9 de janeiro de 2026/
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) promete R$ 23 bilhões até 2028. Os números impressionam. As apresentações em PowerPoint...
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A narrativa oficial: desconstruindo as premissas da ambição brasileira em IA
A narrativa predominante posiciona o Brasil em um ponto de inflexão, prestes a realizar um salto tecnológico impulsionado por uma confluência de investimentos estratégicos e planos governamentais ambiciosos, com o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA)Plano lançado em 2024 com previsão de R$ 23 bilhões em investimentos até 2028, focado em soberania tecnológica e inovação. como seu principal estandarte. Esta visão otimista é sustentada por um conjunto de premissas sobre o potencial latente do país, a capacidade catalisadora do Estado e a solidez de sua base acadêmica. O objetivo desta análise é examinar criticamente essas premissas fundamentais, confrontando a ambição com as realidades estruturais que a condicionam.
As três premissas fundamentais
Primeira premissa
Potencial inexplorado para liderança
Passe o mouse para ver maisO Brasil possui um potencial inexplorado para a liderança em Inteligência Artificial. Um estudo da Salesforce aponta o Brasil como líder em maturidade de IA na América Latina. O PBIA identifica oportunidades como "IA sustentável" alavancada pela matriz energética limpa, aplicação no SUS, modernização do agronegócio e otimização da administração pública.
Segunda premissa
Estado como catalisador central
Passe o mouse para ver maisO investimento estatal e a articulação governamental são os catalisadores centrais para destravar esse potencial. Evidenciado por anúncios de grande vulto: programa de inovação de R$ 60 bilhões (BNDES, Finep e MCTI), recursos do FNDCT para semicondutores (R$ 1,2 bilhão previstos para 2026), e o próprio PBIA com R$ 23 bilhões até 2028.
Terceira premissa
Base acadêmica sólida
Passe o mouse para ver maisA excelência acadêmica e a capacidade de pesquisa nacional formam uma base sólida para a inovação aplicada. A presidente da SBPC destaca que a produção científica brasileira é "muito bem posicionada", um legado de investimentos consistentes na formação de mestres e doutores e na construção de programas de pós-graduação.
A questão que se impõe é se essas premissas, embora atraentes no papel, resistem a uma análise mais profunda das fissuras estruturais, dos paradigmas restritivos e das complexas dependências que definem a realidade brasileira.
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As fissuras na fundação: paradigmas restritivos e lacunas estratégicas
Para além da narrativa oficial, uma análise aprofundada revela um conjunto de paradigmas e lacunas estruturais que condicionam e, em muitos casos, limitam severamente o potencial de sucesso da estratégia brasileira de IA. Ignorar essas fissuras na fundação é construir um edifício ambicioso sobre um terreno instável, arriscando que os planos mais bem elaborados se tornem inexequíveis.
Uma das fissuras mais evidentes é a adoção de um paradigma de "tecno-solucionismo"Crença de que a tecnologia pode resolver problemas complexos de infraestrutura e governança de forma automática, sem mudanças estruturais prévias., que trata a IA como uma solução mágica para problemas profundamente enraizados na infraestrutura e na governança do país.
O PBIA estabelece metas ambiciosas para aplicar IA na otimização do SUS e na modernização da administração pública. O próprio plano reconhece, ainda que de forma discreta, a precariedade da base sobre a qual essas soluções seriam implementadas.
Desafios como a falta de padronização de prontuários eletrônicos, a conectividade deficiente em unidades de saúde de regiões remotas e a ausência de repositórios de dados seguros são obstáculos primários que a IA, por si só, não pode resolver. A tecnologia se torna uma promessa vazia sem a infraestrutura básica para sustentá-la.
A implementação de sistemas de IA, especialmente em serviços públicos, depende de um ativo fundamental: a confiança da população nas instituições. Neste ponto, os dados são alarmantes.
39%
dos brasileiros confiam no governo nacional (OCDE 2025)
54,2%
acreditam que o país é governado para "grupos poderosos"
Essa desconfiança sistêmica cria um ambiente hostil para a adoção de tecnologias de decisão automatizada. Em um cenário onde a transparência e a responsabilidade já são questionadas, a introdução de sistemas de "caixa-preta" pode aprofundar a alienação do cidadão e minar a legitimidade de políticas públicas baseadas em IA.
