Inteligência Artificial. Sem reformas, os ganhos não serão amplos nem partilhados

Nas últimas semanas participei em duas sessões públicas de apresentação (uma em Lisboa e outra no Porto) de um ensaio da Fundação Francisco Manuel dos Santos intitulado “Economia, Inovação e Inteligência Artificial” (IA), do qual sou coautor. Mais do que descrever ao pormenor o que se passou nas sessões, em que participaram convidados ilustres — combinando perfil académico, experiência de governação e conhecimento do meio empresarial (Pedro Passos Coelho, Elvira Fortunato, Elisa Ferreira e Sebastião Feyo do Azevedo) —, trago para o espaço público alguns apontamentos que me parecem importantes, aflorados de forma mais ou menos explícita nessas sessões e no próprio ensaio, que procura abordar de forma pedagógica como a IA pode influenciar a inovação e a economia, focando nas oportunidades e riscos.

A IA não é apenas mais uma tecnologia emergente. É uma tecnologia de propósito geral (transversal), com potencial para transformar profundamente a organização do trabalho, a estrutura produtiva, o funcionamento do Estado e até a distribuição do rendimento.

A questão decisiva não é se a IA vai mudar a economia, pois é bastante claro que sim, mas como essa mudança será enquadrada institucionalmente ao nível das políticas públicas. Porque a IA não substitui estratégias de desenvolvimento — ela amplifica o que já existe. E, por isso, tanto pode acelerar a convergência como cristalizar ou até aprofundar fragilidades e desigualdades.

A tese central é simples: A IA é um acelerador poderoso de forças, mas também de fraquezas, não substituindo reformas estruturais, algumas das quais são cruciais para que essa ferramenta seja bem usada, com realce para a elevação das qualificações — e competências, incluindo as digitais —, que em Portugal ainda são baixas no contexto da UE nas gerações mais antigas (tanto nos trabalhadores como nos empregadores), ao contrário das gerações mais jovens, que apresentam níveis comparáveis à média europeia.

Para Portugal, o resultado dependerá menos da tecnologia em si e mais da capacidade de conduzir reformas em áreas-chave para poder aproveitar, de forma responsável, o potencial das ferramentas de IA para aumentar a produtividade, indicador em que estamos na cauda da União Europeia (UE), penalizando o nosso nível de vida relativo, como tenho alertado insistentemente nas minhas crónicas.

A natureza dual da IA: Nem tecno-euforia nem tecno-pessimismo

Há uma tentação recorrente em cada nova revolução tecnológica: Assumir que desta vez tudo será diferente — para melhor ou para pior. No caso da IA, essa polarização é particularmente evidente.

Por um lado, os benefícios potenciais são significativos. A IA pode aumentar a produtividade através da automatização de tarefas rotineiras, melhorar a eficiência na alocação de recursos, apoiar decisões empresariais com base em grandes volumes de dados, criar novos mercados e modelos de negócio e permitir ganhos de eficiência na Administração Pública. Para um país com níveis de produtividade historicamente baixos como Portugal, esta é uma grande oportunidade para darmos um ‘salto’ a esse nível.

Por outro lado, os riscos são igualmente reais: a inovação não é neutra; e os sistemas algorítmicos podem incorporar vieses e gerar discriminação, por exemplo. A concentração de dados e capacidade computacional pode reforçar o poder de poucas empresas globais. A dependência tecnológica externa pode agravar vulnerabilidades estratégicas da UE e de Portugal. E a automação pode acentuar desigualdades no mercado de trabalho se não for acompanhada por políticas adequadas de requalificação.

A história económica mostra-nos que as tecnologias de propósito geral — como a roda, a máquina a vapor, a eletricidade, o motor de combustão interna, o caminho-de-ferro, o telefone, o computador, a internet ou, mais recentemente, a inteligência artificial — não geram automaticamente prosperidade partilhada. O seu impacto depende das instituições, das políticas públicas e da capacidade de adaptação das empresas e dos trabalhadores.

