Da discussão técnica ao aprofundamento industrial: na segunda metade da corrida pelo AI, o foco está na implementação e na governança

Jornalista do Securities Daily: Liu Zhao

No local da reunião anual de 2026 do Fórum Económico Asiático de Boao, a IA é, sem dúvida, o tema mais em voga. As sessões paralelas em torno do tema da IA acontecem uma após a outra, e o interesse continua a aumentar. Ao contrário dos anos anteriores, em que se discutiam mais as rupturas tecnológicas e as iterações dos modelos, este ano o que o público está mais interessado é em como a IA pode, de facto, entrar na linha de produção das indústrias, passando de “parecer muito forte” a “ser eficaz quando usada”, e também como, ao acelerar a concretização, se consegue manter as salvaguardas de segurança, responsabilidade e governação como linha de fundo.

O Relatório sobre o Trabalho do Governo de 2026 propõe a criação de um novo formato de economia inteligente. Aprofundar e alargar o “Inteligência Artificial +”, promover a rápida divulgação da nova geração de terminais inteligentes e agentes inteligentes, impulsionar aplicações de comercialização da IA em larga escala e em sectores-chave, e cultivar novos formatos e modelos de novos negócios “nativos de inteligência”. Observando as discussões no Fórum Económico Asiático de Boao na sequência desta orientação de políticas, não é difícil ver que a IA está a transitar de uma corrida tecnológica para uma dedicação profunda à indústria; o ponto de encontro da sua concorrência já não se limita aos próprios modelos e ao poder de computação, mas também à integração em cenários, à reestruturação organizacional e ao acompanhamento em paralelo do sistema de governação.

Da corrida tecnológica à concretização em cenários

“Até hoje, o problema mais preocupante para o sector industrial já não é saber se existe um novo modelo, mas sim se é possível criar valor real.” O antigo vice-secretário do Conselho Estatal, o presidente da Comissão Consultiva de Especialistas em Dados do Estado e presidente honorário da Associação Chinesa de Economia da Indústria, Jiang Xiaojuan, afirmou que, na era da inteligência artificial e da economia digital, o papel das indústrias e das empresas na inovação aumentou de forma significativa. A via de inovação linear tradicional — das descobertas de investigação científica ao desenvolvimento tecnológico e, depois, à transformação para a indústria — está a ser reconfigurada; os departamentos da indústria já não são apenas o fim do processo de transformação de resultados, e participam cada vez mais na descoberta e no desenvolvimento de tecnologias de ponta.

Já Zhang Yaqin, académico da Academia de Engenharia da China, professor da Cátedra de Tsinghua e diretor do Instituto de Indústria Inteligente da Universidade Tsinghua, resumiu o desenvolvimento atual da IA em três grandes tendências: da IA generativa para a IA de agentes; da inteligência da informação para a inteligência física e a inteligência biológica; e da tecnologia singular para o “IA +” com capacidade abrangente para capacitar toda a gama de sectores.

Este juízo foi acompanhado em múltiplas discussões. Os intervenientes do meio empresarial presentes consideram, de forma geral, que a IA está progressivamente a ultrapassar a posição de ferramenta auxiliar e a tornar-se uma força importante para remodelar processos de negócio e a lógica industrial. Ao citar os resultados do inquérito da sua equipa a 200 empresas, Dai Po, presidente executivo conjunto do comité global da Roland Berger, afirmou que mais de 90% das empresas não estão satisfeitas com o retorno do investimento em IA. O problema não está na tecnologia em si, mas em muitas empresas continuarem na fase de pilotos dispersos, otimização localizada ou mesmo “adicionar um chatbot”, sem terem realmente recriado os processos, reorganizado os dados e remodelado a arquitectura organizacional em torno da IA. Defendeu que só quando a IA estiver integrada no fluxo completo das empresas e for estabelecido um sistema de aplicações assente em dados proprietários e na remodelação dos sistemas é que o investimento em IA poderá ultrapassar o “fosso do valor”.

Os cenários de implementação da IA estão agora a surgir a uma velocidade acelerada. “No momento, há uma dificuldade que persiste há muito tempo no sector da educação: obter em simultâneo qualidade elevada, escala massiva e personalização; isso está a começar a ter uma quebra à medida que as aplicações de IA avançam.” Cheng Qun, vice-presidente do Grupo Yuantli Technology e diretor do Instituto de Investigação em Inteligência Artificial, disse ao jornalista do Securities Daily que a arquitetura de colaboração edge-cloud, a evolução dos terminais inteligentes e a melhoria contínua das capacidades de base como comunicações e poder de computação estão a dar suporte às aplicações de IA em escala.