A estratégia brasileira de IA atribui ao Estado um papel central de articulador e grande investidor. Essa visão contrasta com a realidade fiscal e administrativa do setor público.
Um relatório do Instituto Latino-Americano de Estudos Socioeconômicos (ILAESE) aponta para uma "queda crônica dos investimentos estatais" e das "despesas com pessoal". Um Estado com capacidade de investimento e execução em declínio enfrenta um desafio monumental para implementar um plano tão complexo e custoso quanto o PBIA.
A capacidade de articular, fiscalizar e executar políticas de inovação de ponta fica comprometida quando a própria máquina pública enfrenta um processo de encolhimento e precarização.
Um dos pontos cegos mais críticos da estratégia nacional é a ausência de um marco legal claro para a Inteligência Artificial. A decisão de adiar a votação do principal projeto sobre o tema (PL 2.338/2023Projeto de Lei que visa estabelecer normas gerais para o desenvolvimento, implementação e uso responsável de sistemas de inteligência artificial no Brasil.) para fevereiro de 2026 cria um vácuo regulatório perigoso.
Essa postergação não é apenas um atraso legislativo; ela está agora entrelaçada ao destino da Medida Provisória 1.318/25 (o "Redata")MP que oferece incentivos fiscais para data centers e corre o risco de expirar se não for convertida em lei., que oferece incentivos fiscais para data centers e corre o risco de expirar.
Diante desse cenário, cresce a pressão do setor de tecnologia para que os benefícios do Redata sejam inseridos no próprio PL da IA. Como alerta um especialista, essa manobra pode resolver o problema da MP, mas coloca "o interesse público em último plano", submetendo o debate ético e social sobre os riscos da IA aos interesses econômicos da infraestrutura digital e colocando em risco a integridade do processo eleitoral de 2026, que ocorrerá sem regras claras.
Essas lacunas demonstram que o desafio é muito mais profundo do que a simples alocação de recursos. Mesmo nos aspectos puramente tecnológicos, a narrativa de autonomia esconde complexas e não resolvidas dependências globais.
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O paradoxo da soberania: entre modelos nacionais e dependências globais
O debate sobre soberania tecnológica ocupa um lugar central na estratégia brasileira de IA, manifestado em um esforço notável para desenvolver capacidades próprias e reduzir a dependência externa. Uma análise mais atenta revela um paradoxo: a busca por autonomia ocorre dentro de um ecossistema tecnológico globalizado, onde as camadas de dependência são profundas e, muitas vezes, invisíveis à primeira vista.
Modelos com sotaque local
A criação de modelos de linguagem com pertinência cultural é o símbolo mais visível dessa busca por soberania. Iniciativas como a da Maritaca AIEmpresa brasileira que desenvolveu o chatbot MariTalk, apresentado como um "especialista em questões sobre o Brasil"., uma empresa brasileira que desenvolveu o chatbot MariTalk, apresentado como um "especialista em questões sobre o Brasil", buscam criar ferramentas que compreendam as nuances legais e culturais do país.
Em uma escala regional, o projeto LatamGPTProjeto coordenado pelo CENIA no Chile que articula mais de 40 instituições latino-americanas para construir um grande modelo de linguagem aberto., coordenado pelo Centro Nacional de Inteligência Artificial (CENIA) no Chile, articula mais de 40 instituições latino-americanas para construir um grande modelo de linguagem aberto, treinado com dados e para a realidade da região. Essas são respostas diretas ao domínio de modelos genéricos desenvolvidos no Norte Global.
Dependência crítica
Por baixo dessa camada de software com identidade local, reside uma dependência crítica de infraestrutura estrangeira. O relatório ILIA 2025 revela que o treinamento do LatamGPT, o grande símbolo da soberania regional, é realizado em servidores na nuvem da Amazon Web Services (AWS), utilizando unidades de processamento gráfico (GPUs) da NVIDIA.
