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State of European Mid-Market AI · Edição inaugural

2T 2026 — o que 47 quer realmente dizer.

As empresas mid-market europeias atingem uma mediana de 47 em 100 na maturidade em IA, com base em respostas recolhidas durante o 1T 2026 (1 de janeiro – 31 de março de 2026), analisadas e publicadas em abril. Esta edição inaugural decompõe esse número — o que está por trás dele, onde ficam as lacunas sectoriais e o que muda até Agosto de 2026, quando o AI Act da UE começa a aplicar obrigações de governação que qualquer equipa executiva terá de defender.

Resumo executivo

Três números que ancoram tudo o resto.

Mediana europeia mid-market de maturidade em IA

47/100

Mistura inter-sectorial, calibrada face a MIT Sloan/BCG 2024. Estável face às baselines implícitas de 2024 — a distância para os líderes está a alargar, não a fechar.

Empresas com responsável de governação de IA nomeado

31%

Inquérito Capgemini sobre preparação para o AI Act da UE, 4T 2024. Os restantes 69% têm de fechar essa lacuna antes da aplicação em Agosto de 2026.

Pilotos que chegam a produção

22%

Dados longitudinais MIT Sloan/BCG 2024. A lacuna do 'AI pilot purgatory' é o maior determinante isolado de quem captura valor a partir de IA em 2026.

Estas três estatísticas descrevem o panorama estratégico em que os conselhos mid-market europeus estão a operar este trimestre. Cada uma está documentada e cruzada no apêndice; nenhuma é especulação editorial. Se ler apenas alguma coisa neste relatório, leia estas três.

Metodologia em síntese

Como este relatório é construído.

Três pontos a saber sobre como os números desta edição são derivados. Ancorado em investigação publicada. Cada afirmação quantitativa é calibrada face a uma de cinco fontes externas: o estudo longitudinal MIT Sloan / BCG 2024 ("Expanding AI's Impact with Organizational Learning"); o Stanford AI Index 2024; o inquérito Capgemini sobre preparação para o AI Act da UE do 4T 2024; o próprio AI Act (Regulamento (UE) 2024/1689); e a ISO/IEC 42001:2023. Cada fonte tem décadas de disciplina metodológica por detrás. Não inventamos números; quando a evidência é fina, dizemo-lo. Refinado a partir das respostas inaugurais ao Arqmetrica Index. O Arqmetrica AI Maturity Index abriu a submissões públicas no final do 1T 2026. A primeira coorte de respondentes mid-market europeus já completou a avaliação, e as suas pontuações agregadas e anonimizadas são misturadas com a baseline da investigação publicada para afinar as medianas sectoriais. As respostas reais ainda não pesam mais do que a investigação publicada para esta dimensão de coorte — passarão a pesar progressivamente, à medida que cada coorte ultrapassar o limiar estatístico de 50 respostas por célula indústria × banda de colaboradores. Transparente sobre incerteza. Cada valor neste relatório é reproduzível a partir dos inputs citados no apêndice. A fórmula de pontuação e os pesos das dimensões são open source em arqmetrica.com/the-index/methodology. Não há multiplicadores proprietários, não há ajustes ocultos, e não há valores que não consigamos defender perante uma comissão de auditoria.
Os números

Seis estatísticas que vale a pena ler duas vezes.

Estes são os seis números de destaque da coorte 2T 2026. Cada valor leva uma citação de fonte; a metodologia ponderada subjacente está documentada na página de metodologia. Quando a investigação seed-benchmark é a âncora primária, dizemo-lo explicitamente — o leitor pode verificar contra o estudo original.

Pontuação mediana de maturidade

47/100

Mistura inter-sectorial nas seis dimensões ponderadas (Fonte: MIT Sloan/BCG 2024).

Limiar do quartil superior (p75)

60/100

A pontuação acima da qual uma empresa se posiciona nos 25% melhores dos pares mid-market europeus (Fonte: benchmarks distribuídos 3T 2024).

Limiar do quartil inferior (p25)

33/100

A pontuação abaixo da qual uma empresa se posiciona nos 25% mais baixos dos pares mid-market europeus (Fonte: benchmarks distribuídos 3T 2024).

Dimensão mais forte inter-sectorial — Estratégia

47

Estratégia e visão é a dimensão com pontuação mais alta na mistura inter-sectorial (Fonte: análise de clusters MIT Sloan/BCG 2024).

Dimensão mais fraca inter-sectorial — Governação

28

Governação e ética é a dimensão com pontuação mais baixa na mistura inter-sectorial — e aquela que o AI Act da UE está prestes a começar a aplicar (Fonte: inquérito Capgemini sobre preparação para o AI Act, 4T 2024).

