A rápida evolução da inteligência artificial (IA), sobretudo da IA generativa (GAI) e dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs), está a transformar profundamente o trabalho do conhecimento. Para as Organizações Nacionais de Turismo (NTOs) europeias, essa tecnologia oferece oportunidades para modernizar as operações de investigação, marketing, planeamento e comunicação.

Nesse âmbito, o presente relatório surge numa fase em que a adoção se verifica de forma desigual. Enquanto algumas NTOs demonstram entusiasmo e uma utilização avançada, outras ainda estão a dar os primeiros passos. A conclusão central é clara: a IA já produz benefícios tangíveis, mas a maioria das organizações carece de estrutura, estratégia e competências internas para desbloquear o seu potencial total.

O estudo tem como principais objetivos:
1. Avaliar o nível atual de adoção da IA entre os membros da ETC;
2. Identificar benefícios, barreiras e necessidades nos departamentos de Investigação e Marketing das NTOs;
3. Mapear o grau de maturidade da IA em duas dimensões: readiness (preparação organizacional) e usefulness (utilidade percebida);
4. Criar roadmaps de evolução para NTOs com diferentes níveis de maturidade;
5. Recolher boas práticas e recomendações operacionais;
6. Analisar o enquadramento regulatório, nomeadamente o AI Act europeu;
7. Projetar possíveis cenários futuros para a IA no turismo.

Foram definidos dois indicadores principais para mapear o grau de maturidade:
     - READINESS: alinhamento estratégico, cultura, competências, estrutura, liderança e sistemas.
     - USEFULNESS: ganhos percebidos, tempo poupado, valor gerado e confiança dos utilizadores.

Os resultados posicionam as NTOs em quatro quadrantes: Beginners, Opportunistic Users, Untapped Potential e Early Adopters.

Principais resultados

A nível organizacional, a maioria das NTOs demonstra um interesse elevado na IA mas está ainda nos estágios iniciais da sua aplicação:
     - Nenhuma possui uma estratégia formal de IA;
     - Apenas 14% têm uma política de IA;
     - Cerca de 40% criaram equipas dedicadas e/ou monitorizam o uso da IA;
     - A adoção é sobretudo descentralizada, com experimentação espontânea por parte dos funcionários.

Apesar da ausência de estrutura, existe um forte apoio da gestão de topo para acelerar a sua implementação.

Ao nível das atividades de Investigação a IA é vista como mais útil para:
          75% - Desk research
          54% - Administração e comunicação
          50% - Scripting e automações
          39% - Análise de dados
          39% - Elaboração de questionários

O grau de confiança é ainda moderado, mas crescente.
As principais barreiras identificadas:
- Falta de competências técnicas;
- Falta de visão clara sobre para que usar IA;
- Necessidade de ferramentas profissionais seguras;
- Dificuldade em lidar com dados sensíveis e erros dos modelos.

Ao nível das atividades de marketing a utilização da IA apresenta uma maturidade claramente superior.
Principais utilizações:
          68% - Copywriting
          54% - Gestão de media e SEO
          46% - Criação de conteúdos multimédia
          46% - Publicidade
          29% - Personalização e segmentação

Os departamentos de marketing foram os que tiveram maiores benefícios imediatos:
- Produção de conteúdos mais rápida;
- Testes A/B mais eficientes;
- Melhoria da criatividade e brainstorming;
- Automação de tarefas repetitivas.

Mapeamento da maturidade

Os resultados mostram diferentes níveis de ganhos, consoante o estado em que se encontra a adoção de ferramentas de IA:
- NTOs Early Adopters já observam poupanças de tempo de 40–80%;
- NTOs Beginners apresentam uso pontual e pouco estruturado;
- Muitas NTOs encontram-se nos quadrantes “Opportunistic Users” e “Untapped Potential”, mostrando que há uso, mas sem bases robustas e consolidadas.

O estudo conclui que, para avançar, as NTOs precisam de:
          1. Capacitação interna;
          2. Estruturas coordenadas;
          3. Estratégia;
          4. Financiamento;
          5. Integração interdepartamental.

O relatório propõe caminhos específicos para os diferentes níveis de maturidade:

Para os Beginners

Prioridade: Começar.
• Formação básica em IA;
• Ambiente seguro de experimentação;
• Guias de boas práticas;
• Pequenos pilotos de baixo risco.

Para os Untapped Potential e Opportunistic Users

Prioridade: Estrutura e consistência.
• Criar responsáveis e governance ligeira;
• Partilha interna de casos de uso;
• Normas sobre ética e dados;
• Capacitação prática sobre aplicações por função.

Para Early Adopters

Prioridade: Estratégia e expansão.
• Definir uma estratégia formal de IA;
• Integrar pilotos bem-sucedidos;
• Desenvolver infraestrutura de dados;
• Estabelecer KPIs de transformação.

Para AI Pioneers (etapa futura)

Prioridade: Escala e excelência.
• Automação avançada;
• Agentes autónomos;
• Monitorização contínua de qualidade e risco;
• Integração transversal e internacional.

Enquadramento regulatório: AI Act

O estudo aborda o AI Act da UE (2024–2026) e classifica os diferentes níveis de risco:
‣ Risco mínimo → filtros de spam, motores de recomendação simples;
‣ Risco limitado → chatbots, GAI, sistemas de recomendação (obrigatório informar o utilizador);
‣ Alto risco → aplicações que afetam direitos fundamentais;
‣ Risco inaceitável → proibidos (ex.: social scoring).

Para as NTOs europeias, a maioria das aplicações situa-se nos níveis “mínimo” e “limitado”, o que implica sobretudo:
‣ Transparência;
‣ Rotulagem correta de conteúdos gerados por IA;
‣ Cuidados com dados pessoais.

O estudo mostra que apenas 10% das NTOs fizeram avaliações internas de conformidade.

Perspetivas futuras

A análise de tendências identifica quatro grandes transformações:
     1. Adoção bottom-up vai continuar a acelerar;
     2. Agentes autónomos transformarão workflows e a produção de relatórios;
     3. Ciclo de prototipagem ultrarrápido fará da experimentação uma rotina;
     4. O “gap de captura” entre ganhos individuais e benefícios organizacionais exige reestruturação de processos.

Para as NTOs isto tem de traduzir-se em:
• Continuar a capacitar pessoas;
• Criar infraestruturas robustas;
• Desenhar novos modelos de trabalho onde humanos e IA colaboram;
• Tornar a IA um ativo estratégico e transversal.

Conclusão geral

Tendo em atenção o estado atual da utilização da IA por parte das NTOs e o que virá no imediato, o estudo conclui que:
✓ A IA já está a gerar valor real para as NTOs europeias;
✓ A adoção é rápida, mas desigual;
✓ As competências internas e a estrutura organizacional são o maior fator limitante;
✓ O marketing está mais avançado do que a investigação, beneficiando de tarefas em que a IA tem mais impacto imediato;
✓ O próximo passo crítico é a formalização de estratégias e governança, acompanhadas de formação contínua;
✓ A IA representa uma oportunidade sem precedentes para melhorar a competitividade, conhecimento, inovação e colaboração no setor turístico europeu.