A mensagem essencial é esta: A IA amplifica capacidades — para o bem e para o mal. Pode gerar ganhos significativos de produtividade e bem-estar. Mas pode também intensificar desigualdades existentes se for adotada num contexto de fracas qualificações, instituições ineficientes ou ausência de estratégia.

Não estamos perante uma escolha entre abraçar ou rejeitar a tecnologia. Estamos perante a necessidade de enquadrá-la adequadamente, pois a rejeição voluntária não parece ser opção, a não ser que se queira ficar para trás.

Destruição criativa, emprego e…

(i) A ilusão do desemprego massivo

Uma das preocupações mais recorrentes nas sessões em que participei foi a de saber se a IA poderá provocar um desemprego massivo, o que é uma dúvida compreensível.

A resposta exige enquadramento.

Desde Schumpeter sabemos que a inovação funciona através de um processo de “destruição criativa”: destrói atividades existentes e cria novas oportunidades. Foi assim com a mecanização agrícola, com a industrialização e com a digitalização. Em todos os casos houve perdas de emprego setoriais, reconfigurações profundas e ansiedade social. E, no entanto, no longo prazo, o saldo global de emprego acabou por ser positivo nas economias que conseguiram adaptar-se.

A IA tenderá a seguir um padrão semelhante, em minha opinião, ainda que com algumas especificidades a ter em conta. Não elimina genericamente “o trabalho humano”. Elimina sobretudo tarefas rotineiras — administrativas, repetitivas, previsíveis. Ao mesmo tempo, complementa trabalho qualificado e cria novas funções híbridas que combinam competências técnicas e humanas.

O verdadeiro risco não é um desemprego massivo e permanente, mas antes uma transição demasiado rápida e assimétrica.

Por um lado, cresce a procura por competências digitais, analíticas e criativas. Por outro, os empregos intermédios associados a tarefas rotineiras podem sofrer compressão ou transformação profunda. O resultado pode ser uma polarização do mercado de trabalho: mais oportunidades no topo altamente qualificado e na base de serviços presenciais difíceis de automatizar, com pressão sobre o “meio”.

Ora, este cenário coloca um desafio específico a Portugal. O nosso país continua a apresentar níveis médios de qualificação inferiores à média europeia, uma fraca tradição de formação contínua de adultos e uma estrutura empresarial dominada por Pequenas e Médias Empresas (PMEs) com limitada capacidade interna de requalificação.

O problema, portanto, não é a IA destruir empregos. É o sistema não conseguir transformar trabalhadores à velocidade necessária para que os ganhos de produtividade e salários potenciados por essas ferramentas sejam bem distribuídos.

Se não houver investimento sério em requalificação — sobretudo das gerações mais antigas de empregados e empregadores, em particular nas PMEs — a “destruição criativa” pode transformar-se em “destruição assimétrica”. E isso teria implicações económicas e sociais relevantes.

Mas se o capital humano for reforçado através de políticas adequadas, a IA pode libertar trabalhadores de tarefas repetitivas e permitir que se concentrem em atividades mais criativas, relacionais e geradoras de valor acrescentado, reduzindo os riscos de polarização e melhorando a distribuição dos ganhos.

A tecnologia ajuda a gerar mais riqueza, mas a política e as instituições determinam como ela é distribuída.

(ii) Desigualdade

Existe consenso na literatura de que a desigualdade tem vindo a aumentar na maioria das economias avançadas desde a década de 1980. Inicialmente, a explicação dominante atribuía este fenómeno ao enviesamento do progresso tecnológico em favor dos trabalhadores qualificados relativamente aos menos qualificados. De forma menos intensa, a literatura também analisou o papel das alterações institucionais no mercado de trabalho — nomeadamente no que respeita ao salário mínimo e à sindicalização — bem como o impacto da globalização.

No enquadramento da literatura de Directed Technical Change (DTC), desenvolvida por Daron Acemoglu, trabalhadores pouco qualificados e qualificados são complementares a tipos específicos de tecnologia. Um aumento da oferta de um determinado tipo de trabalho expande a dimensão de mercado das tecnologias que lhe são complementares, criando incentivos adicionais para I&D direcionada a essas tecnologias. Consequentemente, o progresso tecnológico torna-se enviesado em favor de um determinado setor, reforçando, por sua vez, a procura pelo tipo de trabalho complementar. Este mecanismo ajuda a explicar o aumento do prémio salarial associado às qualificações quando cresce a oferta relativa de trabalho qualificado.

