Imagine um país com centros de pesquisa de classe mundial, sistemas públicos digitais robustos e uma biodiversidade única que poderia revolucionar aplicações de IA em áreas como biotecnologia e saúde. Esse é o potencial do Brasil na inteligência artificial, mas um relatório recente aprovado pela Comissão de Ciência e Tecnologia (CCT) do Senado Federal alerta que estamos longe de explorá-lo plenamente. As falhas identificadas na Política Nacional de Inteligência Artificial expõem vulnerabilidades que podem custar caro em um mundo onde a IA já impulsiona economias globais.

A inteligência artificial não é mais ficção científica; é o motor da transformação digital que redefine indústrias, governos e sociedades. No Brasil, onde a adoção de tecnologias emergentes ainda enfrenta barreiras regulatórias e de infraestrutura, a Política Nacional de IA surge como peça-chave para posicionar o país no mapa global da inovação. Contudo, o relatório em questão destaca lacunas críticas que impedem uma implementação eficaz, ameaçando o nosso atraso frente a nações como China, Estados Unidos e União Europeia, que investem bilhões em estratégias nacionais de IA.

Neste artigo do Blog ConexãoTC, mergulhamos fundo no relatório aprovado pela CCT, analisando a Estratégia Brasileira de IA (EBIA), o Plano Brasileiro de IA (PBIA) e o PL 2.338/2023. Vamos explorar as falhas apontadas, os aperfeiçoamentos sugeridos para uma arquitetura de Estado duradoura e o vasto potencial brasileiro. Além disso, contextualizaremos com tendências globais, impactos para empresas e profissionais de tecnologia, e o que isso significa para o futuro da inovação no país.

Dados globais reforçam a urgência: segundo relatórios internacionais, a IA pode adicionar até 15,7 trilhões de dólares à economia mundial até 2030, com o Brasil podendo capturar uma fatia significativa se corrigir suas políticas. No entanto, sem ajustes, corremos o risco de ficar à margem dessa revolução, dependendo de tecnologias estrangeiras em vez de liderar com nossas vantagens únicas, como a expertise em centros de pesquisa aplicados criados desde 2020.

A Comissão de Ciência e Tecnologia (CCT) do Senado Federal aprovou um relatório que identifica falhas específicas na Política Nacional de Inteligência Artificial. Esse documento passa em revista três pilares fundamentais: a Estratégia Brasileira de IA (EBIA), o Plano Brasileiro de IA (PBIA) e o Projeto de Lei 2.338/2023. Esses instrumentos, concebidos para guiar o desenvolvimento da IA no Brasil, apresentam inconsistências que comprometem sua efetividade, segundo o relatório.

O texto sugere aperfeiçoamentos urgentes para construir uma arquitetura de Estado duradoura e integrada. Em essência, o relatório não é apenas uma crítica, mas uma proposta construtiva para alinhar políticas, investimentos e governança, garantindo que o Brasil não perca o bonde da IA generativa e de outras frentes avançadas que dominam o cenário atual.

Para entender o contexto histórico, é essencial voltar às origens dessas iniciativas. A EBIA, lançada em 2021, delineou diretrizes iniciais para o ecossistema de IA, enquanto o PBIA detalhou ações concretas em áreas como saúde, agricultura e educação. O PL 2.338/2023, por sua vez, busca regulamentar o uso ético e seguro da IA, inspirado em marcos globais como o AI Act europeu. No entanto, o relatório aponta que a falta de coordenação entre esses elementos cria silos ineficientes.

Tecnicamente, a Política Nacional enfrenta desafios como a ausência de padrões unificados para dados soberanos e infraestrutura computacional. Diferente de países como Singapura, que investiu em supercomputadores nacionais, o Brasil ainda depende de capacidades limitadas, o que restringe o treinamento de modelos de IA em escala.

As implicações desses apontamentos são profundas para o setor público e privado. Empresas brasileiras de tecnologia, como startups de IA em São Paulo e Recife, enfrentam incertezas regulatórias que inibem investimentos. Sem uma política robusta, corremos o risco de vazamento de dados sensíveis ou desigualdades ampliadas, onde apenas grandes players globais como Google e OpenAI dominam o mercado local.

Além disso, as falhas podem agravar a dependência tecnológica externa, impactando a segurança nacional em áreas críticas como defesa e energia. Profissionais de TI e data science no Brasil precisam de marcos claros para inovar sem receios jurídicos, algo que o relatório busca corrigir com sugestões de governança integrada.

Exemplos práticos ilustram o potencial perdido. Na agricultura, a biodiversidade brasileira poderia alimentar modelos de IA para otimização de cultivos sustentáveis, similar ao que a John Deere faz nos EUA com precisão agrícola. Centros de pesquisa aplicados, criados desde 2020, já conectam universidades como USP e Unicamp ao setor produtivo, desenvolvendo soluções para monitoramento de florestas via IA.

Outro caso é a saúde pública: sistemas robustos poderiam usar IA para prever surtos de doenças em favelas, integrando dados do SUS com algoritmos preditivos. Esses centros exemplificam parcerias bem-sucedidas entre governo, academia e indústria, mas sem política nacional fortalecida, escalam limitadamente.

Especialistas em IA no Brasil, como pesquisadores da FGV e do IME-USP, enfatizam que o relatório acerta ao destacar a necessidade de investimentos em talentos locais. A análise aprofundada revela que, enquanto a China forma milhões de engenheiros de IA anualmente, o Brasil forma milhares, mas sem retenção devido à falta de ecossistema.

Perspectivas globais mostram que nações com políticas maduras, como os Emirados Árabes, priorizam ética e inovação paralelas. No Brasil, o foco deve ser em soberania de dados, evitando o colonialismo digital visto em países em desenvolvimento que adotam modelos estrangeiros sem adaptação cultural.

Tendências relacionadas incluem a explosão da IA generativa, com ferramentas como GPT-4 demandando regulamentação para usos em chatbots governamentais. O relatório alinha-se à isso, sugerindo frameworks para transparência em algoritmos públicos, essenciais para serviços como o Gov.br.

Olhando adiante, espera-se que o PL 2.338/2023 evolua com emendas baseadas no relatório, possivelmente incorporando sandboxes regulatórios para testes de IA. Internacionalmente, parcerias com o G20 podem acelerar o progresso, posicionando o Brasil como hub latino-americano de IA.

Em resumo, o relatório da CCT expõe falhas na EBIA, PBIA e PL 2.338/2023, mas propõe caminhos para uma política nacional robusta, aproveitando centros de pesquisa, sistemas públicos e biodiversidade. Discutimos contextos, impactos e exemplos que mostram o potencial brasileiro desperdiçado.

O futuro depende de ações rápidas: aprovar emendas, investir em infraestrutura e fomentar colaborações. Sem isso, o Brasil arrisca marginalização na economia de IA, mas com correções, pode liderar em aplicações sustentáveis e inclusivas.

Para o mercado brasileiro, isso significa oportunidades para empresas de tecnologia em nichos como IA para agronegócio e saúde, gerando empregos qualificados e competitividade global. Profissionais devem se capacitar em ética de IA e governança.

Convido você, leitor do ConexãoTC, a acompanhar o trâmite legislativo e engajar-se em debates. Compartilhe nos comentários: como a IA pode transformar sua área? Juntos, pressionamos por políticas que impulsionem a inovação nacional. Fonte: Senado Federal (https://www12.senado.leg.br/noticias/materias/2025/12/10/relatorio-aponta-falhas-na-politica-nacional-de-inteligencia-artificial).