Essa dependência não é meramente uma escolha de conveniência, mas uma necessidade estrutural. O caso do Tribunal de Justiça do Rio Grande do Sul é emblemático: durante as enchentes históricas de 2024, a instituição migrou toda a sua operação, com 10,4 milhões de processos, para a nuvem da AWS em 21 dias para garantir a continuidade dos serviços de justiça.
Este episódio ilustra como a infraestrutura digital crítica do país, mesmo a de órgãos estatais, depende de provedores globais.
Liderança condicionada
A mesma lógica se aplica à infraestrutura de computação de alto desempenho (HPC). Os dados do ILIA 2025 confirmam que o Brasil lidera a América Latina em número de GPUs e capacidade total de HPC, um fator essencial para o desenvolvimento de IA.
Essa liderança é, em grande medida, construída sobre a importação de hardware e tecnologia estrangeira. A capacidade de processamento nacional, embora crescente, está fundamentalmente atrelada à cadeia de suprimentos global de semicondutores e equipamentos de ponta, dominada por um pequeno número de empresas internacionais.
O paradoxo se consolida: o Brasil avança em capacidade computacional, mas aprofunda sua dependência dos componentes que a tornam possível.
Diante dessas dependências estruturais, que vão do hardware ao software em nuvem, a pergunta que emerge é se o caminho traçado, que replica o modelo de desenvolvimento tecnológico do Norte Global, é o único ou o mais estratégico para o Brasil.
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Contraperspectivas estratégicas: caminhos alternativos para uma IA inclusiva
Uma vez identificadas as premissas frágeis da narrativa oficial, as profundas lacunas estruturais e os paradoxos da soberania, torna-se não apenas possível, mas necessário, formular abordagens alternativas. Esta seção propõe contraperspectivas estratégicas que desafiam o modelo hegemônico e buscam construir um futuro mais resiliente, equitativo e genuinamente soberano para a Inteligência Artificial no Brasil.
Ecossistemas locais distribuídos
vs. megaprojetos nacionais
Passe o mouse para ver maisA lógica predominante favorece megaprojetos centralizados. Uma contraperspectiva seria fomentar uma rede distribuída de ecossistemas de inovação locais. A vitalidade de iniciativas como as do Senai Goiás (projeto "Aplobio" para biofertilizantes, parceria com Aclara Resources) demonstra que a inovação de impacto pode emergir da conexão direta com as cadeias produtivas locais.
Transição justa para o serviço público
vs. modernização por eficiência
Passe o mouse para ver maisDados do ILAESE estimam que 24,92% dos servidores públicos serão "muito afetados" pela IA. A contraperspectiva é abandonar a visão puramente gerencialista e adotar uma abordagem de "transição justa": planejar a requalificação com participação ativa dos trabalhadores, garantindo que a tecnologia sirva para valorizar o serviço público.
Soberania energética como vantagem real
Liderança em IA sustentável
Passe o mouse para ver maisO PBIA identifica a matriz energética limpa (87,33% de fontes renováveis) como vantagem. A contraperspectiva estratégica é transformar isso em especialização: liderar a pesquisa de hardware, algoritmos e softwares que reduzam drasticamente o consumo de recursos. O Brasil poderia se tornar um polo global em criação de tecnologias de IA de baixo impacto ambiental.
Protagonismo em ciência quântica
Salto epistemológico
Passe o mouse para ver maisCompetir em IA generativa onde atores globais já possuem vasta dianteira pode ser uma estratégia de seguir o líder. Uma contraperspectiva audaciosa: focar na próxima fronteira tecnológica. A iniciativa de implantar um centro de referência em computação quântica em João Pessoa pode ser o embrião dessa possibilidade, participando da definição do futuro, e não apenas de sua implementação.
Essas alternativas representam caminhos viáveis que, se adotados, poderiam levar a consequências de longo prazo muito distintas do cenário projetado pelo modelo atual.
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Impactos sistêmicos: consequências de segunda e terceira ordem
As decisões estratégicas sobre Inteligência Artificial tomadas hoje não se limitarão a ganhos de produtividade ou modernização tecnológica. Elas terão ramificações profundas e, muitas vezes, não intencionais na estrutura social, econômica e política do Brasil no futuro. Avaliar esses impactos de segunda e terceira ordem é crucial para evitar que a busca por inovação resulte em um aprofundamento de problemas crônicos do país.