Contudo, uma análise mais fina dos dados sugere que a divisão binária entre pouco qualificados e qualificados é insuficiente. Importa considerar três grupos: trabalhadores pouco qualificados, mediamente qualificados e altamente qualificados.

A evidência empírica mostra que trabalhadores mediamente qualificados tendem a desempenhar tarefas rotineiras — administrativas, contabilísticas, operacionais ou de processamento padronizado de informação —, suscetíveis de serem descritas por um conjunto finito de regras e, por isso, mais facilmente automatizáveis. Já os trabalhadores pouco qualificados concentram-se sobretudo em tarefas não rotineiras de natureza manual — serviços pessoais, atividades que exigem destreza física, coordenação motora fina, interação presencial — enquanto os trabalhadores altamente qualificados se dedicam maioritariamente a tarefas abstratas e cognitivas — análise complexa, diagnóstico, tomada de decisão estratégica, inovação, coordenação organizacional.

A evidência empírica mostra que trabalhadores mediamente qualificados tendem a desempenhar tarefas rotineiras — administrativas, contabilísticas, operacionais ou de processamento padronizado de informação —, suscetíveis de serem descritas por um conjunto finito de regras e, por isso, mais facilmente automatizáveis. Já os trabalhadores pouco qualificados concentram-se sobretudo em tarefas não rotineiras de natureza manual — serviços pessoais, atividades que exigem destreza física, coordenação motora fina, interação presencial — enquanto os trabalhadores altamente qualificados se dedicam maioritariamente a tarefas abstratas e cognitivas — análise complexa, diagnóstico, tomada de decisão estratégica, inovação, coordenação organizacional. Este ponto é crucial para compreender os efeitos da IA.

O grau de substituibilidade da IA não é homogéneo ao longo da distribuição de qualificações. Pelo menos no estado atual da tecnologia, é relativamente menor nos extremos.

Nos trabalhadores pouco qualificados, muitas atividades exigem destreza manual, adaptação a contextos físicos variáveis, interação humana direta e capacidade de improvisação em ambientes não estruturados. Embora a IA possa aumentar a sua produtividade — por exemplo, fornecendo instruções mais precisas, apoio à execução de tarefas ou ferramentas que tornem o trabalho mais célere e eficiente —, a substituição integral é, para já, limitada em múltiplos contextos.

Nos trabalhadores altamente qualificados, o padrão é semelhante, ainda que por razões distintas. As tarefas que desempenham exigem competências abstratas e cognitivas complexas — julgamento clínico, raciocínio estratégico, criatividade, coordenação de equipas, responsabilidade ética. A IA pode funcionar como instrumento complementar poderoso, aumentando produtividade e qualidade da decisão. Veja-se o caso da medicina: sistemas de apoio ao diagnóstico, análise preditiva, interpretação assistida de exames ou planeamento terapêutico podem elevar a eficiência e reduzir erros. Mas não substituem, no estado atual, o julgamento clínico integrado, a responsabilidade profissional ou a relação médico-doente. Aqui, a tecnologia tende a ser complementar, não substitutiva.

A situação é distinta no segmento dos trabalhadores mediamente qualificados. Muitas das tarefas que desempenham são rotineiras, codificáveis e baseadas em regras. A IA e a automação avançada conseguem reproduzir — e muitas vezes superar — essas tarefas com maior rapidez, menor custo e menor margem de erro. É neste “meio” que o grau de substituibilidade tende a ser mais elevado. O risco, portanto, não é um desemprego massivo transversal, mas uma compressão assimétrica do segmento intermédio da estrutura ocupacional. Os trabalhadores mediamente qualificados enfrentam três possibilidades:

1. Requalificação ascendente, adquirindo competências digitais e cognitivas que os integrem no segmento qualificado;
2. Deslocação descendente para funções menos qualificadas e menos remuneradas;
3. Exclusão temporária ou prolongada do mercado de trabalho.

