O governo federal tem um plano para desenvolver uma indústria brasileira de inteligência artificial e reduzir a dependência externa do país nessa área, mas objetivos difusos, limitações orçamentárias e travas da legislação têm freado sua execução.
Lançado em 2024 e batizado como PBIA (Plano Brasileiro de Inteligência Artificial), ele prevê R$ 23 bilhões em investimentos até 2028, o equivalente a cerca de US$ 4,6 bilhões. Apenas em 2026, a China planeja investir US$ 120 bilhões na área, dentro da política AI Plus, parte do seu 15º Plano Quinquenal.
O governo chinês estabeleceu metas para uso da IA nas principais atividades econômicas até 2030 e busca autonomia na produção de chips e na criação de algoritmos, para não depender de fornecedores estrangeiros.
Yi Shin Tang, professor de relações internacionais da Universidade de São Paulo, diz que o modelo político centralizado do regime chinês pode facilitar a implementação do plano em grande escala. “A China está construindo uma sociedade orientada pela inteligência artificial. O país entende que, se perder espaço nessa frente, perde também sua capacidade de se contrapor aos Estados Unidos“, afirma.
“Implementar uma política de automação completa ou instalar uma rede de IA no sistema judiciário, por exemplo, é factível, porque o regime chinês não tem amarras políticas ou jurídicas que o impeçam de favorecer grupos de interesse dentro do país”, diz Tang. Enquanto isso, democracias como o Brasil têm que negociar com grupos de interesse que podem contestar decisões.
Nos Estados Unidos, o presidente Donald Trump lançou em novembro a Missão Genesis, definindo como prioridades a redução de barreiras regulatórias e a integração de prioridades militares com investimentos privados. Grandes empresas de tecnologia, como Meta, Google, Microsoft e OpenAI, já embarcaram. A Casa Branca estabeleceu um prazo de 270 dias para que as empresas apresentem novas aplicações práticas em áreas como energia nuclear e biotecnologia.
O Brasil, por enquanto, é um grande consumidor das novas tecnologias, e um exportador involuntário de informações. Esses dados são fornecidos pelas pessoas quando se conectam na internet e alimentam algoritmos das empresas estrangeiras, que lucram com eles.
“A gente exporta dado bruto e importa a tecnologia pronta, assim como exporta minério e importa o chip”, afirma Leila Bergamasco, coordenadora dos cursos de ciência da computação e ciência de dados no Centro Universitário FEI.
Mesmo assim, o Brasil lidera a adoção de IA na América Latina e é, dependendo da métrica, o segundo ou terceiro maior usuário do ChatGPT no mundo. Uma pesquisa feita pelo Ipsos para o Google mostra que 71% dos adultos conectados no país já usaram um chatbot, contra 62% na média mundial. O aprendizado é hoje o principal motivo de uso, citado por 79% dos entrevistados.
O objetivo declarado do PBIA é transformar o Brasil em produtor de tecnologia, não só consumidor. O plano distribuiu os R$ 23 bilhões entre cinco eixos principais: inovação empresarial; infraestrutura e desenvolvimento de IA; serviços públicos; capacitação de pessoas; e governança e regulação.
Entre as metas estruturantes estão a compra de um supercomputador de alto desempenho, que atualizaria o equipamento do LNCC (Laboratório Nacional de Computação Científica), a criação de uma “nuvem soberana” para armazenar dados governamentais sem depender de empresas como a Amazon e o desenvolvimento de modelos de linguagem treinados em português.
Para Glauco Arbix, sociólogo e coordenador do Observatório da Inovação do IEA-USP (Instituto de Estudos Avançados da Universidade de São Paulo), falta urgência e foco ao plano do governo. “Ele dilui o investimento, quando seria fundamental concentrar em áreas como agricultura, saúde e biodiversidade. O resto nós não temos competência”, diz o sociólogo.
Arbix defende um modelo inspirado na Darpa, agência do governo americano que financia pesquisas tecnológicas de alto risco e alto resultado, em especial ligadas à defesa. Dedicada a polos tecnológicos de alto impacto, ela tem recursos concentrados, prazo para realização dos investimentos e obrigação de alcançar resultados. A ideia chegou a ser incorporada aos planos do governo brasileiro em 2024, mas não foi implementada até hoje.
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O avanço da IA no Brasil também esbarra em disputas regulatórias que ainda precisam ser resolvidas. Um projeto de lei que propõe um marco legal para a IA foi aprovado pelo Senado no fim de 2024 e aguarda apreciação na Câmara desde então. A proposta cria camadas de governança que podem criar arestas com os objetivos do PBIA.
Para o advogado Henrique Fabretti, especialista em direito digital no escritório Opice Blum, há três fatores de tensão principais. O primeiro é o uso de dados públicos para treinar modelos de linguagem. Embora a LGPD permita o uso de dados pessoais tornados públicos, o princípio da finalidade exige que dados coletados para fins específicos, como registros da Receita Federal e da Previdência Social, não sejam reutilizados para outra finalidade sem previsão legal.
O segundo é a exigência de revisão humana de decisões tomadas por algoritmos, prevista tanto na LGPD quanto no projeto de lei aprovado pelo Senado. “Se você quer triplicar a capacidade de atendimento de um serviço público usando IA, mas precisa ter um humano revisando cada decisão, perde boa parte da eficiência”, diz Fabretti.
A terceira questão é o tempo. A discussão de normas sobre o tema que precisam ser editadas pelo governo está atrasada. O primeiro laboratório criado para que empresas e órgãos públicos testem soluções de IA antes da regulamentação foi criado pela ANPD (Autoridade Nacional de Proteção de Dados) apenas no final de 2024, seis anos após a criação da agência.
Fabretti também indica uma contradição no coração do plano: quase R$ 14 bilhões estão reservados para estimular empresas iniciantes e de pequeno porte a adotar as novas tecnologias. Mas as obrigações de governança, auditoria e relatório de impacto previstas pelo marco legal do plano são proporcionalmente mais pesadas para empresas menores, exatamente as que o governo quer fomentar.
Em nota, a ANPD afirmou que projetos de IA devem observar rigorosamente princípios como finalidade, adequação e necessidade, previstos no art. 6º da Lei Geral de Proteção de Dados, que busca garantir boas práticas no tratamento de dados. “Desse modo, o tratamento de dados se limita ao mínimo necessário para o alcance das finalidades legítimas informadas”, disse a agência.
Autor: Folha
