IA Pode Acelerar Desenvolvimento Em Décadas, Mas Infra-Estruturas Decidirão Quem Beneficia

A Inteligência Artificial pode oferecer às economias em desenvolvimento uma oportunidade rara de acelerar processos de transformação que historicamente exigiram várias gerações, mas os países que não investirem rapidamente em electricidade, conectividade, competências, dados e instituições correm o risco de assistir a uma nova revolução tecnológica sem conseguir capturar os seus principais benefícios.

É esta a mensagem central do Relatório de Desenvolvimento Mundial 2026 — The Promise of Artificial Intelligence, divulgado pelo Grupo Banco Mundial, que apresenta a primeira avaliação abrangente sobre aquilo que a IA poderá representar para cerca de 6,8 mil milhões de pessoas que vivem em economias de rendimento baixo e médio.

O Banco Mundial considera que, se forem criadas as condições necessárias, a tecnologia poderá permitir que algumas economias realizem “numa década o que poderia levar um século”, sobretudo ao ampliar o acesso a conhecimento especializado que hoje permanece escasso em hospitais, escolas, tribunais, explorações agrícolas e pequenas empresas. 

A conclusão surge num momento particularmente sensível para o mundo em desenvolvimento. Segundo a instituição, estas economias atravessam o período de crescimento médio mais fraco das últimas três décadas, enquanto o progresso global do desenvolvimento se encontra no ritmo mais débil em 75 anos. 

Neste contexto, a IA deixa de ser apenas uma discussão sobre tecnologia.

Passa a ser uma discussão sobre produtividade, crescimento, serviços públicos e capacidade de convergência económica.

O Maior Potencial Está Em Ajudar o Trabalhador, Não Em Substituí-lo

Uma das conclusões mais relevantes do relatório contraria parte da narrativa dominante nos países desenvolvidos sobre destruição maciça de empregos.

Nas economias de rendimento baixo e médio, cerca de 4,5% dos empregos existentes apresentam elevada exposição à automação pela IA generativa, significativamente abaixo dos 14,2% observados nas economias de rendimento elevado.

A diferença resulta, em grande medida, da própria estrutura dos mercados de trabalho.

Nas economias mais pobres existe maior concentração do emprego em agricultura, comércio, hotelaria, pequenas empresas e actividades manuais, nas quais muitas tarefas são menos imediatamente substituíveis por sistemas generativos.

Mas o outro lado da equação poderá ser economicamente mais importante.

O Banco Mundial estima que 16,2% dos empregos nas economias em desenvolvimento poderão ter a produtividade significativamente ampliada pela IA, um valor relativamente próximo dos 18,7% previstos para as economias de rendimento elevado. 

Isto altera a questão central.

Para grande parte do mundo em desenvolvimento, o debate pode estar menos em “quantos empregos a IA vai eliminar?” e mais em “quantos trabalhadores podem fazer melhor aquilo que já fazem?”

IA Pode Democratizar Conhecimento Escasso

É aqui que surge uma das propostas mais ambiciosas do relatório.

Muitos países em desenvolvimento não possuem médicos, professores, agrónomos, especialistas empresariais, engenheiros e funcionários públicos altamente qualificados em quantidade suficiente para responder às necessidades das suas populações.

Formar estes profissionais em escala leva anos ou décadas.

A IA não substitui essa necessidade de formação, mas pode aumentar substancialmente a capacidade de quem já está no terreno.

Um enfermeiro pode receber apoio na interpretação de uma imagem médica.

Um agricultor pode receber recomendações sobre sementeira e condições meteorológicas.

Um professor pode preparar material adaptado ao nível dos seus alunos.

Um pequeno empresário pode receber apoio na gestão de stocks, marketing ou organização financeira.

Um funcionário público pode processar grandes volumes de dados com maior rapidez.

O relatório considera precisamente esta capacidade de colocar conhecimento especializado ao alcance de milhões uma das características mais transformadoras da IA para as economias em desenvolvimento.