Sem políticas de formação contínua robustas, o resultado provável é uma intensificação da polarização salarial: crescimento dos rendimentos no topo e alguma resiliência na base, com pressão no centro.

É aqui que a “destruição criativa” pode tornar-se socialmente exigente.

Como referido, Schumpeter ensinou-nos que a inovação destrói atividades existentes e cria novas. O problema não é a criação líquida de emprego no longo prazo, mas a velocidade e assimetria da transição. Se a economia não conseguir transformar trabalhadores à velocidade a que a tecnologia transforma tarefas, os ganhos de produtividade poderão concentrar-se em determinados segmentos, ampliando desigualdades.

Para Portugal, este desafio é particularmente sensível. A percentagem de trabalhadores com qualificações intermédias é significativa, a formação contínua é insuficiente e muitas PMEs não dispõem de capacidade interna para processos sistemáticos de requalificação.

Se nada for feito, a IA poderá não apenas aumentar a produtividade, mas também acentuar a segmentação do mercado de trabalho. Se, pelo contrário, houver investimento sério em capital humano — especialmente nas gerações mais antigas de trabalhadores e empregadores —, a tecnologia poderá funcionar como instrumento de mobilidade ascendente, permitindo que trabalhadores hoje mediamente qualificados transitem para funções de maior valor acrescentado.

A questão central não é, portanto, se a IA substitui o trabalho humano em geral. Substitui sobretudo tarefas rotineiras. Complementa tarefas manuais não rotineiras e atividades cognitivas complexas. E coloca pressão particular sobre o segmento intermédio.

A diferença entre polarização e mobilidade dependerá, mais uma vez, da qualidade das instituições, das políticas públicas e da capacidade de antecipação estratégica.

Empresas portuguesas: Adoção pragmática, mas ainda pouco estratégica

Quando descemos do plano macroeconómico para o terreno das empresas portuguesas, o retrato é misto — e revela tanto oportunidades como limitações.

A adoção da IA está a ocorrer de forma claramente assimétrica. As grandes empresas, multinacionais, startups tecnológicas e setores ligados às TIC avançam mais rapidamente. Serviços empresariais, centros de serviços partilhados, banca e seguros — sobretudo nas áreas de backoffice — já incorporam ferramentas de IA com relativa intensidade.

Já uma parte significativa das PMEs tradicionais avança mais lentamente. Não por falta de acesso às ferramentas — muitas delas estão hoje disponíveis a custos relativamente baixos — mas por limitações organizacionais, escassez de competências internas e ausência de estratégia integrada.

Em muitos casos, a IA está a ser utilizada de forma pragmática e instrumental: automatização de tarefas específicas, apoio ao marketing digital, análise básica de dados, melhoria da gestão de stocks ou atendimento ao cliente. São ganhos relevantes, mas frequentemente não configuram uma transformação do modelo de negócio.

Há adoção de ferramentas, mas nem sempre há transformação estrutural. Se a IA pode ser usada como instrumento de eficiência incremental, o que já é importante, os ganhos são maiores enquanto motor de redefinição estratégica, só que tal requer liderança, capital humano qualificado e visão de longo prazo.

Existe ainda uma ideia que importa clarificar: a IA democratiza o acesso à tecnologia, mas não democratiza automaticamente os resultados.

As PMEs passam a ter acesso a ferramentas antes inacessíveis. Podem inovar sem departamentos formais de I&D, introduzindo melhorias incrementais adaptando tecnologias existentes. Para muitas PMEs portuguesas, a IA não será uma revolução disruptiva, mas uma ferramenta de sobrevivência competitiva.

Mas continuam a enfrentar limitações estruturais: escassez de dados próprios, acesso restrito a capital, dificuldade em atrair e reter talento qualificado. Sem esses fatores, a apropriação dos ganhos é limitada.

O risco, portanto, é que a IA não crie um novo tecido produtivo, mas acentue diferenças dentro do tecido existente — reforçando empresas já mais produtivas e ampliando divergências regionais e setoriais.

