A diferença de produtividade já se mede em euros: 6.300 € por trabalhador

O Banco de Espanha pôs preço à diferença: 6.300 euros por trabalhador e por ano. Foi essa a diferença de produtividade que, em 2025, separava as empresas espanholas que adotaram inteligência artificial das que não. Em 2022 eram 2.700 euros. Duplicou em três anos.

É um número desconfortável de olhar, sobretudo a partir do lado que ainda não adotou nada. Mas merece uma leitura cuidadosa antes de se tirarem conclusões: quem o publica, o que mede exatamente e, sobretudo, o que estão a fazer de diferente as empresas do outro lado. Porque a resposta tem menos que ver com o modelo de IA utilizado do que com o sítio onde foi colocado.

Diferença de produtividade por trabalhador entre as empresas que adotaram IA e as que não. Fonte: Banco de Espanha, Relatório Anual 2025.

O que o dado mede, e o que não mede

O número vem do Relatório Anual do Banco de Espanha, cujo capítulo sobre produtividade explica por que razão as empresas espanholas crescem menos do que poderiam. Antes de o usar como argumento numa reunião de direção, duas precisões que mudam bastante a sua leitura:

É uma correlação, não uma relação de causa e efeito. As empresas que adotam IA mais cedo tendem a ser maiores, mais digitalizadas e a ter melhor gestão e pessoal mais qualificado — fatores que o próprio relatório identifica como determinantes da produtividade. Parte desses 6.300 euros já lá estava antes de existir o ChatGPT. Ninguém deve vender-lhe a ideia de que instalar IA equivale a ganhar 6.300 euros por colaborador. O próprio Banco de Espanha já o tinha analisado com mais detalhe num artigo do seu Boletim Económico baseado no seu Inquérito à Atividade Empresarial: a adoção é maior nos serviços tecnológicos e nas empresas grandes, produtivas e jovens, e dentro do mesmo ramo de atividade o uso de IA aparece positivamente ligado à produtividade e à dimensão. Por outras palavras, em boa medida são as empresas mais produtivas que adotam IA, e não apenas o contrário.

O que é difícil de discutir é a tendência. A distância alarga-se ano após ano, e o Banco de Espanha alerta que uma adoção lenta de tecnologias baseadas em IA a alargará ainda mais. O facto de a IA não explicar a diferença toda não significa que se possa ignorar: significa que a vantagem se acumula por várias vias ao mesmo tempo, e esta é a que se move mais depressa neste momento.

Nota de objetividade: o Banco de Espanha não vende IA nem tem interesse comercial no resultado, o que faz deste um dos dados mais limpos disponíveis sobre o tema. Em contrapartida, é um agregado macroeconómico: descreve o conjunto da economia espanhola, não o que aconteceria dentro da sua empresa.

Quantas empresas espanholas estão já do outro lado

A diferença soa abstrata até se saber quanta gente há de cada lado. Segundo o Inquérito sobre o uso de TIC e comércio eletrónico nas empresas do INE espanhol —cerca de 15.000 empresas com 10 ou mais trabalhadores, com dados definitivos publicados em outubro de 2025—, 21,1% das empresas espanholas dessa dimensão usava inteligência artificial no primeiro trimestre de 2025, mais 8,7 pontos do que um ano antes. No setor dos serviços sobe para 25,7%.

Ou seja: quatro em cada cinco empresas médias e grandes continuam do lado que não adota, e o grupo que adota cresceu quase nove pontos num único ano. A diferença dos 6.300 euros não se alarga entre dois grupos estáveis: alarga-se enquanto o pelotão da frente engorda depressa.

Entretanto, a IA já apoia 30% das tarefas

O segundo dado deste verão vem de um sítio muito diferente. The Value of AI 2026, elaborado pela Oxford Economics para a SAP com 2.600 quadros diretivos de 13 países, situa em 30% a proporção de tarefas empresariais que a IA já realiza ou assiste, face aos 25% do ano anterior. E projeta 48% dentro de dois anos.

Percentagem de tarefas que a IA já realiza ou assiste, segundo os diretivos inquiridos. Fonte: SAP e Oxford Economics, The Value of AI 2026.

Nota de objetividade: o estudo é publicado pela SAP, que vende software com IA integrada, ainda que o trabalho de campo seja da Oxford Economics. São perceções declaradas por diretivos, não medições de tempo real de trabalho. A direção do dado é credível e coincide com o que vemos nos projetos; a precisão ao ponto percentual, nem tanto.

O interessante não é o 30%, é o que implica passar daí para 48% em dois anos. Esse salto não se consegue comprando mais licenças de chat: exige colocar a IA dentro de processos que hoje dependem de alguém copiar dados de um sistema para outro.

O ROI que se publica não é o seu

O mesmo relatório põe números ao retorno, e é aqui que convém ter a calculadora à mão. O gasto médio em IA das empresas do estudo ronda os 28 milhões de dólares, com um ROI esperado de 21% este ano (cerca de 6,3 milhões), face aos 16% do ano anterior, e uma previsão de 38% a dois anos. Para a IA agêntica, a expectativa média passa de 4,3 para 17,6 milhões de dólares no mesmo prazo.

São médias de grandes corporações internacionais. Se a sua empresa tem entre 50 e 500 colaboradores, esses milhões não são o seu caso e não devem servir de referência: o aproveitável é a direção — o retorno melhora à medida que a IA deixa de ser um piloto e chega a produção —, não a magnitude.

E convém colocá-lo ao lado do contraponto obrigatório: a Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA agêntica sejam cancelados antes do final de 2027, por custos que disparam, valor de negócio pouco claro ou controlos de risco insuficientes. As duas coisas são verdade ao mesmo tempo: o retorno médio sobe e quase metade dos projetos fica pelo caminho. O que separa um grupo do outro quase nunca é o modelo.