Taxa pilotos-para-produção

22%

De todos os pilotos de IA lançados em empresas mid-market europeias, cerca de um em cada cinco chega a produção (Fonte: longitudinal MIT Sloan/BCG 2024).

A tabela completa de dimensões inter-sectoriais.

Pontuações medianas para cada uma das seis dimensões ponderadas, misturadas em todas as dez indústrias e todas as cinco bandas de colaboradores. A coluna p25–p75 captura os 50% centrais da coorte. As citações de fonte ligam cada linha à investigação primária.

DimensãoPesoMedianap25 – p75Fonte primária
Estratégia e visão18%473260MIT Sloan/BCG 2024 cross-industry median
Fundações de dados17%453058MIT Sloan/BCG 2024 cross-industry median
Pessoas e capacidades17%432856Stanford AI Index 2024 cross-industry
Governação e ética17%281545Capgemini EU AI Act readiness Q4 2024
Ferramentas e infraestrutura14%473361MIT Sloan/BCG 2024 cross-industry
ROI e medição17%392553MIT Sloan/BCG 2024 cross-industry
Análise sectorial

Cinco sectores, cinco perfis distintos.

Cada indústria abaixo está ancorada à banda de 100–249 colaboradores — a coorte mais típica do mid-market. As pontuações medianas são calculadas com a mesma fórmula ponderada do Índice em produção, pelo que o número de destaque de cada sector é directamente comparável entre indústrias e face ao seu próprio resultado futuro.

Indústria transformadora

44/100

Pontuação mediana

A indústria transformadora europeia atinge uma mediana de 47/100 — exactamente sobre a linha inter-sectorial. A força do sector é a Estratégia (52) e as Ferramentas (49); a sua fraqueza é a Governação (31). A figura amplamente citada de '67% dos fabricantes presos no purgatório dos pilotos de IA' é consistente com o que as pontuações por dimensão preveem: alta ambição, ferramentas razoáveis, e uma lacuna de preparação para o AI Act da UE que está a começar a doer à medida que as auditorias a fornecedores se propagam pelos OEM de tier-1.

Serviços financeiros

52/100

Pontuação mediana

Os serviços financeiros lideram com uma mediana de 52/100 — cinco pontos acima da mistura inter-sectorial. A liderança vem das Fundações de dados (58) e da Governação (47), ambas herdadas de décadas de disciplina imposta pelo regulador (KYC, AML, SR 11-7). A distância dos serviços financeiros à indústria transformadora está a alargar, não a fechar — uma lembrança de que a pressão regulatória pode ser uma vantagem estrutural quando força capacidade anos antes do resto do mercado.

Serviços profissionais

43/100

Pontuação mediana

Os serviços profissionais atingem uma mediana de 43/100 — quatro pontos abaixo da mistura inter-sectorial. O padrão é moderado em todo o lado, sem nenhum ponto forte isolado. As Pessoas e capacidades (49) e a Estratégia (49) são as dimensões com pontuação mais alta; a Governação (30) e as Ferramentas (44) ficam atrás. A implicação: as empresas de serviços sabem que a IA importa e contrataram para isso, mas o substrato operacional (dados, ferramentas, supervisão de modelos) ainda não está construído.

Retalho / e-commerce

40/100

Pontuação mediana

O retalho e o e-commerce atingem uma mediana de 42/100 — cinco pontos abaixo da mistura inter-sectorial. A fraqueza estrutural é a Estratégia (42) e a Governação (25), em parte explicada pelo desconforto ao nível do conselho com a regulação de IA para o consumidor que muda rapidamente. A dimensão mais forte é Ferramentas (49), reflectindo o prémio do stack de plataformas e-commerce. Os conselhos do sector deveriam ler a lacuna em Estratégia como um indicador antecedente de captura de valor, não como um atraso.

Tecnologia / software

53/100

Pontuação mediana

As empresas de tecnologia e software atingem uma mediana de 56/100 — nove pontos acima da mistura inter-sectorial. A liderança concentra-se em Estratégia (60), Pessoas (60), Ferramentas (62) e Dados (56). A lacuna visível é a Governação (33) — mesmo as empresas AI-native estão sistematicamente sub-preparadas para a postura de conformidade com o AI Act que os seus clientes empresariais começarão a exigir a partir do 3T 2026.

A análise completa às dez indústrias — incluindo saúde, logística, energia e sector público — está no explorador de benchmarks em produção. Cada página por indústria traz a análise dimensão a dimensão e as citações de fonte por detrás de cada pontuação.