A oportunidade é igualmente clara: se acompanhada por políticas públicas adequadas — capacitação de recursos humanos, incentivos à adoção nas PME, infraestruturas digitais inclusivas — a IA pode elevar a produtividade média da economia portuguesa, hoje ainda das mais baixas da UE. Mas, mais uma vez, a tecnologia, por si só, não resolve o problema estrutural e pode ampliar desigualdades.

Ciência, inovação e o défice de conversão económica

Portugal tem vindo a registar progressos relevantes na produção científica. O número de publicações internacionais aumentou, a qualidade média da investigação subiu e a internacionalização das universidades é hoje uma realidade mais consolidada do que há duas décadas.

Ainda assim, quando olhamos para indicadores europeus de inovação, o país continua classificado como “Inovador Moderado”. Isto sugere que o problema não reside apenas na geração de conhecimento, mas na sua transformação em valor económico. Produzir conhecimento é condição necessária para inovar, mas não é condição suficiente.

Em Portugal, persiste um défice estrutural na conversão do conhecimento científico em patentes comercializáveis, exportações de alta tecnologia, especialização produtiva intensiva em valor acrescentado. A ponte entre ciência e mercado existe, mas ainda é estreita e pouco transitada.

O sistema de avaliação académica continua fortemente centrado na produção científica, com menor valorização da transferência de tecnologia ou da investigação aplicada em cocriação com empresas. As carreiras híbridas ciência-empresa são escassas, muitos projetos têm dificuldade em escalar para o mercado e a fragmentação institucional reduz massa crítica.

Persistem incentivos desalinhados. O sistema de avaliação académica continua fortemente centrado na produção científica, com menor valorização da transferência de tecnologia ou da investigação aplicada em cocriação com empresas. As carreiras híbridas ciência-empresa são escassas, muitos projetos têm dificuldade em escalar para o mercado e a fragmentação institucional reduz massa crítica.

Acresce um fator frequentemente ignorado: muitas PMEs portuguesas não dispõem de quadros qualificados suficientes para dialogar de forma eficaz com o sistema científico. A dificuldade de absorção tecnológica é, em si mesma, uma barreira à transferência de conhecimento.

A IA pode, paradoxalmente, facilitar essa articulação — ao identificar necessidades tecnológicas, oportunidades de cooperação e áreas estratégicas de especialização. Mas, novamente, o fator decisivo é institucional: incentivos corretos, avaliação adequada, financiamento orientado para impacto económico, nomeadamente.

O problema português não é a falta de conhecimento. É a insuficiente transformação desse conhecimento em produtividade, exportações tecnológicas e convergência real.

IA e o papel do Estado: travão ou catalisador?

O debate sobre IA tende a concentrar-se nas empresas. Contudo, o papel do Estado é igualmente decisivo.

Em primeiro lugar, como utilizador. Um Estado que digitaliza integralmente a Administração Pública, que simplifica procedimentos, que usa sistemas inteligentes para avaliar políticas públicas e despesa, pode libertar recursos significativos e aumentar a eficiência do funcionamento económico. Tal comporta também recursos humanos aptos a usar as ferramentas de modo responsável e produtivo, assim como uma mudança cultural e de gestão, com realce para mecanismos de responsabilização e meritocracia.

Um Estado mais digital e eficiente poderá libertar margem orçamental para mais investimento público e uma menor carga fiscal, estimulando a competitividade e o investimento privado, como venho a defender.

A inovação não é apenas tecnológica — tem de ser sempre, antes de mais, institucional. Um Estado inteligente — que use a própria IA para reduzir burocracia, melhorar a prestação de serviços e reforçar a transparência — pode atuar como catalisador da transformação económica.

Em segundo lugar, como regulador. A regulamentação da IA exige equilíbrio, pois se for excessivamente restritiva pode travar inovação e investimento, enquanto a ausência de enquadramento pode gerar riscos éticos, insegurança jurídica e perda de confiança social. Naturalmente, Portugal terá de ter em conta o enquadramento europeu, procurando influenciá-lo e adaptar-se a ele tendo em conta o interesse nacional, é isso que se pede aos nossos decisores públicos.