Onde falha: 73% com estratégia, menos de metade com um responsável

O próprio estudo da SAP e da Oxford Economics deixa o diagnóstico bastante claro:

• 73% das organizações dizem ter uma estratégia de IA alinhada com os seus objetivos de negócio.
• Menos de metade designou um responsável pela IA.
• Apenas 41% forma os seus quadros diretivos nas capacidades e nos riscos da tecnologia.
• E apenas 33% inclui indicadores de adoção de IA nos objetivos da sua equipa de direção.

Uma estratégia sem responsável e sem um indicador nos objetivos de ninguém não é uma estratégia: é uma intenção.

É a mesma distância que o dado de produtividade mostra, contada a partir de dentro da empresa. Quase toda a gente tem um plano; bastantes menos têm alguém a quem compita cumpri-lo.

A diferença não é aberta pelo modelo, é aberta pelo que está por baixo

Na Tecnea vemos o padrão com regularidade. Uma empresa contrata licenças de uma ferramenta de IA generativa, distribui-as pelos departamentos e, seis meses depois, não encontra a poupança em lado nenhum. Não porque a ferramenta seja má, mas porque cada pessoa a usa para a sua tarefa isolada enquanto o processo — aquilo que realmente consome horas — continua exatamente igual: alguém lê um email, alguém copia um valor para o ERP, alguém verifica se bate certo.

O salto de produtividade aparece quando a IA toca no processo completo, e isso depende de duas coisas nada glamorosas: a qualidade dos dados e a integração com os sistemas que já tem. Uma fatura que se lê sozinha mas que continua a ter de ser digitada no ERP não automatizou nada; mudou o trabalho de sítio. Um assistente que responde muito bem sobre conhecimento geral mas nada sabe dos seus procedimentos internos é um motor de busca caro.

E não é opinião nossa: quando o Banco de Espanha pergunta às empresas espanholas o que as trava na adoção de IA, os três obstáculos que mais se repetem são a falta de pessoal qualificado, o custo de implementação e a indisponibilidade dos dados. Nenhum dos três se resolve mudando de modelo.

É o mesmo que dizíamos em porque ter o modelo de IA mais potente não garante resultados e o que está por trás de o custo oculto dos sistemas legacy: a vantagem competitiva não está no modelo, que é um bem ao alcance de qualquer um, mas no contexto e nas ligações que só a sua empresa tem.

O que fazer com isto

1. Meça o seu ponto de partida antes de comprar seja o que for. Faturação por colaborador, horas dedicadas a tarefas repetitivas nos dois ou três processos que mais consomem. Sem uma linha de base não há forma honesta de saber depois se alguma coisa funcionou.
2. Escolha um processo, não uma ferramenta. Um com volume, com regras razoavelmente claras e com um dono identificável. Faturas de fornecedor, relatórios de despesas, respostas de suporte, revisão documental.
3. Verifique os dados antes do modelo. Se a informação desse processo vive em três sítios e não coincide entre eles, nenhum modelo o vai resolver.
4. Ponha-lhe nome. Um responsável e um indicador dentro dos objetivos de direção, que é precisamente o que falta a duas em cada três empresas do estudo.
5. Ligue antes de alargar. Se o resultado da IA precisa de alguém que o copie para outro sistema, o processo não está automatizado, apenas acompanhado.
6. Reveja aos 90 dias com a mesma métrica do ponto 1. Se nada se mexer, o problema está no caso de uso escolhido, não no modelo.

Perguntas frequentes

Adotar IA vai dar-me mais 6.300 euros por trabalhador? Não. É uma diferença média agregada entre dois grupos de empresas, e boa parte explica-se por fatores anteriores como a dimensão, o grau de digitalização ou a qualidade da gestão. O que o dado indica é a direção e a velocidade a que a distância se está a alargar, não um retorno garantido.

É preciso começar por agentes autónomos? Quase nunca. É o que gera mais títulos e também o que acumula mais projetos cancelados, segundo a Gartner. Um processo concreto bem resolvido rende mais depressa e ensina muito mais sobre onde está o valor no seu caso.

E se os nossos sistemas forem antigos? É a situação mais comum e não impede começar, mas condiciona a ordem: primeiro ligar e sanear os dados do processo que vai automatizar, depois a camada de IA. Fazê-lo ao contrário é o caminho rápido para um piloto que nunca chega a produção.

Quanto tempo até se ver alguma coisa? Se o processo estiver bem escolhido, semanas, não trimestres. Se aos 90 dias não houver nenhuma métrica a mexer-se, o honesto é mudar de caso de uso em vez de escalar aquele que não funciona.

Se preferir pôr número ao seu próprio caso em vez de à média da economia espanhola, a nossa calculadora de ROI com IA faz a estimativa com os seus valores e devolve um relatório por setor. E se preferir que o vejamos juntos com os seus processos à frente, falemos.

Este artigo é informativo. Procurou-se indicar junto de cada dado a sua fonte, a metodologia quando é conhecida, e se quem o publica tem interesse comercial no resultado. Nenhuma das fontes citadas é própria da Tecnea, que tem sim interesse comercial em que as empresas integrem IA nos seus processos — é exatamente a isso que se dedica.

Fontes

1. Banco de Espanha — Relatório Anual 2025
2. Banco de Espanha — Boletim Económico 2025/T2: A adoção da inteligência artificial nas empresas espanholas, uma primeira análise baseada na EBAE
3. INE — Inquérito sobre o uso de TIC e comércio eletrónico nas empresas, dados definitivos
4. SAP e Oxford Economics — The Value of AI 2026
5. SAP News — Business Value of AI Is Spiking, Driven by Increased Adoption and Agentic Expectations
6. Gartner — Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027