de IA podem reduzir o custo do desenvolvimento de software, da análise de mercados, da produção de documentação, do apoio ao cliente ou da operação internacional. Se funcionar como se espera, a IA não elimina a desvantagem da falta de escala, mas pode reduzir significativamente o preço económico dessa desvantagem.
É precisamente aqui que começa o paradoxo. A tecnologia que promete democratizar capacidades empresariais depende de uma infraestrutura altamente concentrada. Desenvolver e operar modelos avançados exige capital, chips especializados, centros de dados, eletricidade, redes de alta capacidade, talento científico e volumes muito elevados de computação. Poucas empresas conseguem suportar estes custos e várias delas são precisamente os grupos que já controlam uma parte substancial da infraestrutura de cloud utilizada pelas organizações. Isto significa que uma tecnologia potencialmente descentralizadora na utilização pode continuar extremamente centralizada na produção.
Esta concentração muda a natureza económica da IA. Se o mesmo grupo controlar a cloud onde os modelos correm, os modelos de base, as ferramentas de desenvolvimento e algumas das aplicações empresariais através das quais chegam aos utilizadores, pode capturar valor em várias camadas da mesma cadeia. Para o cliente, a vantagem é uma integração mais simples, menos trabalho técnico e menor tempo de implementação. Para o fornecedor, o benefício é ainda maior, porque cada nova camada integrada aumenta a dificuldade de substituição e cria oportunidades para vender serviços dentro do mesmo ecossistema. Uma tecnologia que pode descentralizar produtividade está, assim, a ser construída sobre uma infraestrutura profundamente concentrada.
É por isso que o debate sobre inteligência artificial começa inevitavelmente a encontrar-se com a velha questão do vendor lock-in. A cloud já ensinou às empresas que o preço de entrada raramente revela o custo total de uma decisão tecnológica. Um serviço pode começar barato, crescer rapidamente dentro da organização e tornar-se progressivamente mais difícil de abandonar à medida que dados, aplicações e processos passam a depender daquela arquitetura. A inteligência artificial acrescenta uma dimensão nova porque o fornecedor pode deixar de estar apenas na infraestrutura e passar a participar diretamente na forma como a empresa trabalha, interpreta informação e toma decisões.
Um sistema de IA empresarial que começa por resumir documentos pode, poucos meses depois, estar ligado ao CRM, ao ERP, às bases de dados internas e a plataformas financeiras. Se evoluir para agentes autónomos, pode também ganhar permissões para executar código, atualizar registos, iniciar compras, processar pedidos ou desencadear pagamentos. Neste ponto, deixar de utilizar aquele fornecedor já não significa apenas migrar uma aplicação. Significa rever integrações, permissões, fluxos de trabalho, modelos de dados e processos de decisão. O próximo grande vendor lock-in pode não estar no software. Pode estar na própria inteligência operacional da empresa.
Esta realidade altera também a forma como devem ser analisadas as compras tecnológicas. Num mercado ainda em expansão, é natural que fornecedores utilizem preços agressivos para acelerar a adoção e aumentar a sua presença dentro das organizações. Mas o custo inicial de um modelo ou de um agente diz pouco sobre a economia de longo prazo quando os custos de mudança são elevados. À medida que o sistema entra em mais processos e acumula integrações, a capacidade negocial do fornecedor aumenta, enquanto a liberdade do cliente diminui. O preço por utilização pode subir, novos serviços podem ser acrescentados e as margens do fornecedor podem crescer sem que a organização tenha uma alternativa de saída simples. Na economia da IA, o indicador mais importante pode não ser quanto custa entrar, mas quanto custará sair.
A questão das margens é central. A IA pode permitir que uma empresa reduza custos administrativos, desenvolva software mais depressa e opere com equipas mais pequenas. Estes ganhos podem transformar-se em preços mais baixos, melhores salários, investimento ou margens superiores. Mas nada garante que sejam integralmente capturados pela organização que adota a tecnologia. Se uma parte crescente da produtividade depender de consumo de cloud, utilização de modelos e serviços adicionais, uma parcela do valor criado regressará inevitavelmente aos fornecedores da infraestrutura. Quanto maior for a dependência tecnológica, maior será também a capacidade desses fornecedores para capturar uma fatia do ganho de eficiência.
