“Os Estados Unidos inovam, a China replica e a Europa regula.” O conhecido lema, embora carregado de simplificações, traduz uma percepção bastante difundida sobre as diferentes abordagens à inovação tecnológica nas principais economias mundiais. Enquanto os Estados Unidos são frequentemente associados ao empreendedorismo disruptivo e à criação de novas tecnologias, e a China à rápida reprodução e adaptação de soluções existentes, a Europa costuma ser identificada com uma postura mais cautelosa, marcada pela regulamentação e pela proteção de direitos individuais. Mas até que ponto essa caracterização corresponde à realidade? E, sobretudo, será que existe uma única maneira europeia de inovar?
O modelo europeu de inovação apresenta diferenças importantes em relação ao americano. Nos Estados Unidos, o foco tende a estar no desenvolvimento de inovações disruptivas e altamente escaláveis, em um ambiente regulatório relativamente flexível e em um mercado de trabalho mais dinâmico. Soma-se a isso um elevado apetite ao risco, favorecido por uma maior tolerância ao fracasso e por um ecossistema de venture capital particularmente desenvolvido. Na Europa, por sua vez, a inovação ocorre em um contexto no qual se atribui maior importância aos direitos individuais, à sustentabilidade e à proteção dos trabalhadores. O ambiente regulatório da União Europeia é mais rigoroso, com especial atenção à soberania dos dados e à privacidade, como demonstra o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) e o Regulamento IA. Além disso, as legislações trabalhistas tendem a oferecer maior proteção aos empregados, enquanto a aversão ao risco costuma ser mais acentuada. Muitas vezes, as regulações europeias são aplicadas por empresas de países externos, através do “Efeito Bruxelas” estudado por Anu Bradford.
Essas diferenças institucionais e culturais contribuíram para que a Europa e os Estados Unidos trilhassem caminhos distintos no desenvolvimento tecnológico. As empresas americanas estiveram na origem de diversas inovações que transformaram mercados e modelos de negócio nas últimas décadas, como Uber, Airbnb e os carros autônomos da Tesla. Na União Europeia, em contrapartida, a trajetória foi mais marcada pela consolidação de setores já estabelecidos. Um indício dessa diferença pode ser observado no ranking das cinco empresas com maior número de patentes em cada região: entre 2000 e 2023, apenas a Siemens deixou o grupo europeu, sendo substituída pela Bayer. Nos Estados Unidos, a Qualcomm foi a única a permanecer entre as cinco primeiras durante todo o período.
Em novembro de 2025, na Cúpula sobre Soberania Digital em Berlim, Emmanuel Macron resumiu o dilema:
“Se deixarmos os americanos e chineses ficarem com todos os campeões em inovação, a Europa pode ter a melhor regulação do mundo, mas não regulará nada.”
O diagnóstico de Macron dialoga com o de Philippe Aghion, Nobel de Economia de 2025, o qual tive a oportunidade de ouvir no Festival Internacional da Economia em Turim e no UBS Center Forum, em Zurique. De acordo com a teoria da destruição creativa de Aghion, no longo prazo o crescimento econômico é causado por um processo cumulativo de inovações que sucedem velhas tecnologias. Citando os relatórios de Enrico Letta e Mario Draghi, Aghion chama a atenção para a necessidade de aumentar a competitividade europeia em setores estratégicos, emulando o ecossistema americano de inovação sem renegar o atual estado de bem-estar social.
Segundo Draghi, 61% do financiamento global de startups de IA vai para empresas americanas, 17% para chinesas e só 6% para europeias. Draghi estima que a Europa precisaria investir entre 750 e 800 bilhões de euros a mais por ano. Letta, por sua vez, aponta um mercado único incompleto e defende grandes projetos pan-europeus em IA. A associação de grandes empresas francesas CIGREF calcula que a dependência tecnológica custa à Europa cerca de 265 bilhões de euros por ano.
A dependência também é um risco de continuidade. Em junho de 2026, controles de exportação dos EUA suspenderam por quase três semanas o acesso a dois modelos de ponta da Anthropic, inclusive na Europa. O acesso foi restabelecido em 1º de julho.
Por que usar IA para avaliar políticas públicas, e por que a verificação decide?
David Yanagizawa-Drott, da Universidade de Zurique (UZH), pergunta se podemos automatizar a avaliação de políticas. As capacidades dos modelos tem avançado rapidamente e o preço por token tem caído mais de 4000% ao ano. Entre janeiro e abril de 2026, seu laboratório gerou mil artigos empíricos de avaliação de políticas. A promessa é ampliar o volume e a velocidade da análise de que governos e empresas precisam para decidir.
Mas quem produz em escala também erra em escala. Em Neuchâtel, David destacou que erros podem surgir em manuscritos, dados e código, e que a verificação automatizada precisa ser rigorosa e testada de forma independente. O próprio projeto adverte que os artigos gerados não foram revisados por pares e não devem embasar políticas.
O caso Deloitte na Austrália mostra o custo da falta de verificação. Em outubro de 2025, a consultoria devolveu parte de um contrato de 440 mil dólares australianos com o governo. O relatório de 237 páginas, sobre o sistema de conformidade do bem-estar social, continha referências inexistentes e uma citação inventada atribuída a um juiz. A versão revisada passou a declarar o uso de IA generativa. A Deloitte afirma que as conclusões não mudaram. A lição não é que a IA falha, mas que sem verificação e transparência até uma das maiores consultorias do mundo entrega erros a quem decide.
Que alternativas europeias existem?
Embora numa escala muito menor do que a americana, há algumas alternativas no campo da IA na Europa. A startup francesa Mistral é a mais conhecida dentre elas, com sua interface de chat Mistral Vibe. Entre as outras grandes empresas e startups no setor, há também as alemãs SAP, Helsing e Celonis, além da sueca Lovable.