Pequena IA Pode Ter Maior Impacto Do Que Grandes Modelos

Uma das advertências mais importantes do Banco Mundial é dirigida aos próprios governos: os países pobres não precisam de copiar Silicon Valley.

Construir modelos de fronteira exige semicondutores avançados, enormes centros de dados, grandes quantidades de informação, energia e investigadores especializados.

O relatório estima que apenas os principais grupos norte-americanos associados à IA deverão investir mais de US$750 mil milhões em infra-estrutura em 2026, valor superior ao PIB anual de muitas economias em desenvolvimento.

Para a maioria dos países, competir nesta escala seria pouco realista e poderia representar uma utilização ineficiente de recursos escassos.

O caminho proposto é diferente.

O Banco Mundial chama atenção para aquilo que designa “Small AI” — pequena IA: aplicações especializadas, concebidas para executar tarefas específicas e funcionar mesmo em contextos de baixa conectividade, pouca capacidade computacional ou electricidade irregular.

Alguns modelos podem funcionar offline num telemóvel ou computador.

Outros podem permanecer alojados na nuvem, mas chegar ao utilizador através de uma mensagem de texto ou chamada num telefone básico.

Esta distinção é particularmente importante para África.

Não é necessário esperar que todas as famílias possuam computadores sofisticados ou que cada região tenha centros de dados para começar a utilizar IA produtivamente.

Resultados Já Aparecem Na Agricultura, Educação e Saúde

O relatório apresenta vários exemplos que mostram como aplicações relativamente simples podem produzir resultados concretos.

No estado indiano de Telangana, previsões meteorológicas baseadas em IA ajudaram pequenos agricultores a alterar decisões de produção e investimento, produzindo, em alguns casos, poupanças líquidas de até US$560 por agricultor.

No Ghana, um sistema de tutoria de matemática baseado em IA, disponibilizado através de mensagens em telemóveis básicos e redes de baixa qualidade, conseguiu produzir ganhos de aprendizagem equivalentes a quase um ano lectivo, com um custo aproximado de US$5 por estudante.

No Bangladesh, sistemas de análise de imagens médicas permitiram aumentar em quase 40% por dia o número de pacientes examinados para problemas oftalmológicos relacionados com diabetes.

No Quénia, a Justiça começou a utilizar algoritmos para distribuir mais de 10 mil processos por ano entre mais de 1.500 mediadores, reduzindo constrangimentos administrativos.

A mensagem é que o retorno económico da IA pode surgir antes de um país possuir uma indústria própria de IA.

Adoptar, Adaptar e Só Depois Avançar

O Banco Mundial resume a estratégia recomendada em três palavras:

adoptar, adaptar e avançar.

O primeiro passo consiste em utilizar tecnologias que já existem.

O segundo — e provavelmente mais importante para países como Moçambique — consiste em adaptá-las às línguas, dados, leis, culturas, condições económicas e necessidades locais.

Só depois, para economias que tenham acumulado capacidade suficiente, poderá fazer sentido avançar para a produção de modelos de maior sofisticação.

A adaptação não é uma questão secundária.

Uma ferramenta treinada com dados de hospitais norte-americanos ou europeus pode fornecer recomendações inadequadas às condições de uma clínica africana.

O relatório cita o caso da Nigéria, onde uma aplicação médica treinada em dados de economias desenvolvidas recomendava um número excessivo de testes laboratoriais porque reproduzia práticas próprias de sistemas de saúde muito mais ricos.

A mesma lógica aplica-se à agricultura, legislação, educação, língua e serviços públicos.

Uma IA que não compreende o contexto local pode ser tecnicamente sofisticada e economicamente pouco útil.

Para Moçambique, a Primeira Questão Continua a Ser a Infra-Estrutura

Esta perspectiva coloca Moçambique perante uma questão fundamental.

O País pode beneficiar da IA sem possuir grandes modelos próprios, mas não poderá utilizá-la amplamente sem desenvolver as infra-estruturas que permitem chegar à tecnologia.