Isto ajuda a explicar por que razão a concentração de mercado é tão relevante. A IA apresenta características económicas que favorecem empresas de grande dimensão, com custos fixos elevados, necessidade de capital intensivo, economias de escala, contratos de computação de longo prazo e integração profunda com infraestruturas já existentes. Um fornecedor que dispõe simultaneamente de cloud, modelos, ferramentas de desenvolvimento, distribuição empresarial e relações comerciais instaladas começa com uma vantagem que é difícil de reproduzir. Isto não significa automaticamente abuso de mercado. Grandes empresas podem financiar investigação, garantir disponibilidade e oferecer níveis de segurança que concorrentes menores não conseguem suportar. Mas significa que a inteligência artificial reúne muitas das condições necessárias para se transformar num oligopólio antes mesmo de o mercado atingir maturidade.
O problema económico de um oligopólio deste tipo não é apenas o preço. É também o poder para definir padrões técnicos, modelos de licenciamento, condições de acesso aos dados e regras de interoperabilidade. Se alguns fornecedores conseguirem tornar os seus ecossistemas suficientemente convenientes para que sair deles seja caro, podem aumentar margens sem necessariamente perder clientes. E se controlarem simultaneamente a infraestrutura subjacente e os modelos que nela funcionam, existe ainda o risco de concorrentes menores dependerem dos próprios grupos que pretendem desafiar.
Para a Europa, esta questão tem uma importância adicional. As empresas europeias podem beneficiar substancialmente da IA sem controlar grande parte dos modelos ou da infraestrutura onde estes sistemas são executados. Isso significa que um aumento de produtividade pode coexistir com maior dependência tecnológica externa. Uma empresa portuguesa pode tornar-se mais eficiente, exportar mais e reduzir custos através de IA, enquanto uma parte crescente da sua despesa tecnológica passa a alimentar fornecedores globais de cloud e modelos. Uma economia pode tornar-se mais produtiva e, ao mesmo tempo, menos autónoma. Esta não é uma razão para utilizar menos inteligência artificial. É uma razão para prestar mais atenção à arquitetura económica sobre a qual essa utilização é construída.
A resposta passa, inevitavelmente, por concorrência e capacidade de escolha. Uma empresa deveria poder utilizar diferentes modelos, mover dados, trocar a cloud subjacente ou substituir um fornecedor sem reconstruir toda a sua operação. Interoperabilidade e portabilidade não são apenas questões de engenharia. São mecanismos económicos que limitam o poder dos fornecedores. Quanto mais baixo for o custo de mudança, menor será a capacidade de uma plataforma para aumentar preços ou deteriorar condições sem consequências. Para os CIO, isto significa que a melhor plataforma de IA pode não ser aquela que oferece hoje o modelo mais poderoso ou o menor custo por utilização, mas aquela que preserva mais opções para amanhã.
A regulação enfrenta aqui um equilíbrio difícil. Um mercado pouco regulado pode favorecer concentração, integração vertical e práticas que aumentam a dependência dos clientes. Mas uma regulação demasiado complexa pode produzir exatamente o mesmo resultado ao elevar os custos de conformidade a níveis que apenas os maiores grupos conseguem suportar. O desafio não é simplesmente impor mais regras à inteligência artificial. É criar regras que protejam segurança e concorrência sem transformar a regulação numa barreira de entrada que consolide os incumbentes.
É por isso que o atual debate entre acelerar ou travar a IA parece insuficiente. A tecnologia pode aumentar produtividade, melhorar serviços públicos, acelerar investigação e dar a pequenas empresas acesso a capacidades até agora reservadas a grandes organizações. Seria economicamente pouco racional travar esses benefícios por medo abstrato da tecnologia. Mas seria igualmente ingénuo assumir que todos os ganhos serão distribuídos automaticamente ou que os fornecedores responsáveis por essa infraestrutura não procurarão capturar uma parte crescente do valor criado.
No final, a questão não é saber se a IA será boa ou má para a economia. Provavelmente será ambas as coisas em momentos diferentes e para atores diferentes. Tornará muitas empresas mais eficientes, criará mercados e permitirá fazer trabalho que hoje é caro ou simplesmente impossível. Mas poderá também aumentar a dependência de um número reduzido de plataformas, reforçar margens dos fornecedores dominantes e transferir para estes uma parte crescente do poder negocial dentro da economia digital.
Não tenham medo da IA. Tenham medo de um mercado em que todos dependem dela, mas apenas alguns controlam a infraestrutura, definem os preços e sabem exatamente quanto custa sair.