Na França, a Mistral ganhou em janeiro de 2026 um acordo-quadro do Ministério da Defesa, com implantação em infraestrutura nacional. Em novembro de 2025, França e Alemanha anunciaram uma parceria com Mistral e SAP para IA soberana na administração pública, com agentes para servidores e cidadãos, sistemas de gestão e laboratórios de inovação.
Em Neuchâtel, foi apresentado o Apertus, modelo totalmente aberto da Swiss AI Initiative que ultrapassou quatro milhões de downloads. Oleg Lavrovsky, da comunidade do projeto, apresentou a IA como infraestrutura pública, transparente e adaptável. Um caso prático vem do cantão Ticino, que decidiu migrar para o Apertus a tradução automática de documentos administrativos, a começar pelo escritório de migração, onde precisão e proteção de dados são críticas. Parte relevante do treinamento usou dados fora do inglês, o que importa em um país de quatro línguas. Os limites são reconhecidos: o modelo ainda fica atrás dos líderes de mercado em desempenho.
Quanto custa a soberania digital, e o que a freia?
Soberania tem preço. Segundo o relatório Draghi, o custo da eletricidade é uma barreira importante: cerca de metade das empresas europeias a vê como obstáculo ao investimento, e o consumo dos data centers deve crescer de forma expressiva até 2030. Há também barreiras operacionais e legais, como o caso Deloitte mostra, e o risco de fragmentação: se só França e Alemanha escalarem, países menores podem ficar na periferia do mercado único.
A execução tem sido mais lenta que o anúncio. O contrato-quadro previsto para meados de 2026 não foi assinado, e o ministério alemão informou que não há compras planejadas junto à Mistral. As empresas seguem cooperando. As empresas também são pragmáticas: 85% das alemãs consideram o país dependente demais de nuvens americanas, mas 71% as usam e só 8% preferem essa origem (Bitkom 2026). Siemens e Renault combinam modelos europeus, americanos e chineses, e a SAP afirma que infraestrutura totalmente local pode não ser viável nem desejável.
Quem usa IA na Europa, e como a cultura influencia?
Segundo o Eurostat, 20% das empresas da UE usavam IA em 2025. A Dinamarca lidera com 42%, e a Itália, com 16,4%, dobrou o índice de 2024, mas segue abaixo da média. O abismo italiano é de tamanho: 53% das grandes empresas usam IA, contra 16% das PMEs. Na Suíça, o UBS encontrou que seis em dez empresas usam IA, de forma pragmática e pontual (os dados não são comparáveis aos do Eurostat). Só um terço das PMEs suíças pesquisadas tem regras claras sobre quais dados os funcionários podem inserir.
Entre líderes, a diferença é de confiança. Uma pesquisa da Adecco com 2.000 executivos em 13 países colocou a Itália em último lugar em confiança no processo de desenvolver adaptabilidade e aprendizado contínuo (12%), enquanto 79% dos trabalhadores italianos se dizem dispostos a se adaptar. O gargalo está mais no topo do que na base.
A cultura ajuda a ler esse quadro, sem determiná-lo. Estudos com as dimensões de Hofstede em 61 países associam maior aversão à incerteza a menor prontidão para IA. A Itália pontua alto nesse índice (75), a Suíça moderado (58) e a Dinamarca baixo (23). É correlação, não causalidade, e a diferença italiana é explicada sobretudo por tamanho de empresa, competências e dados. A implicação prática: onde a cultura valoriza previsibilidade, governança transparente e verificação independente são condição para adotar.
A IA pode reduzir barreiras?
Conny Wunsch, da Universidade de Basileia, e Dragan Filimonovic e Christian Rutzer analisaram pesquisadores das ciências sociais e comportamentais. Quem adotou IA generativa publicou mais, com ganhos moderados de qualidade, sobretudo entre pesquisadores no início de carreira e em países onde o inglês não é a língua nativa: a produtividade dos autores que utilizaram IA aumentou aproximadamente 19% em 2023, 42% em 2024, e 72% em 2025.
De forma análoga, a IA pode facilitar o dia a dia de profissionais de multinacionais cujo inglês não é nativo e de especialistas em início de carreira: redigir relatórios, propostas e comunicações para a sede com mais clareza, reduzindo o custo de transformar competência técnica em texto persuasivo. Na Suíça, onde convivem quatro línguas nacionais e o inglês corporativo, e na Itália, onde PMEs fornecem a cadeias globais, isso pode ampliar quem participa e quem é ouvido. É uma extrapolação minha, não um achado do estudo, e vem com dois cuidados: preservar a voz e a originalidade de cada cultura, e verificar o que a IA produz.
Algumas questões ecoam a partir desses debates e tento respondê-las, mas deixando a reflexão em aberto.
A Europa está atrasada em inteligência artificial? Em investimento e escala, sim: segundo Draghi, as startups europeias de IA recebem 6% do financiamento global. Em adoção, o quadro varia: a Dinamarca tem 42% das empresas usando IA e a Itália, 16,4%. Essa percepção muda dependendo do país?
O que é IA soberana? É a capacidade de construir e operar sistemas de IA com infraestrutura, dados e modelos sob controle de um país ou bloco, reduzindo a dependência de fornecedores estrangeiros. Isso é possível em todos os países? Do que depende?
Por que a Itália usa menos IA que a Dinamarca? Principalmente por tamanho de empresa, competências e qualidade de dados. A cultura, com maior aversão à incerteza, é um fator associado, mas não determinante. Quais outros componentes podem ser acrescentados?
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