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KPMG: empresas de tecnologia registam retorno médio de 200%, mas maturidade é limitada por talento e dívida técnica

GPT-Rosalind: nova IA promete acelerar descobertas em biologia e desenvolvimento de medicamentos A OpenAI apresentou o GPT-Rosalind, um modelo de inteligência artificial (IA) concebido para apoiar investigadores em biologia, descoberta de fármacos e medicina translacional, com o objectivo de reduzir o tempo e a complexidade dos processos científicos. O GPT-Rosalind é um modelo de raciocínio avançado desenvolvido especificamente para as ciências da vida, projectado para apoiar investigadores na análise de dados complexos, formulação de hipóteses e planeamento experimental, contribuindo para acelerar etapas críticas da descoberta científica. Actualmente, o desenvolvimento de um novo medicamento pode levar entre 10 a 15 anos, desde a identificação de um alvo terapêutico até à aprovação regulatória. Segundo a empresa, grande parte desse tempo resulta da complexidade dos fluxos de trabalho científicos, que envolvem análise de grandes volumes de literatura, dados experimentais e múltiplas fontes de informação. O GPT-Rosalind surge como uma resposta a esse desafio, procurando tornar esses processos mais rápidos, integrados e eficientes, com destaque pela sua capacidade de raciocinar sobre moléculas, proteínas, genes e vias metabólicas, além de interpretar dados biológicos e apoiar decisões em várias etapas da investigação. De acordo com a OpenAI, testes realizados em benchmarks públicos indicam que o GPT-Rosalind apresenta desempenho superior em áreas como bioinformática e planeamento experimental, superando modelos anteriores em várias tarefas-chave. Em avaliações com dados reais da indústria, o sistema demonstrou resultados comparáveis ou superiores aos de especialistas humanos em determinadas actividades, como previsão e geração de sequências de RNA. A empresa revelou ainda parcerias com organizações do sector farmacêutico e biotecnológico, com vista à aplicação prática da tecnologia em ambientes de investigação. Entre os principais objectivos está a melhoria da selecção de alvos terapêuticos e o aumento da taxa de sucesso no desenvolvimento de novos tratamentos. Como complemento, foi disponibilizado um plugin de pesquisa em Ciências da Vida, que permite ligar o modelo a mais de 50 bases de dados e ferramentas científicas, afim de facilitar o acesso a informação multi-ómica, literatura científica e conjuntos de dados públicos, tornando os fluxos de trabalho mais integrados. Numa fase inicial, o GPT-Rosalind está disponível em regime de acesso controlado para organizações qualificadas, com foco na segurança, governação e uso responsável da tecnologia. A OpenAI afirma que pretende expandir gradualmente o acesso, mantendo salvaguardas rigorosas para evitar usos indevidos.
As organizações globais estão a intensificar o investimento em inteligência artificial e tecnologias emergentes, registando um retorno médio de 200% sobre investimento digital, mas enfrentam bloqueios estruturais que podem comprometer a maturidade tecnológica até 2026. A conclusão é do Global Tech Report 2026, publicado em Janeiro pela KPMG International, com base num inquérito a 2.500 executivos tecnológicos de 27 países.
 
O estudo, realizado em 2025 junto de empresas com receitas anuais superiores a 100 milhões de dólares, sediadas sobretudo na Europa, Médio Oriente e África, identifica um cenário de elevado optimismo: apenas 11% das organizações consideram ter atingido o nível máximo de maturidade tecnológica, mas 50% acreditam que o alcançarão até ao final de 2026.
 
No conjunto das dez tecnologias analisadas, que incluem inteligência artificial (IA), cibersegurança, computação em nuvem, dados e análise, simulação avançada e criptografia pós-quântica, 79% das empresas situam-se actualmente nos três níveis mais elevados de maturidade. Apesar desse posicionamento, o relatório sublinha que a ambição poderá colidir com constrangimentos operacionais.
 
Tal deve-se ao facto de mais de metade das organizações (53%) afirmar não dispor do talento necessário para executar plenamente os seus planos de transformação digital. Além disso, 69% dos executivos admitem que, na tentativa de acelerar projectos e reduzir custos, foram feitos compromissos técnicos em áreas como segurança, escalabilidade ou padronização de dados, gerando dívida tecnológica. Para 63%, o custo de corrigir essa dívida está a travar novos investimentos.
 
