Sem formar pessoas, país corre o risco de apenas consumir IA

O dinheiro está na mesa. Para os interessados em usar inteligência artificial (IA) nos negócios no Brasil, o BNDES vem aprovando desembolsos ao ritmo de R$ 1,6 bilhão por ano, em média, desde 2023. A Finep está em segundo lugar entre as grandes fontes de recursos para essa tecnologia no país, com R$ 1,4 bilhão por ano, em média. Os valores, que incluem investimento e financiamento, respondem por uma parcela relevante dos R$ 4,6 bilhões anuais, em média, que o governo federal espera mobilizar no período de 2024 a 2028, incluindo contrapartidas no capital privado. Empenhar certo volume de dinheiro, porém, não significa que o Brasil vai conseguir integrar a tecnologia da melhor forma possível à economia e à sociedade. Os recursos têm de levar a resultados, inclusive em um campo em que o país tem dificuldade histórica - educar e preparar melhor a força de trabalho e a população em geral. “Precisamos formar e capacitar as pessoas. Não só doutores, mas também os trabalhadores nas empresas e os alunos nas escolas”, afirma Henrique Miguel, secretário de Ciência e Tecnologia para Transformação Digital do Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI) e um dos coordenadores do Plano Brasileiro de IA (PBIA). Uma população mais preparada tende a se defender melhor dos usos nocivos da tecnologia, como desinformação e fraude; e a usar com maior eficiência a tecnologia para trabalhar, inovar e empreender. Espera-se, assim, que o país não seja relegado a mero local adequado para data centers e mercado consumidor de serviços. “Toda grande mudança tem impacto positivo e negativo. Temos de nos posicionar para aproveitar melhor o positivo”, diz o empresário Marco Stefanini, fundador da consultoria de TI multinacional que leva seu sobrenome. O Plano do Brasil, atualizado em 2025, embasa a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA). Prevê que 5% dos recursos totais mobilizados devem se dedicar a formar e capacitar a população e define, entre as metas, elevar em 50% até o fim da década o número de diplomados em ciências, tecnologia, engenharia e matemática (conjunto de áreas conhecido como STEM, na sigla em inglês). Trata-se de um antigo ponto fraco do Brasil, que já prejudicava a produtividade do país mesmo antes do advento da IA. Só 15% dos graduados brasileiros se formam nas áreas STEM. Essa parcela, nos Estados Unidos, é de 20% (ainda considerada baixa), e supera esse nível em boa parte das Américas e da Europa. Em países como Alemanha, China, Coreia do Sul e Índia, passa dos 30%. Dora Kaufman, especialista em IA associada ao Centro Brasileiro de Relações Internacionais (Cebri) e professora do Programa Tecnologias da Inteligência e Design Digital na PUC-SP, considera educação e capacitação como pilar fundamental de qualquer estratégia e alerta que o despreparo no Brasil é generalizado, de professores a executivos. Às empresas, ela recomenda que não tratem IA apenas como novidade tecnológica, e sim como chave para reavaliar cultura e estratégia. No caso das escolas, a pesquisadora e autora chama a atenção para experiências variadas que podem servir como referência, em nações como China e Estônia (ambas, avançadas na preparação digital dos professores, levaram IA para o ensino fundamental em 2025). Mas não é preciso ir tão longe para encontrar boas novidades. “O Piauí adotou uma estratégia certíssima, com formação de um grupo de professores, multiplicação desse conhecimento pelo corpo docente e uso de IA em todas as disciplinas”, afirma Kaufman. Educação e capacitação fazem parte de quase todas as políticas nacionais sobre o tema. O Observatório de IA da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) listava no início de março estratégias a respeito em 73 países, incluindo nações com recursos modestos, como Equador, Uganda e Uzbequistão. O Brasil não está entre os pioneiros (essa honra coube ao Canadá em 2017, e outros países em desenvolvimento, como México e Indonésia, foram mais rápidos em seguir o exemplo). O PBIA faz bem ao indicar prioridades, como a gestão de serviços públicos, o aproveitamento de bases de dados já existentes - Miguel, do MCTI, menciona a base de dados da Embrapa como exemplo de ativo extremamente valioso no Brasil - e a integração com a política Nova Indústria Brasil, que destaca setores como saúde, agronegócio, bioeconomia e infraestrutura urbana. O Plano inclui desenvolver um grande modelo de IA (um LLM, Grande Modelo de Linguagem) em português e comprar um novo supercomputador para o Laboratório Nacional de Computação Científica, em Petrópolis (RJ), a ser usado por empresas e pela comunidade científica. O supercomputador atual, comprado em 2015, atualizado em 2019 e 2025, chega a ser usado em 350 projetos simultaneamente. Esses passos ajudam, mas nenhum é visto como tão crucial quanto a formação e capacitação. O Plano do governo pode se desenrolar com maior ou menor velocidade, mas não é a única determinante de como o Brasil se posiciona nessa nova era. O mercado não espera para ver. Mais de 65% das pequenas empresas no Brasil já usavam IA como ferramenta em 2025, segundo o Sebrae, e o número de empresas com referência a IA no nome mais que decuplicou entre 2023 e 2025, segundo a Softex. Entram na corrida pelos novos negócios organizações de todos os tamanhos. Muitas são startups como a Wieza Energia, fundada em 2022 em Belo Horizonte. Os sócios, os engenheiros Renato Zebral (CEO) e Delcides Telles, vêm trabalhando com parceiros há 18 meses a fim de refinar um modelo de IA que garanta o máximo de eficiência no consumo de eletricidade e água em sistemas de irrigação de grande porte. Os resultados apontam ganho de produtividade de 18%. Chegar a um sistema que funcione em campo, com as limitações de conectividade e energia no interior do país, exige trabalho duro. “Se tivéssemos de apontar o maior obstáculo nessa jornada, seria a escassez de mão de obra”, afirma Zebral. “Encontrar profissionais qualificados que dominem as nuances do desenvolvimento de IA e compreendam as variáveis do nosso setor é um desafio constante”, diz. Numa etapa adiante estão empresas como a Tractian, nascida em 2019 - já na era da IA -, hoje com faturamento na casa dos R$ 300 milhões, mais de 500 clientes e em franca expansão internacional. A empresa usa a tecnologia para monitorar maquinário industrial e fazer manutenção preditiva em mais de 500 organizações - um grande exemplo recente de cliente é a Inpasa, com capacidade de produção de mais de 6 bilhões de litros de etanol de grãos por ano. Para a difusão da tecnologia, Gabriel Lima, cofundador e diretor de operações da Tractian, aponta outra necessidade no país: criar mais bases de dados confiáveis, capazes de amparar a IA nas decisões operacionais. “O desafio não está mais em ter IA, mas em onde e como ela é aplicada. O que realmente gera vantagem competitiva é o contexto ‘capturado’ e a qualidade dos dados”, diz o executivo e engenheiro. Entram também em cena as gigantes de tecnologia, como a Stefanini, fundada em 1987, quando IA ainda era assunto para a academia e a ficção científica. A companhia exibe casos de implementação de IA com ganhos de produtividade de dois dígitos em setores tão distintos quanto bancos, siderurgia e varejo. Stefanini, o fundador, reconhece a importância de o Brasil receber mais data centers, mas alerta que os governos em geral tendem a privilegiar investimentos em infra-estrutura e na manufatura, e a se preocupar menos com os recursos humanos. “É um erro”, afirma. “Porque o valor vai estar em saber usar a tecnologia -e fazer isso a favor da sociedade.”