Quando você liga para uma empresa de serviço, como um banco ou uma empresa de telecomunicação, e é direcionado para um robô que não consegue ajudar em casos específicos, é um exemplo comum de Inteligência Artificial (IA) mal implementada no Brasil. Esses robôs precisam que os clientes saibam exatamente qual problema estão enfrentando.

Comparar o Brasil diretamente com os EUA é difícil devido à dimensão das economias, mas considerando que a Inteligência Artificial tem potencial de fazer a economia global crescer US$ 15,7 trilhões até 2030, segundo estudo da PwC, é difícil não sentir ansiedade. Vamos perder o timing de mais uma revolução industrial?

Os problemas estruturais brasileiros

Márcio Aguiar, diretor executivo da NVIDIA para a América Latina, identifica questões fundamentais que mantêm o Brasil atrás das outras grandes economias em tecnologia.

O problema maior aqui é o conhecimento. Não é falta de dinheiro. Falta gente qualificada para implementar. E também temos um hábito cultural: o brasileiro quer lançar só quando estiver 100% perfeito, enquanto os americanos já lançam, testam e vão aprimorando.

Enquanto isso, o banco JPMorgan já deu acesso para 200 mil funcionários a uma suíte de IA generativa. 40 mil desenvolvedores usam a ferramenta para gerar, revisar e corrigir código rapidamente, e o histórico de interações com clientes é usado pela IA para sugerir soluções para novos problemas.

O custo de fazer IA no Brasil

Enquanto é relativamente fácil começar testes usando computação em nuvem, escalar um sistema de IA no Brasil nas dimensões das grandes empresas norte-americanas é caro. Pouco da infraestrutura necessária é produzida localmente, e tudo importado é fortemente taxado, muitas vezes inviabilizando negócios.

Márcio Aguiar explicou que empresas brasileiras às vezes compram servidores e montam data-centers nos EUA, mantendo-os no exterior porque é mais barato que importar para o Brasil.

Essa tática funciona para algumas aplicações, mas é péssima para IA devido ao conceito de “gravidade dos dados” — os dados “atraem” serviços para perto de onde estão armazenados, tornando mais eficiente processar modelos no mesmo local dos dados.

Iniciativas governamentais

O Governo Federal parece ter acordado para essa realidade. Em maio de 2025, o ministro Fernando Haddad viajou aos Estados Unidos para apresentar a nova Política Nacional de Data Centers, participando de encontros com executivos da Nvidia, Google e Amazon. Márcio Aguiar, que esteve presente, avaliou positivamente.

Brasil: potencial pólo de IA verde

O Brasil gerou 93,1% de sua eletricidade a partir de fontes renováveis em 2023, segundo a Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE), consolidando-se como uma das matrizes mais limpas do mundo. Esse desempenho pode ser diferencial competitivo para atrair investimentos em setores de alta demanda energética.

Aplicações práticas da IA corporativa

Além de facilitar o atendimento ao cliente e ajudar programadores, a inteligência artificial própria está sendo aplicada para ler, interpretar e resumir documentos complexos — contratos jurídicos, relatórios financeiros e diretrizes regulatórias — em segundos, reduzindo tempo gasto em tarefas repetitivas e aumentando precisão na tomada de decisão.

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