A adoção de IA nas empresas da União Europeia saltou de 8% para 20% em dois anos. O motivo de quatro em cinco não usarem nada não é o preço

Entre a decisão do board e o trabalho de segunda-feira existe uma pessoa que tem que fazer aquilo acontecer — e o novo levantamento da Eurostat sobre uso de IA nas empresas da União Europeia mostra exatamente onde essa pessoa está travada. A adoção saltou de 8,1% em 2023 para 20,0% em 2025, entre cerca de 150 mil empresas pesquisadas. Mas quando a pesquisa pergunta por que os outros quatro em cinco ainda não usam nada, a resposta que mais aparece — em qualquer tamanho de empresa — não é 'não temos orçamento'. É 'não temos gente que saiba fazer isso'.

O salto de adoção é real, e não é uniforme

O relatório, publicado em 26 de março de 2026, é a pesquisa oficial anual da União Europeia sobre tecnologia em empresas (a ICT ENT survey), coordenada pela Eurostat e aplicada pelos institutos nacionais de estatística de cada país. Em 2025, 20,0% das empresas da UE com 10 ou mais funcionários usaram pelo menos uma tecnologia de IA — mineração de texto, geração de linguagem, reconhecimento de voz, automação de processo com IA, entre outras. O salto não é parelho: 55,0% das grandes empresas (250+ funcionários) usam, contra 30,4% das médias e 17,0% das pequenas. Por setor, informação e comunicação lidera com 62,5%; construção fica em 10,8%.

É o tipo de número que qualquer diretoria vai citar para justificar a pressão por "usar mais IA" — o mesmo tipo de urgência que o Vito descreve aqui como janela de vantagem que fecha rápido. A pressa dele não sobrevive ao contato com o motivo que a própria Eurostat encontrou para quem ainda não usa: não é falta de urgência. É falta de gente pronta para executar.

O motivo de quatro em cinco não usarem nada não é dinheiro

Entre as empresas que consideraram usar alguma tecnologia de IA e não usaram, a Eurostat listou oito motivos possíveis. O mais citado, com folga, foi 70,3% apontando falta de expertise relevante. Em segundo lugar veio a falta de clareza sobre consequências jurídicas (53,6%), e em terceiro, preocupação com proteção de dados (52,7%). Os dois motivos seguintes também não são financeiros: dificuldade de disponibilidade ou qualidade dos dados (43,5%, quarto lugar) e incompatibilidade com o equipamento ou sistema já em uso (41,6%, quinto lugar). Só depois desses cinco aparece o custo alto — a desculpa que qualquer gestor já ouviu na reunião de orçamento —, em sexto lugar, com 38,4%. "A ferramenta não é útil para o meu negócio" foi o motivo menos citado, com 17,8%.

Isso muda o pedido que faz sentido levar para a próxima reunião. Se o gargalo fosse dinheiro, a solução seria negociar mais verba de licença. Não é isso que a pesquisa mostra: é que comprar a ferramenta certa, mesmo com orçamento aprovado, não resolve quem no time vai saber operá-la depois que a demonstração termina.

O tamanho da empresa muda o número, não o motivo

Se a falta de expertise fosse só um problema de empresa pequena sem verba para treinamento, o padrão desapareceria nas grandes. Não desaparece: 70,9% das pequenas empresas que não usam IA citam falta de conhecimento técnico, contra 69,2% das médias e 65,1% das grandes — uma diferença de menos de 6 pontos percentuais entre o extremo com menos recurso e o extremo com mais. Entre as grandes empresas, a preocupação com dados pessoais chega perto de empatar com a falta de expertise (58,8% contra 65,1%) — a distância mais curta entre o primeiro e o segundo motivo em qualquer categoria de porte.

Ou seja: a empresa grande, com orçamento e com equipe de TI, ainda assim trava no mesmo lugar que a pequena — só que ali quem falta não é uma pessoa, é a competência distribuída pelo time inteiro. Orçamento maior não compra isso automaticamente; compra a licença.

Comprar pronto é rápido — e é onde o piloto costuma travar

A pesquisa também perguntou como as empresas que usam IA adquiriram a tecnologia (dado de 2024, o mais recente disponível para o bloco inteiro da UE): 57,9% compraram software comercial pronto para uso, e apenas 21,8% desenvolveram sistema próprio. Comprar pronto é, de longe, o caminho mais rápido — e é exatamente o tipo de decisão que uma diretoria consegue aprovar em uma reunião de quinze minutos.

O que a pesquisa não mede, e não tem como medir num questionário sobre aquisição, é o que acontece depois da compra: quem no time vai treinar os outros três a usar aquilo de verdade, e se essa pessoa tem hora dedicada para isso ou só uma licença a mais na lista de tarefas. É o mesmo padrão que já vi descrito aqui: o piloto que funciona e, seis meses depois, ninguém usa — não porque a ferramenta parou de funcionar, mas porque ninguém planejou a passagem do piloto para a rotina. Ninguém costuma dizer em voz alta, na reunião de aprovação, "eu não sei operar isso" — muito menos quem vai se sentir ameaçado por admitir a lacuna na frente do próprio time. É por isso que a falta de expertise aparece na pesquisa de opinião anônima da Eurostat, não na ata da reunião.

O que fazer antes da próxima reunião de orçamento

Quem está preparando um pedido de mais verba para IA no seu time deveria trocar a pergunta — o roteiro de três fases que já publiquei aqui começa exatamente por medir o processo antes de mudar qualquer coisa e por nomear, com tempo alocado, quem vai ficar responsável pela rotina — não por comprar mais licença. Em vez de "quanto custa a licença", a pergunta que decide se o piloto vira rotina é: quem no time já usou essa ferramenta comprada em um caso real, não na demonstração — e quantas horas por semana, com prazo declarado, essa pessoa vai ter para ensinar os outros três. Combine antes, não depois: se a resposta é "ninguém" ou "quando der tempo", o problema não vai aparecer na fatura do fornecedor — vai aparecer na segunda-feira em que a licença já está ativa e ninguém abriu a ferramenta. Vai aparecer, seis meses depois, na mesma estatística que a Eurostat acabou de publicar: mais uma empresa que comprou a licença e ficou do lado dos 80% que, na prática, ainda não usam nada.