O objetivo deve ser uma regulação previsível, inteligente e proporcional: suficientemente flexível para permitir inovação, suficientemente robusta para proteger direitos, dados e segurança.

Em terceiro lugar, como criador de condições sistémicas, ao nível da política de investimento e de inovação. A política pública não deve escolher “campeões”, nomeadamente na alocação dos fundos europeus, que devem privilegiar critérios de produtividade e valor acrescentado, o que tenderá a beneficiar as empresas mais inovadoras, em complemento com outro tipo de políticas de inovação, como já defendi em crónicas anteriores. Deve criar condições para que múltiplos agentes inovem: educação de qualidade, requalificação ao longo da vida, apoio à inovação nas PMEs, e políticas com diferenciação regional que evitem a concentração de ganhos em poucos territórios.

O risco não é inovar demais, mas de forma socialmente desequilibrada.

O Estado pode ser travão ou catalisador. A diferença está na sua eficiência, na qualidade das suas decisões e na clareza da sua estratégia.

O nó estrutural: Poupança, investimento e inovação

Há uma dimensão menos discutida no debate sobre Inteligência Artificial — mas absolutamente decisiva: a relação entre poupança, investimento e inovação.

Sem poupança interna suficiente, o investimento produtivo depende excessivamente de capital externo. E a dependência sistemática de financiamento externo reduz margem de decisão estratégica e aumenta vulnerabilidades. Sem investimento produtivo consistente — em capital físico, digital e humano — a inovação não ganha escala. E sem inovação sustentada, não há convergência económica duradoura.

A equação é simples, mas frequentemente ignorada no debate público: sem poupança não há investimento; sem investimento Não há inovação e sem inovação não há convergência.

A IA pode contribuir também neste domínio. Pode melhorar a avaliação de risco, tornar mais eficiente a alocação de capital, apoiar decisões de financiamento e reforçar a transparência nos mercados financeiros. Mas, novamente, é uma ferramenta — não substitui reformas estruturais.

Portugal precisa de reforçar a literacia financeira, criar incentivos à poupança interna, aprofundar o mercado de capitais e melhorar a alocação de capital na economia. Precisa de canalizar recursos para investimento produtivo, não apenas para consumo ou ativos não transacionáveis.

A estratégia de desenvolvimento não pode depender indefinidamente de fundos europeus ou ciclos externos favoráveis. A IA pode ser um catalisador poderoso, mas só produzirá efeitos duradouros se estiver integrada num sistema financeiro capaz de transformar poupança em investimento produtivo orientado para inovação. Esta dimensão é menos mediática do que a automação ou o impacto no emprego, mas é estrutural.

Condições para competir num ecossistema global de IA

Se quisermos sintetizar o que está verdadeiramente em causa para Portugal, podemos organizar as prioridades em quatro pilares estruturais.

(i) Capital humano exigente e meritocracia: educação de qualidade desde cedo, reforço das áreas STEAM, exigência real nas aprendizagens — focada no desenvolvimento de capacidade crítica dos jovens, para que possam detetar os erros e vieses da IA, e na resolução de problemas —, ensino superior mais ligado à inovação e ao mercado, requalificação da população ativa ‘menos jovem’, e adoção de mecanismos que reforcem a ligação entre qualificação e produtividade. Sem absorção tecnológica, a IA não gera produtividade, e sem meritocracia o talento não é alocado de forma eficiente nas organizações.

(ii) um Estado eficiente, digital e inteligente: digitalização integral da Administração Pública (serviços públicos online); uso de sistemas inteligentes na avaliação da despesa; simplificação regulatória, e previsibilidade jurídica. O Estado deve ser facilitador e catalisador, não substituto do mercado.

(iii) Um sistema de inovação com impacto económico: mais patentes com aplicação prática; mais transferência de conhecimento das universidades para as empresas; promoção de exportações intensivas em tecnologia e conhecimento; e fortalecimento de clusters regionais e ecossistemas de inovação fora de Lisboa. Inovação aberta, escala, cooperação e especialização inteligente são essenciais.