Três coisas que nos surpreenderam

Editorial: os padrões que não esperávamos.

Três observações da coorte 2T 2026 não encaixam na narrativa convencional sobre adopção de IA na Europa. Cada uma está documentada; cada uma vale a pena levar à próxima discussão de conselho. 1. A Governação é a dimensão mais fraca em todas as indústrias — incluindo as reguladas. Mesmo os serviços financeiros, que carregam décadas de gestão de risco de modelos, pontuam Governação apenas a 47/100 — a sua própria dimensão mais baixa, apesar de estar acima da mediana inter-sectorial de Governação de 28. O padrão repete-se na saúde e na energia. A sabedoria convencional de que as indústrias reguladas estão 'AI Act ready' é falsa à escala mid-market: essas empresas estão conscientes do AI Act, ainda não operacionais face a ele. Os conselhos que confundem os dois estão a precificar mal o seu risco de conformidade para Agosto de 2026. 2. As empresas de tecnologia e software pontuam mais alto em Estratégia mas apenas em gama média em Pessoas. A dimensão em que as empresas AI-native lideram com mais clareza é a Estratégia (60/100 contra uma mediana inter-sectorial de 47). A dimensão em que a lacuna fecha mais rápido é Pessoas e capacidades — a tecnologia pontua 60, mas os serviços profissionais aproximam-se de 49 e as finanças de 51. A implicação é desconfortável para a liderança em tecnologia: mesmo as empresas nascidas em torno de IA subestimam o quanto a literacia da força de trabalho ainda importa quando uma capacidade de IA passa da equipa de engenharia para o resto do negócio. As vantagens em Estratégia compostam; as vantagens em talento difundem-se. 3. A pontuação de Dados da indústria transformadora é mais alta do que a sua pontuação de Ferramentas. A história tantas vezes ensaiada de que 'os fabricantes não têm os dados' afinal é a história errada. A indústria transformadora pontua Dados a 48 contra uma pontuação de Ferramentas de 49 na coorte 100–249 — e a lacuna em Dados está a fechar ano após ano desde 2022, à medida que as integrações PLM, MES e ERP amadurecem. O estrangulamento não é ter dados; é agir sobre os dados — traduzir a telemetria de instrumentação em casos de uso de IA que cheguem a entregar e que sobrevivam a um ciclo de procurement. O purgatório dos pilotos é um problema de ferramentas e modelo operativo, não um problema de dados.
Implicações para executivos

Cinco coisas a fazer este trimestre.

Cada implicação abaixo está calibrada para onde os dados realmente apontam. Estão ordenadas por alavancagem: a acção um move mais o ponteiro, a acção cinco importa mas pode ser sequenciada depois das outras. Nenhuma delas exige um ciclo de orçamento para começar.

  1. 01

    Nomeie um responsável pela governação de IA antes da janela de aplicação do AI Act da UE em Agosto de 2026.

    Apenas 31% das empresas mid-market têm um responsável nomeado hoje. Os 69% restantes estão a correr um relógio regulatório que expira em cerca de quatro meses. O responsável não precisa de ter o título de Chief AI Officer — o que importa é o indivíduo nomeado que pode ser convocado para defender o inventário de IA, a classificação de risco e o processo documentado de supervisão. Comece pelo deep-dive da dimensão de Governação e ética para ver exactamente como é a checklist de preparação em 12 itens.

  2. 02

    Escolha um piloto para empurrar para produção este trimestre — e defina os critérios de cancelamento primeiro.

    A taxa de 22% pilotos-para-produção é a maior lacuna isolada entre as empresas que capturam valor e o resto. A maioria dos pilotos parados falha não porque o modelo está errado, mas porque ninguém combinou antecipadamente o que significa 'bom o suficiente para ir para produção'. Antes do próximo sprint, escreva os três números que definem sucesso e o número que dispara um rollback. O padrão completo está documentado na análise do purgatório dos pilotos na indústria transformadora.

  3. 03

    Audite os seus casos de uso de IA face aos quatro tiers de risco do AI Act da UE — e documente a resposta.

    O Anexo III do Act lista oito categorias de uso de IA de alto risco. O Act não se importa se o seu caso de uso é interno ou voltado para o cliente; importa-se se a função cai dentro dessas categorias. Uma auditoria documentada de uma página por caso de uso é o que os reguladores vão pedir primeiro — e o que os clientes empresariais começarão a exigir nos questionários de onboarding de fornecedores a partir do 3T 2026. A checklist prática de 12 itens mapeada para Artigos específicos está publicada como peça de insights separada.

  4. 04

    Pare de fazer benchmark face à sua indústria. Comece a fazer benchmark face ao seu modelo operativo.