Dados da União Internacional das Telecomunicações — UIT mostram uma diferença significativa entre a disponibilidade técnica das redes e a utilização efectiva da Internet em Moçambique.

A cobertura populacional de redes de pelo menos LTE/WiMAX é estimada em torno de 84%, enquanto apenas 20,5% da população utilizava efectivamente a Internet em 2024. 

Esta diferença constitui uma das variáveis mais importantes para compreender o desafio digital do País.

Cobertura não significa automaticamente utilização.

Preço, dispositivos, literacia, electricidade, qualidade do serviço e competências continuam a separar uma população que teoricamente pode ser alcançada pela rede de uma população que efectivamente participa da economia digital.

E sem essa participação, a própria difusão da IA encontra limites.

Projecto Digital de US$200 Milhões Procura Reduzir o Fosso

Moçambique já possui, contudo, uma agenda destinada a atacar parte destes constrangimentos.

O Mozambique Digital Acceleration Project, financiado pelo Banco Mundial, dispõe de aproximadamente US$200 milhões e procura expandir conectividade, dispositivos, competências digitais, cibersegurança e bases regulatórias da transformação digital. Até Março, tinham sido desembolsados cerca de 41,6% dos recursos aprovados. (World Bank)

As metas para 2028 ajudam a perceber a dimensão do desafio.

O projecto pretende levar banda larga móvel a 300 localidades anteriormente sem cobertura, mobilizar US$50 milhões de investimento privado em infra-estrutura digital, facilitar a aquisição de dispositivos compatíveis com banda larga a 300 mil beneficiários e capacitar 30 mil pessoas em competências digitais. (World Bank)

Em Março de 2026, 763 participantes tinham concluído programas de competências digitais apoiados pelo projecto, mostrando que uma parcela importante destas metas ainda precisa de ser executada nos próximos dois anos. (World Bank)

O custo de um pacote padrão de dados utilizado pelo projecto como indicador tinha, entretanto, caído de 9,4% do rendimento nacional bruto mensal per capita em 2022 para 2,67% em Março de 2026. (World Bank)

São progressos relevantes para uma futura economia de IA porque a inteligência artificial só se democratiza quando o custo de aceder à infra-estrutura também diminui.

África Tem Um Problema Ainda Mais Básico

O problema ultrapassa Moçambique.

Na África Subsaariana, o Relatório de Desenvolvimento Mundial estima que 32% das escolas rurais não dispõem regularmente de electricidade e 68% não possuem acesso consistente à Internet. Acrescenta que quase nove em cada dez crianças de dez anos não conseguem ler e compreender um texto simples.

Estes números mostram por que razão o debate sobre IA em África não pode ser separado da agenda tradicional do desenvolvimento.

É que, a IA traz igualmente riscos que não podem ser ignorados. A sua utilização pode facilitar práticas de fraude, cibercrime e desinformação, reproduzir ou amplificar preconceitos existentes nos dados, aumentar a capacidade de vigilância sobre os cidadãos e concentrar poder económico nas empresas que controlam os modelos, os chips e os centros de dados. Para as economias em desenvolvimento, existe ainda o risco de aprofundamento da dependência tecnológica em relação aos Estados Unidos, à China e a um número reduzido de grandes empresas globais, sobretudo quando o acesso à infra-estrutura, à capacidade computacional e aos modelos mais avançados permanece fortemente concentrado.

São estas as bases que determinarão se a IA reduzirá ou ampliará as diferenças entre países.

A própria União Africana adoptou uma Estratégia Continental de Inteligência Artificial, defendendo uma abordagem centrada no desenvolvimento africano, inclusão, ética e utilização responsável da tecnologia

Agricultura Pode Ser Um dos Maiores Campos Para Moçambique

Para Moçambique, uma das aplicações mais imediatas poderá estar na agricultura.

Grande parte dos produtores opera em pequena escala, com acesso limitado a extensão agrícola, informação de mercado, previsão meteorológica, assistência técnica e serviços especializados.