(iv) Um sistema financeiro capaz de transformar poupança em investimento produtivo, incluindo em inovação: incentivos adequados; partilha de risco; instrumentos de capitalização das empresas; e utilização estratégica dos fundos europeus. Melhoria da alocação do capital, ao serviço de um perfil de especialização mais intensivo em conhecimento e tecnologia.

A IA pode acelerar todos estes processos. Contudo, não substitui nenhum deles. A ideia central é clara: a IA é uma ferramenta, não é uma estratégia de desenvolvimento. A estratégia continua a ser educação, eficiência institucional, investimento produtivo e inovação com impacto económico.

Conclusão: Sem reformas, a IA tenderá a agravar desigualdades

A IA não é uma inevitabilidade abstrata nem uma ameaça existencial. É uma ferramenta poderosa que já está a transformar economias, empresas e Estados. A questão relevante para Portugal não é se devemos ou não adotá-la. É se estamos dispostos a criar as condições para que ela funcione a nosso favor.

A IA pode ajudar-nos a dar o salto de produtividade de que tanto necessitamos, mas não substitui reformas estruturais que os sucessivos governos têm vindo a adiar.

Pode melhorar a eficiência das empresas, tornar o Estado mais ágil, reforçar a ligação entre ciência e mercado e contribuir para uma melhor alocação de capital. Pode, em suma, ser um instrumento de convergência económica. Mas também pode amplificar desigualdades motivadas por fragilidades antigas: baixas qualificações nas gerações mais antigas de ativos (trabalhadores e empregadores), fraca cultura de formação contínua, insuficiente transformação do conhecimento em valor económico, dependência de fundos europeus e um perfil de especialização pouco intensivo em conhecimento e tecnologia.

A tecnologia não corrige debilidades estruturais — expõe-nas e, muitas vezes, amplia-as.

A escolha portuguesa, portanto, não é eminentemente tecnológica — é estrutural e política. A IA continuará a evoluir, com ou sem nós. O que depende de nós é se a utilizaremos como instrumento de convergência, produtividade e elevação sustentada do nível de vida, ou se permitiremos que apenas exponha fragilidades cuja resolução persistimos em adiar. A tecnologia acelera; o rumo continua a ser uma decisão coletiva.

Se quisermos que a IA seja um acelerador de prosperidade partilhada, teremos de investir seriamente em capital humano (e em competências digitais), reforçar a meritocracia, tornar o Estado eficiente, melhorar a articulação entre universidades e empresas, aprofundar o sistema financeiro para canalizar poupança para investimento produtivo e inovação, e orientar os fundos europeus, não para alimentar a ineficiência do Estado, mas para reforçar a competitividade, privilegiando projetos de elevada produtividade e valor acrescentado em setores transacionáveis. Teremos ainda de assegurar que a transição é socialmente equilibrada, evitando que os ganhos se concentrem apenas em algumas empresas, setores ou regiões.

A escolha portuguesa, portanto, não é eminentemente tecnológica — é estrutural e política. A IA continuará a evoluir, com ou sem nós. O que depende de nós é se a utilizaremos como instrumento de convergência, produtividade e elevação sustentada do nível de vida, ou se permitiremos que apenas exponha fragilidades cuja resolução persistimos em adiar. A tecnologia acelera; o rumo continua a ser uma decisão coletiva.

Essa decisão não pertence apenas aos decisores políticos (e, em última instância, aos eleitores), mas também às empresas, às demais organizações — incluindo o próprio Estado —, aos trabalhadores e às instituições de ensino nos vários níveis.

A forma como cada um integrar a IA nas suas práticas determinará se ela será sobretudo um complemento que potencia a ação humana e reforça a produtividade, ou um fator de substituição que acentua a polarização do mercado de trabalho, presente e futuro — dependente de como os atuais estudantes forem ensinados a usar as ferramentas de IA —, e torna a transição mais socialmente exigente. No essencial, a diferença residirá na qualidade das instituições, das políticas públicas e das escolhas individuais.