Vários convidados presentes julgam que o foco da concorrência em IA nos próximos tempos passará mais dos parâmetros do modelo e das capacidades genéricas para a compreensão da indústria, a conversão para cenários e o ciclo comercial fechado. Quem conseguir integrar a IA mais rapidamente na produção e na vida real, terá mais probabilidade de ocupar uma posição activa na próxima ronda de transformações industriais.

A aplicação e a governação devem avançar em paralelo

Quanto mais a IA acelera o seu ingresso no mundo real, maior se torna a importância da governação. As pessoas entrevistadas consideram, em geral, que a IA pode aumentar a eficiência, otimizar a afectação de recursos e melhorar a acessibilidade aos serviços, mas nunca pode “disparar desenfreadamente” sem se desligar das fronteiras de responsabilidade e das limitações impostas por instituições. Aplicação e governação devem avançar em simultâneo.

Xue Lan, diretor da Escola de S. M. So de Tsinghua e diretor do Instituto de Investigação sobre Governação Internacional da Inteligência Artificial da Universidade Tsinghua, disse ao jornalista do Securities Daily que os avanços tecnológicos actuais já ultrapassaram claramente as aplicações e a construção institucional. Isto significa que, ao impulsionar a implementação da IA, o sector industrial tem de ver o seu potencial, mas também deve avançar em simultâneo com a cooperação do ecossistema e a construção de regras.

Na perspectiva dos intervenientes presentes, os cenários de saúde e bem-estar tornam o problema da governação da IA ainda mais concentrado. Wu Wenda, diretor-geral do Tencent Health e responsável do Laboratório de Ciências da Vida da Tencent, afirmou de forma directa que tarefas de alto risco não podem depender completamente de agentes de IA; o sujeito responsável tem de ser humano, e a responsabilidade não pode ser transferida com o argumento de “é assim que a IA decide”. Chi Yongshuo, diretor-geral de Assuntos Empresariais da Lxinqi Group e presidente do conselho da Aesolvie, também apontou que o sistema de saúde é altamente complexo; as aplicações de IA devem, ao mesmo tempo que aumentam a eficiência, alertar para os seus “efeitos sombra”, promovendo partilha de conhecimentos, decisões baseadas em evidências e acessibilidade equitativa. No entanto, o pressuposto é controlar os impactos adversos dentro de um âmbito gerível. Para Li Tongyin, vice-diretor executivo e vice-presidente de Estratégia e Inovação da Cell Press, a IA na área de saúde não deve ser avaliada apenas se a saída “parece bem”; é necessário também prestar atenção à qualidade e à confiabilidade dos dados de entrada, e se os resultados de saída passaram por raciocínio orientado por julgamento e por validação do contexto. Isto porque, uma vez que haja um erro na decisão, o custo é muito superior ao de cenários de consumo comuns.

Zhang Yaqin propôs que o conteúdo gerado por IA necessita de reforçar a identificação; os agentes inteligentes precisam de poder ser rastreados até ao sujeito responsável. Uma parte considerável das regras no actual sistema jurídico ainda se aplica, mas também é necessário colmatar em tempo útil os vazios institucionais para novas formas de tecnologia. No local do fórum, alguns convidados presentes disseram ao jornalista do Securities Daily que problemas como segurança de dados, vieses algorítmicos, transparência do modelo, consumo de energia, e cooperação internacional se tornarão variáveis-chave que afectarão o desenvolvimento sustentável e saudável da IA a longo prazo. Em outras palavras, a concorrência em IA não é apenas uma disputa entre tecnologia e modelo de negócio; é também uma disputa entre capacidades de governação, capacidades de oferta institucional e capacidades de cooperação do ecossistema.

Actualmente, a IA está a acelerar o abandono da “febre dos conceitos” e da “febre das demonstrações”, entrando numa zona de águas mais profundas que enfatiza mais a eficácia real e dá mais valor à responsabilidade. Por um lado, surgem continuamente agentes inteligentes, novos terminais, modelos de grandes dimensões por indústria e aplicações nativas de IA, impulsionando o “Inteligência Artificial +” de uma exploração pontual para uma expansão em massa. Por outro lado, as discussões em torno do reconhecimento de responsabilidade, governação de dados, controlo de riscos e construção de regras também se intensificaram claramente. Para a indústria, o que realmente determina até onde a IA pode ir é tanto a velocidade de iteração da tecnologia como a profundidade de implementação e a maturidade da governação. Só encontrando um ponto de equilíbrio mais estável entre inovação e normalização é que a IA poderá, melhor, tornar-se um novo motor para impulsionar o desenvolvimento de alta qualidade da economia.