Soluções adaptadas ao território podem disponibilizar recomendações sobre calendário agrícola, previsão de chuvas, pragas, utilização de insumos, preços e acesso ao mercado através de telemóveis.

O atractivo desta aplicação está precisamente no facto de não exigir que cada agricultor se torne especialista em IA.

A tecnologia funciona como intermediária entre conhecimento especializado e decisão produtiva.

Esta leitura é consistente com a orientação do Banco Mundial de privilegiar aplicações específicas e adaptadas, sobretudo em sectores nos quais a escassez de técnicos constitui um dos principais constrangimentos. 

PME Podem Ganhar Uma Capacidade Antes Reservada às Grandes Empresas

O mesmo pode acontecer nas pequenas empresas.

Nas economias de rendimento baixo e médio, quase 90% das pessoas trabalham em empresas com menos de dez trabalhadores e mais de metade trabalha por conta própria, segundo os dados compilados no relatório.

São precisamente estas unidades económicas que normalmente não conseguem contratar especialistas em marketing, contabilidade, gestão, análise de dados ou desenvolvimento tecnológico.

A IA pode reduzir parcialmente este défice.

O levantamento empresarial realizado para o relatório mostra que cerca de um quinto das pequenas empresas pesquisadas em Índia, Jordânia, Quénia, México, Nigéria e Tailândia já utiliza chatbots de IA nas suas operações, apenas ligeiramente abaixo da proporção observada nos Estados Unidos.

A adopção, contudo, é desigual.

As empresas com melhor gestão, maior capacidade de inovação, melhores mercados e maior produtividade tendem também a utilizar IA mais rapidamente.

Existe, portanto, um risco de paradoxo: a tecnologia que poderia ajudar pequenas empresas a aproximarem-se das grandes pode inicialmente aumentar ainda mais a distância entre elas.

Ganhos de Produtividade Não Estão Garantidos

O relatório estima que, mantendo-se as tendências actuais de adopção, os ganhos de produtividade associados à IA poderão ser mais de duas vezes superiores nas economias avançadas do que nas economias em desenvolvimento.

Cerca de dois terços dessa diferença resultariam simplesmente de taxas de adopção muito superiores nos países ricos.

Num cenário optimista considerado pelo Banco Mundial, a IA poderia aumentar o crescimento potencial médio anual das economias em desenvolvimento de 4,1% para 4,9% durante a década de 2020.

Nas economias avançadas, o ganho seria muito maior, de 1,2% para 3,6%.

O dado contém uma advertência importante.

A IA pode ajudar os países pobres a crescer mais rapidamente, mas pode simultaneamente permitir aos países ricos acelerar ainda mais.

A tecnologia, portanto, não elimina automaticamente as desigualdades de desenvolvimento.

Governo Pode Ser Um Dos Maiores Utilizadores

Uma das maiores oportunidades poderá estar no próprio Estado.

Administrações públicas possuem grandes volumes de informação sobre impostos, empresas, população, saúde, educação, terras, protecção social e contratação pública.

A IA pode ajudar a transformar esses dados em instrumentos de decisão.

O relatório identifica aplicações em previsão de receitas fiscais, detecção de irregularidades, gestão de programas sociais, resposta a desastres, saúde, educação e justiça. 

Para Moçambique, isto abre uma discussão mais ampla sobre digitalização da Administração Pública.

Não basta possuir documentos digitais.

Para a IA funcionar eficazmente, os dados precisam de estar organizados, estruturados, interoperáveis e disponíveis em formatos que possam ser processados pelas máquinas.

O relatório chama atenção precisamente para este constrangimento: em muitas administrações de países em desenvolvimento, informação essencial continua dispersa em documentos PDF, arquivos físicos, sistemas informáticos antigos e conhecimento não formalizado dos funcionários.

A IA Também Traz Novos Riscos

O entusiasmo do Banco Mundial vem acompanhado de várias advertências. De acordo com, a instituição,  IA pode substituir determinados empregos de entrada em sectores como call centers, software, finanças e serviços empresariais mas, pode igualmente facilitar fraude, cibercrime e desinformação.Pode introduzir preconceitos existentes nos dados. Pode aumentar a vigilância sobre cidadãos. Pode concentrar poder económico nas empresas que controlam modelos, chips e centros de dados.