A concentração de investimentos em infraestrutura digital de ponta em regiões que já são mais desenvolvidas economicamente corre o risco de criar um ciclo vicioso de "vantagem cumulativa". Estados com maior capacidade de atração desses ativos podem se distanciar ainda mais dos demais, marginalizando regiões com menor infraestrutura.
11,9%
prevalência de teletrabalho no Sudeste (IBGE)
6,2%
prevalência de teletrabalho na região Norte
Sem políticas ativas de desenvolvimento regional, a revolução da IA pode se tornar mais um vetor de concentração de renda e oportunidades.
A convergência de três fatores cria um risco sistêmico para a democracia brasileira:
- O objetivo explícito do PBIA de usar IA para otimizar a administração pública
- O adiamento da lei de regulação da IA para depois das eleições de 2026
- A baixa confiança da população nas instituições públicas
A implementação de sistemas de decisão automatizados para serviços como concessão de benefícios, fiscalização ou planejamento de políticas públicas, sem um marco regulatório robusto e em um clima de desconfiança, pode levar a uma "governança de caixa-preta". Isso diminuiria a transparência, dificultaria a contestação de decisões por parte dos cidadãos e erodiria a accountabilityResponsabilização: princípio de governança que exige que gestores públicos prestem contas de suas ações e decisões. dos gestores públicos.
O impacto da IA no trabalho vai muito além da simples substituição de tarefas. A tecnologia pode acelerar a precarização e a fragmentação das carreiras, intensificando modelos de gestão por metas e desempenho.
O que já se observa com os Programas de Gestão e Desempenho (PGD)Programas que atrelam remuneração a métricas de produtividade no serviço público. no serviço público, que atrelam remuneração a métricas de produtividade, pode se tornar a norma.
24,92%
servidores "muito afetados" pela IA
60,11%
servidores "parcialmente afetados"
As rotinas desses servidores seriam reconfiguradas sob uma lógica de monitoramento e otimização constantes, com potenciais perdas de autonomia e direitos.
A conscientização sobre esses impactos sistêmicos não deve levar à paralisia ou ao ludismo tecnológico. Pelo contrário, deve inspirar uma reconstrução fundamental da forma como o problema é abordado, movendo o foco do "se" e do "quando" para o "como" e "para quem" a IA será desenvolvida no Brasil.
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Um chamado à reconstrução epistemológica da IA no Brasil
A análise da estratégia de Inteligência Artificial do Brasil revela uma ambição notável, mas que se assenta sobre premissas frágeis, ignora lacunas estruturais críticas e persegue um modelo de soberania paradoxal, profundamente dependente das tecnologias e infraestruturas que busca superar. A narrativa oficial, focada em investimentos e potencial tecnológico, obscurece os desafios de governança, confiança e capacidade estatal que, em última análise, determinarão o sucesso ou o fracasso dessa empreitada.
O verdadeiro desafio do Brasil não é meramente tecnológico ou de investimento, mas fundamentalmente epistemológico. É preciso parar de "importar" paradigmas de desenvolvimento de IA concebidos no Norte Global e começar a construir um modelo próprio.
Um modelo que parta de suas realidades sociais, de seus desafios de governança e de suas vantagens competitivas únicas — como a biodiversidade, a vocação para a sustentabilidade e a experiência com um sistema de saúde público de escala continental. A questão não é apenas como o Brasil pode adotar a IA, mas como a IA pode ser reconstruída para servir ao Brasil.
Ao abraçar suas contradições, reconhecer suas dependências e formular caminhos alternativos que valorizem os ecossistemas locais, a transição justa e a soberania real em nichos estratégicos, o Brasil tem uma oportunidade única. A chance não é apenas de se tornar um "consumidor" ou "usuário" avançado de IA, mas de liderar globalmente na formulação de uma inteligência artificial que seja genuinamente ética, inclusiva e sustentável.
O objetivo de uma "IA para o bem de todos" só será alcançado quando deixar de ser um slogan em um plano e se tornar uma realidade construída a partir de uma base mais sólida, crítica e consciente das próprias forças e fraquezas do país.
