O que é a Novitas AI

A Novitas AI nasce da convicção de que a Inteligência Artificial deixou de ser apenas um domínio técnico ou académico. Hoje, a IA é simultaneamente ciência de fronteira, tecnologia habilitadora, infra-estrutura económica e instrumento de poder geopolítico.

Num contexto em que os ciclos de inovação superam os tempos da regulação, da política e até do consenso científico, esta publicação propõe-se ler a IA com método, distância crítica e profundidade estratégica. A proposta é seguir evidências do que se escreve, se diz, se produz e do respectivo impacto no mundo, nas pessoas, nos estados e economias.

Inteligência Artificial: definição, fundamentos e enquadramento

Inteligência Artificial é o conjunto de sistemas computacionais concebidos para executar tarefas que exigem capacidades cognitivas, como aprender a partir de dados, reconhecer padrões, tomar decisões e gerar conteúdos, com diferentes graus de autonomia, sem necessidade de programação explícita para cada situação.

Na sua forma contemporânea, a IA resulta da combinação de modelos matemáticos avançados, grandes volumes de dados e elevada capacidade computacional, permitindo que máquinas aprendam, generalizem e actuem em contextos complexos e dinâmicos.

Numa palavra, quando falamos de IA, estamos a falar de sistemas que actuam independentemente, copiando a forma como os humanos pensam e resolvem problemas.

O que hoje designamos por IA resulta essencialmente da convergência de pelo menos, cinco pilares (1) Modelos matemáticos e algorítmicos, em particular redes neuronais profundas, os chamados transformers (modelos de IA que usam mecanismos de atenção para compreender contexto e relações entre dados) e métodos probabilísticos; (2) Dados em escala massiva, estruturados e não estruturados, provenientes da digitalização global; (3) Capacidade computacional, baseada em GPUs, TPUs (chips optimizados para acelerar modelos de Inteligência Artificial)  e infraestruturas de computação de alto desempenho; (4) Arquitecturas de softwares que permitem treino, inferência e integração em sistemas produtivos; e por fim, (5) Capital financeiro e organizacional, capaz de sustentar ciclos longos de investigação e desenvolvimento.

A combinação destes factores, e de outros, que exploraremos no decorrer das rúbricas seguintes, explica por que razão a IA não emergiu plenamente antes e por que razão o seu avanço actual é tão rápido quanto estrutural.

IA como força sistémica

Em pleno 2026, a Inteligência Artificial já não é considerada experimental. É sistémica.

Na ciência

A IA acelera descobertas em matemática, física, biologia molecular, química e medicina. Em alguns domínios, já explora espaços de solução inacessíveis à intuição humana, redefinindo o método científico.

Na Tecnologia

Modelos fundacionais são incorporados em motores de busca, sistemas operativos, plataformas empresariais, defesa, saúde e educação. A IA passa do laboratório para infra-estruturas críticas.

Nos Mercados e concorrência

A IA tornou-se vantagem competitiva decisiva. Empresas com acesso privilegiado a dados, talento e computação consolidam posições dominantes, enquanto novas startups tentam capturar nichos estratégicos. O contrário, podemos afirmar dos Estados, empresas e pessoas que não usam IA, infelizmente, ficam desprovidos de insights e decisões valiosas que são potenciadas pelo uso racional desta portentosa tecnologia.

Na Geopolítica

Estados encaram a IA como activo estratégico comparável à energia, às telecomunicações ou à defesa. A disputa por chips, talento, cadeias de fornecimento e soberania digital intensifica-se. Basta ver o que está a ocorrer entre os Estados Unidos e a China, para compreendermos o tamanho da importância geopolítica desta tecnologia e como ela tem sido encarada como nevrálgica para a liderança do mundo.

A Inteligência Artificial já não influencia o mundo, podemos agora afirmar que ela estrutura o mundo.

Principais linhas de actuação da IA no mundo

Apesar da diversidade de aplicações, porque a IA é usada hoje em quase todos os ramos do saber, da economia e da sociedade, é possível identificar algumas linhas globais dominantes:

A IA é usada na automação cognitiva de tarefas administrativas, jurídicas, financeiras e técnicas;

IA científica, quando orientada para descobertas e simulações;

IA industrial e logística, para optimizar cadeias de valor;

IA de segurança e defesa, para elevar o ecossistema de cibersegurança e análise estratégica;

IA generativa, quando aplicada à criação de texto, código, imagem, áudio e vídeo (talvez da aplicação mais conhecida e veiculada domesticamente);

IA agentiva (prefiro o termo em inglês Agentic AI), quando a IA é usada em em sistemas capazes de executar objectivos complexos de forma semi-autónoma, ou simulando, “funcionários humanos” a trabalhar de forma independente e ao mesmo tempo interrelacionados. 

Como se pode ver, a IA está em tudo e em todos os lados.

O investimento global em IA

Nunca se investiu tanto em Inteligência Artificial. A trajectória de crescimento do mercado global de inteligência artificial (IA) está completamente acelerada, com projeções de gastos totais atingindo aproximadamente 2,52 biliões de dólares, já neste ano de 2026. Este valor representa um aumento de 44% em relação ao ano anterior, impulsionado principalmente pelo investimento massivo em infraestrutura para suportar modelos de IA generativa e empresarial. 

Quando se fala de “tamanho do mercado”, entende-se o uso de métricas variadas, sobretudo, baseadas em indicadores de gastos totais vs. receitas directas das soluções. As principais métricas do mercado de IA são os gastos globais em IA, a receita directa do mercado e o crescimento anual (CAGR). Nestes indicadores, os gastos globais em IA estão estimados em 2,52 bilhões de dólares (Gartner), a receita directa do mercado varia entre os 347 mil milhões de dólares (de acordo a Statista) e 539 mil milhões de dólares (de acordo ao Grand View Research). 