No plano económico, o retorno médio de 2x reportado pelos inquiridos revela um cenário heterogéneo. As organizações classificadas como “high performers”, cerca de 5% da amostra, apresentam um retorno de 4,5x, mesmo com níveis de investimento relactivos inferiores à média. Empresas de menor dimensão alcançam um retorno de 3,6x, enquanto os chamados “early adopters” registam 2,2x, face a 1,4x dos adoptantes tardios.
 
O relatório indica que o retorno sobre investimento tecnológico não segue uma trajectória linear. Numa fase inicial, investimentos mais reduzidos tendem a gerar ganhos rápidos. À medida que a complexidade de integração aumenta, os retornos abrandam, reflectindo dificuldades técnicas e organizacionais. Só numa fase posterior, quando a maturidade é consolidada, o retorno volta a acelerar.
 
A IA surge como eixo central da transformação. Segundo o estudo, 74% das organizações afirmam que os seus casos de uso de IA já geram valor empresarial, mas apenas 24% dizem alcançar retorno consistente em múltiplos casos de uso, uma descida de 7% face ao levantamento anterior. Ainda assim, 68% esperam atingir o nível mais elevado de adopção dessa tecnologia até ao final do corrente ano.
 
Um dos fenómenos em destaque é o crescimento da chamada “agentic AI”, sistemas baseados em agentes capazes de executar tarefas de forma autónoma. O relatório indica que 88% das organizações estão já a investir na integração destes agentes nos seus sistemas, e 92% consideram que a gestão de agentes de IA será uma competência relevante nos próximos cinco anos.
 
A projecção para a composição das equipas tecnológicas reflecte essa tendência. Em 2025, a força de trabalho digital representa 28% da capacidade equivalente a tempo inteiro nas equipas nucleares de tecnologia; até 2027, os executivos estimam que essa proporção suba para 36%. O número de trabalhadores permanentes deverá descer de 48% para 43%, enquanto os contratados externos poderão reduzir-se de 24% para 21%.
 
O relatório aponta igualmente desafios na governação e medição de resultados. Embora 80% dos líderes de topo afirmem existir uma estratégia organizacional clara para a IA, apenas 68% dos gestores tecnológicos seniores partilham essa percepção, sugerindo desalinhamentos internos.
 
Além disso, 55% dos executivos admitem dificuldades em demonstrar o valor da IA a accionistas e outras partes interessadas, reconhecendo que métricas tradicionais de retorno não captam plenamente o impacto destas tecnologias.
 
No domínio da tomada de decisão, 78% das organizações afirmam centralizar o planeamento e priorização dos investimentos tecnológicos na função de tecnologias de informação ou num modelo federado liderado por essa área. Entre os “high performers”, essa percentagem sobe para 91%. O estudo indica ainda que 32% das empresas identificam excesso de projectos de IA desconectados e com governação limitada.
 
A necessidade de adaptação rápida surge como outro traço dominante. Mais de metade dos executivos (56%) considera que os planos tecnológicos ficam obsoletos rapidamente devido à velocidade de mudança. Ainda assim, 78% continuam a recorrer a processos tradicionais para avaliar e adoptar tecnologias emergentes.
 
No que respeita a dados e segurança, 41% dos inquiridos classificam a protecção de dados como prioridade crítica para os próximos 12 meses. Cerca de 36% planeiam reforçar auditorias de soberania de dados nas suas parcerias tecnológicas. Em paralelo, 41% manifestam preocupação com a preparação para ameaças associadas à computação quântica, nomeadamente no que toca à implementação de criptografia pós-quântica.
 
O relatório antecipa ainda impactos estruturais associados a tecnologias de fronteira como inteligência artificial geral (AGI), superinteligência artificial (ASI) e computação quântica, defendendo a necessidade de quadros éticos, planeamento estratégico e modernização das infra-estruturas tecnológicas.
 
Ao sintetizar os resultados, o relatório da KPMG International sustenta que o sucesso na chamada “Intelligence Age” dependerá da capacidade das organizações em acelerar a aprendizagem interna, alinhar investimento com métricas baseadas em dados, reforçar a governação da IA e modernizar a base tecnológica, sem descurar a qualificação dos trabalhadores.

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