Imagine um Brasil à frente do mundo em inteligência artificial, aproveitando sua biodiversidade única, centros de pesquisa de excelência e sistemas públicos robustos para impulsionar inovações que transformam a sociedade. No entanto, um relatório recente aprovado pela Comissão de Ciência e Tecnologia (CCT) do Senado Federal revela que estamos longe desse cenário ideal. Falhas identificadas na Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA), no Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) e no PL 2.338/2023 estão freando o potencial do país nessa corrida tecnológica global.

A inteligência artificial não é mais uma promessa distante, mas uma realidade que redefine economias, indústrias e até a governança pública. No Brasil, onde 50 milhões de pessoas já utilizam ferramentas de IA, segundo estimativas públicas, a ausência de uma política nacional robusta representa não só uma oportunidade perdida, mas um risco competitivo. Países como EUA, China e União Europeia avançam com estratégias agressivas, enquanto o Brasil luta para alinhar governo, academia e setor privado.

Neste artigo, mergulhamos fundo no relatório da CCT, analisando as falhas apontadas e as sugestões para correção. Exploraremos o contexto histórico desses instrumentos, seus impactos no ecossistema de IA brasileiro e exemplos práticos de como interoperabilidade e dados podem acelerar o desenvolvimento. Também traçamos perspectivas globais e tendências que moldarão o futuro da IA no país.

Dados globais reforçam a urgência: investimentos em IA devem ultrapassar US$ 200 bilhões anualmente até 2025, com o mercado brasileiro projetado para crescer 30% ao ano. O PBIA prevê R$ 23 bilhões em quatro anos, mas sem correções, esses recursos podem evaporar sem impacto real. O relatório do Senado surge como um chamado à ação para transformar planos setoriais em uma arquitetura de Estado duradoura.

A Comissão de Ciência e Tecnologia (CCT) do Senado aprovou, em 10 de dezembro de 2025, um relatório que avalia de forma integrada três pilares da política nacional de IA: a EBIA, instituída pela Portaria MCTI nº 4.617 de 2021; o PBIA 2024-2028, lançado na 5ª Conferência Nacional de CT&I; e o PL 2.338/2023, que estabelece o marco regulatório para desenvolvimento e uso de IA.

O documento identifica falhas estruturais nessas iniciativas, como a falta de integração entre elas e a ausência de mecanismos para resistir a ciclos políticos. O relator enfatiza que o Brasil possui condições únicas – centros de pesquisa aplicados desde 2020, conectando universidades, governo e setor produtivo – mas precisa evoluir para uma política mais coesa e visionária.

A EBIA, por exemplo, norteia ações para pesquisa, inovação e uso ético de IA, promovendo cooperação público-privada e inserção internacional. Já o PBIA detalha investimentos de R$ 23 bilhões até 2028, focando em supercomputadores, formação de talentos e aplicações em saúde, educação e segurança pública. O PL 2.338/2023 define sistemas de alto risco, como em recrutamento e crédito, exigindo transparência e revisão humana.

Historicamente, o Brasil deu passos iniciais com a EBIA em 2021, respondendo a debates globais sobre ética em IA. O PBIA, entregue ao presidente Lula em julho de 2024, representa um marco com foco em soberania tecnológica. No entanto, o relatório da CCT aponta que esses esforços permanecem fragmentados, sem uma governança unificada que garanta continuidade.

Tecnicamente, a IA depende de dados de qualidade e interoperabilidade – a capacidade de sistemas trocarem informações de forma fluida. No Brasil, silos de dados em órgãos públicos limitam o treinamento de modelos avançados, ao contrário da Europa, onde o AI Act impõe padrões rigorosos de dados abertos e éticos.

O mercado brasileiro de IA cresce rapidamente, impulsionado por startups em São Paulo e hubs em Florianópolis, mas falta infraestrutura de computação de alto desempenho. Globalmente, a China investe em escala estatal, os EUA em inovação privada via gigantes como Google e OpenAI, enquanto a UE prioriza direitos fundamentais.

As falhas apontadas geram impactos profundos: perda de competitividade global, onde o Brasil poderia liderar em IA para biodiversidade ou agricultura de precisão. Sem interoperabilidade, serviços públicos como SUS e Receita Federal desperdiçam potencial, mantendo ineficiências que custam bilhões anualmente.

Implicações incluem riscos éticos, como vieses em sistemas de alto risco sem regulação clara do PL 2.338/2023. Empresas brasileiras enfrentam incertezas regulatórias, inibindo investimentos estrangeiros e parcerias com players globais.

Para profissionais de TI, isso significa oportunidades em centros de pesquisa, mas também desafios em capacitação. O relatório sugere fortalecimento desses centros como laboratórios nacionais, conectando academia e indústria para protótipos reais.

Exemplos práticos abundam: na saúde, IA interoperável poderia integrar dados do SUS para diagnósticos preditivos, reduzindo filas. No agronegócio, modelos treinados com dados brasileiros de solos e clima otimizam safras, como visto em pilots da Embrapa.

Na educação, sistemas de IA personalizados, alinhados ao PL 2.338/2023, poderiam adaptar conteúdos a alunos do ensino básico, mas exigem dados limpos e éticos. Casos globais, como o NHS no Reino Unido, mostram como interoperabilidade salva vidas via IA.

Empresas como Nubank usam IA para crédito, mas sem política nacional robusta, escalar para impacto social é limitado. O relatório defende dados abertos federados para treinar modelos soberanos, evitando dependência de nuvens estrangeiras.

Especialistas no ecossistema brasileiro veem o relatório como pivotal. A análise aprofundada destaca a necessidade de uma 'arquitetura de Estado', resistindo a mudanças políticas, similar ao modelo chinês de planejamento de longo prazo.

Perspectivas indicam que, com correções, o Brasil pode posicionar-se como hub latino-americano de IA ética, atraindo talentos da diáspora e investimentos. A ênfase em centros de pesquisa reforça hubs como o LNCC, com seu Instituto de IA.

Tendências globais, como IA generativa e edge computing, demandam interoperabilidade. No Brasil, o foco em dados públicos robustos pode gerar vantagens em aplicações locais, como monitoramento ambiental via satélites e IA.

O que esperar: tramitação acelerada do PL 2.338/2023 na Câmara, com audiências sobre educação e trabalho. Integração EBIA-PBIA via novos decretos, e expansão de R$ 23 bilhões em projetos concretos até 2028.

Em resumo, o relatório da CCT expõe falhas na EBIA, PBIA e PL 2.338/2023, mas oferece roadmap para uma política robusta, enfatizando dados, interoperabilidade e centros de pesquisa. O Brasil tem ativos únicos para brilhar globalmente.

Olhando ao futuro, implementar essas sugestões pode catapultar o país, criando empregos qualificados e soluções inovadoras. A conexão universidade-governo-indústria será chave para resistir ao dinamismo tecnológico.

Para o mercado brasileiro, implicações são transformadoras: empresas ganharão clareza regulatória, profissionais demandarão skills em IA ética, e o setor público eficiência inédita. O Brasil pode liderar em IA inclusiva.

Reflita: como profissional de tecnologia, qual o seu papel nessa agenda? Acompanhe a tramitação legislativa, engaje-se em centros de pesquisa e pressione por interoperabilidade. O futuro da IA brasileira depende de ações concretas hoje.

(Fonte: Senado Federal - https://www12.senado.leg.br/noticias/materias/2025/12/10/relatorio-aponta-falhas-na-politica-nacional-de-inteligencia-artificial. Palavras: 1523)