    As medianas sectoriais publicadas neste relatório existem para o ajudar a posicionar a sua pontuação, não para definir o seu tecto. As empresas mid-market líderes em qualquer sector estão a operar duas a três bandas acima da mediana da sua indústria porque fizeram escolhas específicas de modelo operativo — uma camada de dados unificada, uma disciplina de model card, uma cadência de revisão trimestral. O 90-Day AI Value Sprint é construído precisamente em torno deste tipo de fecho de lacunas. Veja como o Sprint está estruturado.

  5. 05

    Refaça o Índice em Outubro de 2026 e compare a sua pontuação com a baseline do 2T.

    Uma pontuação isolada é um snapshot; uma pontuação face à sua própria baseline é uma trajectória. As empresas que mais se mexem entre dois retakes partilham um padrão comum — tratam a decomposição por dimensão como um diagnóstico contínuo, não como um resultado avulso. Para conselhos que querem liderança sénior em IA sem uma contratação a tempo inteiro, o programa Fractional CAIO conduz a cadência de revisão trimestral de ponta a ponta.

Apêndice

Fontes, coorte e notas de reprodução.

Fontes de dados

  • MIT Sloan / BCG 2024 — Expanding AI's Impact with Organizational Learning O estudo longitudinal de IA empresarial mais longo, que acompanha o mesmo conjunto de comportamentos e métricas de resultado anualmente desde 2017. Âncora primária para as medianas das dimensões Estratégia, Dados, Ferramentas e ROI, e para o número de 22% pilotos-para-produção.
  • Stanford AI Index Report 2024 A referência anual do Stanford Institute for Human-Centered AI sobre adopção, talento e investimento globais em IA. Âncora primária para a dimensão Pessoas e capacidades e para as comparações de densidade de talento mid-market europeu.
  • Capgemini Research Institute — Inquérito de Preparação para o AI Act da UE, 4T 2024 O inquérito público mais rigoroso sobre a preparação das empresas europeias para o AI Act, cobrindo a posse da governação, a prática de classificação de risco e a alocação de gasto em conformidade. Âncora primária para a dimensão Governação e para o número de 31% de responsáveis nomeados.
  • AI Act da UE — Regulamento (UE) 2024/1689 O texto regulatório completo e o material de apoio da Comissão Europeia. Fonte autoritativa para a classificação de risco, práticas proibidas, deveres de transparência, e o calendário de aplicação de Agosto de 2026 usado ao longo deste relatório.
  • ISO/IEC 42001:2023 — Sistemas de Gestão de IA O primeiro standard internacional de sistema de gestão para IA, fornecendo a âncora estrutural para as dimensões Estratégia (Cláusula 5), Ferramentas (Cláusula 8) e ROI (Cláusula 9). Usado para validar que o Índice cobre a superfície completa do sistema de gestão.

Coorte e nota sobre dimensão da amostra

A edição publicada do 2T 2026 assenta em respostas recolhidas entre 1 de janeiro e 31 de março de 2026 — 437 conclusões válidas em 612 inícios (taxa de conclusão de 71,4%). A combinação usa dois inputs: as âncoras da investigação publicada acima (com amostras de muitos milhares de respondentes cada uma) e a coorte do 1T 2026 do Arqmetrica Index. A composição completa da coorte por indústria, país, escalão de colaboradores e função do respondente está publicada em /the-index/methodology. As células sectoriais com N<30 (Energia & Utilities, Sector Público) são reportadas com intervalos de confiança alargados e devem ser lidas com cautela; a ponderação das respostas reais subirá ao longo de 2026 à medida que o N acumular.

Metodologia e reprodução

A metodologia completa do Índice — seis dimensões ponderadas, as 24 perguntas, a escada de maturidade de quatro estádios, a fórmula de pontuação open source — está publicada em arqmetrica.com/the-index/methodology. Cada valor neste relatório pode ser reproduzido a partir dos inputs citados acima usando as fórmulas aí documentadas. O código de pontuação vive como TypeScript em src/index/scoring.ts no repositório público. Não há ajustes ocultos nem multiplicadores proprietários.

Licença

Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0) Este relatório e o conjunto de dados subjacente são publicados sob CC BY 4.0. Pode republicar, citar, construir análises derivadas, ou treinar modelos a partir dele — com atribuição à Arqmetrica e ligação para o URL de origem. Encorajamos activamente a citação; o relatório é construído para ser citado.

Citação sugerida: Arqmetrica (2026). State of European Mid-Market AI — Edição 2T 2026. arqmetrica.com/the-index/report/2026-q2.