O Brasil ocupa a dianteira entre os países latino-americanos na implementação de inteligência artificial em serviços governamentais. Um estudo da Fundação Getulio Vargas mostrou que o país está à frente do México e Argentina em projetos de tecnologia pública com IA. Mas enquanto o Brasil avança em aplicações locais, a corrida tecnológica global amplia o fosso entre nações ricas e em desenvolvimento, criando um novo tipo de dependência que pode durar décadas.
A liderança brasileira é real, mas limitada. Projetos como triagem automática de documentos em órgãos públicos e chatbots em atendimento ao cidadão avançam. O problema é que esses sistemas precisam de dados de qualidade, infraestrutura de computação robusta e, principalmente, capacidade de pesquisa para evoluir. Nesses campos, o Brasil segue atrás de potências como EUA e China.
Enquanto isso, a União Africana anunciou um fundo de 10 bilhões de dólares dedicado ao ecossistema de inteligência artificial do continente. O objetivo é explícito: investir em treinamento, infraestrutura local e bases de dados africanas para reduzir a dependência de tecnologia estrangeira. É o reconhecimento de que quem não investe em IA agora corre o risco de ficar preso a soluções importadas e caras.
Aqui está o dilema: o Brasil e outros emergentes competem entre si por liderança regional enquanto os desenvolvidos ampliam o investimento em pesquisa de base. Um estudo recente mostra que EUA e China concentram a maioria dos gastos globais em desenvolvimento de IA. Isso significa que daqui a cinco anos, as ferramentas que o Brasil usa em seus órgãos públicos serão provavelmente produtos estrangeiros, não desenvolvimentos locais.
Há uma diferença entre adotar IA e dominar a tecnologia. O Brasil domina a adoção; dominar a inovação exige investimento em universidades, laboratórios e startups de pesquisa. Sem isso, cada avanço é um passo que alimenta fornecedores externos.
Por que importa: A IA que o Brasil usa no serviço público hoje é desenvolvida por empresas estrangeiras, o que significa custos maiores e menos controle sobre dados de cidadãos. Se não investir em capacidade própria de pesquisa, o Brasil continuará consumidor de tecnologia, não criador dela. Isso afeta inflação (tecnologia cara importada), emprego (menos oportunidades em pesquisa) e soberania digital (dados sob controle de corporações internacionais).