E pode aprofundar a dependência tecnológica das economias mais pobres em relação aos Estados Unidos, China e um número reduzido de grandes empresas globais.

Existe ainda uma dimensão energética.

Centros de dados de IA consomem grandes quantidades de electricidade, podendo colocar pressão adicional sobre sistemas energéticos que, em várias economias em desenvolvimento, ainda não garantem acesso universal.

Por isso, o relatório desaconselha a ideia de que todos os países devam procurar aquilo que frequentemente se designa por “soberania total em IA”.

Construir localmente todas as camadas — chips, centros de dados, modelos e aplicações — seria demasiado caro para a maioria.

Não Perseguir a Fronteira Pode Ser Uma Estratégia

Esta talvez seja uma das conclusões mais relevantes para países como Moçambique.

Não participar na corrida para construir o maior modelo de IA do mundo não significa ficar fora da revolução tecnológica.

Um país pode obter ganhos muito elevados utilizando modelos desenvolvidos noutras geografias e adaptando-os aos seus próprios problemas.

Pode combinar soluções de vários fornecedores.

Pode desenvolver aplicações em línguas locais.

Pode formar técnicos capazes de adaptar tecnologias.

Pode criar bases nacionais de dados.

Pode utilizar compras públicas para estimular empresas tecnológicas domésticas.

E pode investir em infra-estrutura digital comum que permita a milhares de empresas desenvolver serviços sobre a mesma base.

Trata-se de deslocar a ambição de possuir a tecnologia mais avançada para utilizar a tecnologia disponível da maneira economicamente mais produtiva.

A Corrida de Moçambique Não É Contra Silicon Valley

O Relatório de Desenvolvimento Mundial introduz, assim, uma perspectiva particularmente pertinente para Moçambique.

O País não precisa de competir com os Estados Unidos ou China na construção de modelos que exigem milhares de milhões de dólares.

A sua corrida é outra.

É colocar Internet numa escola rural.

É disponibilizar electricidade onde ainda não existe.

É formar jovens em competências digitais.

É tornar os dispositivos mais acessíveis.

É digitalizar e organizar os dados públicos.

É permitir que um agricultor tenha aconselhamento técnico.

É permitir que uma PME aceda a conhecimento de gestão que antes não podia pagar.

É ajudar um professor, enfermeiro ou técnico do Estado a produzir mais com os recursos disponíveis.

Se a IA conseguir ampliar essas capacidades, poderá tornar-se uma tecnologia particularmente importante para economias que historicamente enfrentam escassez de especialistas e capital humano altamente qualificado.

Mas esta oportunidade apresenta uma contradição fundamental.

Os países que potencialmente mais podem beneficiar da IA são também aqueles que possuem as bases mais frágeis para utilizá-la.

É por isso que, para Moçambique, a política de Inteligência Artificial poderá começar muito antes da própria IA.

Para Moçambique, isso significa que a política de Inteligência Artificial poderá começar muito antes da adopção generalizada da própria tecnologia, através de investimentos consistentes em electricidade, conectividade, educação, competências digitais, organização e disponibilidade de dados, fortalecimento institucional e capacidade de adaptar tecnologias desenvolvidas no exterior às necessidades concretas do País.

E na capacidade de converter tecnologia importada em soluções ajustadas aos problemas nacionais.

O Banco Mundial considera que a janela para essa preparação é estreita, porque a IA está a difundir-se mais rapidamente do que qualquer das anteriores grandes tecnologias de uso geral. 

O desafio, portanto, não é saber se Moçambique deve esperar até poder construir a sua própria inteligência artificial.

É assegurar que não chega tarde a uma tecnologia que pode permitir fazer, em alguns domínios, em uma década aquilo que o desenvolvimento tradicional levaria várias gerações a alcançar.