Quanto a composição do mercado, verifica-se que os investimentos em infraestruturas dominam o panorama actual, representando mais de metade do mercado. Entretanto, quer governos quanto empresas, têm investido bilhões de dólares para construção de novos datacenters de alta computação, semicondutores avançados, investigação em áreas chaves da economia e da indústria, aquisição de startups e captação de talentos especializados, este último é hoje muito crítico, visto que o mundo carece de especialistas nas matérias das tecnologias disruptivas, com especial atenção à IA. 

Importa realçar que na corrida pela liderança global da IA ainda ocupa o lugar principal os Estados Unidos, muito pelo massivo investimento privado e inovação empresarial. Contudo, a China, que ocupa o segundo lugar, vai se destacando cada vez mais, porque tem feito mais investimentos em pesquisas e em inovação em IA do que qualquer outro país no mundo, o que já supera em vários campos os EUA, sobretudo, em produção científica ligada a IA. Este indicador, pode ser um prenúncio para uma futura liderança global (muito provavelmente para breve) da China, em termos de IA. Um dos aspectos porém a serem primariamente superados é a qualidade de processadores que China precisará ter, para chegar a númro 1 em IA no mundo, alternativamente, poderá desenvolver modelos que consumam menos energia e algorítimos que sejam mais eficientes e não careçam de tanto poder de computação, como os modelos tradicionais.

Por fim, vê-se uma União Europeia que vai tentando equilibrar inovação com regulação (basta-nos ver a recente EU AI Act, a legislação europeia sobre IA). Já as restantes regiões do mundo, infelizmente não produzindo inovação significativa, nem possuíndo poder de computação suficiente para hombrear com as grandes potências vão lutando para não ficarem estruturalmente dependentes e, em alguns casos, para não ficarem pelo caminho, na corrida pelo futuro. 

Uma linha divisória e bastante clara começa a ser desenhada, no futuro próximo, o diferencial não será apenas quem tem melhores modelos, mas quem controla mais infraestruturas computacionais de alta performance (o que nos moldes actuais, também significa controlar ou produzir maior energia para suportar as necessidades de computação), quem gere melhor os fluxos de dados, quem tenha normas técnicas e regulatórias que não sufoquem a inovação, nem engessem o progresso ao mesmo tempo que, criem ambientes seguros e, por fim, quem disponibilizar melhores ecossistemas de IA ao serviço dos diversos estratos sociais, económicos e estratégico-políticos.

Com tudo isso, é caso também para afirmarmos que a IA está a cristalizar novas assimetrias globais, e isto é um tema bastante sério, sobretudo para o continente africano.

Notas breves e recentes

Algumas tendências no mundo da IA são prementes. Entre as quais, destacamos a consolidação do mercado, onde verificamos que poucos são os autores que controlam o ecossistema como um todo. Estes poucos autores concentram mais de metade da capacidade de treino de modelos de grande escala. 

Um outro dado é a pressão regulatória, que afigura-se cada vez mais crescente, há uma preocupação grande em criar leis, contudo, a regulação não consegue acompanhar a velocidade efeverescente do avanço tecnológico da IA. Neste particular há um outro elemento importante a notar, países como Estados Unidos e China, não têm criado regulação muito apertada. No caso dos Estados Unidos, por exemplo, tem enveredado por um caminho de deregulação, criando normativos federais, sem criar uma lei geral. Tal facto, é muitas vezes associado a necessidade que o país tem, ou pelo menos o posicionamento do país, em querer ganhar a corrida pela liderança da IA, o que muitas vezes, é feito sem muitas regras ou com regras que sejam pouco éticas (infelizmente). 

Um tema crítico neste domínio é a energia. A IA revela-se intensiva em energia, o que definitivamente conectou tecnologia à geopolítica energética, portanto, o tema da IA é hoje um tema eminentemente político, sem contar com as suas características tradicionais, como são a cientificidade, a economicidade e o social transformacional. 

O que vamos analisar na próxima edição

Na Novitas AI #2:

Vamos trazer a matriz que batizamos de “AI Power Map”. Será um matriz que vai clarificar quem lidera, quem financia e quem depende, no mundo da IA.

Vamos ainda analisar os modelos fundacionais como infraestruturas globais e investimentos que estão a ser feitos nestes modelos e nestas infraestruturas.

Por fim, vamos contextualizar a situação do “data poverty”, a pobreza de dados de África e o impacto deste fenómeno no treinamento de modelos de IA contextualizados à realidade africana e das suas instituições e povos, bem como os riscos que o continente corre e que quase já atingiu um ponto de não retorno. 

Recomendações de leitura

Livro técnico

Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition. 

Por Stuart Russel e Peter Norvig. 

O livro "Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna", é a referência padrão mundial para o ensino de IA, consolidando o vasto campo da disciplina sob o conceito unificador de agente inteligente. A 4ª edição actualiza os leitores sobre as tecnologias mais recentes, apresenta os conceitos de forma mais unificada e oferece uma cobertura nova ou alargada da aprendizagem automática, aprendizagem profunda, aprendizagem por transferência, sistemas multiagentes, robótica, processamento de linguagem natural, causalidade, programação probabilística, privacidade, equidade e IA segura.

Livro político e geoestratégico

Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence.

Por Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb. 

Este livro é uma leitura essencial para entender como a IA transforma mercados, Estados e relações de poder.

Novitas vem do latim: novidade, ruptura, aquilo que inaugura um novo tempo. É esse tempo que começamos a mapear aqui.

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Novitas AI

Inteligência Artificial · Estratégia · Ciência · Geopolítica