54 Rede de apoio à participação do Brasil no debate internacional
Rede de apoio à participação do Brasil no debate internacional
Estruturação de rede de pesquisadores e técnicos para ampliar e qualificar a participação do Brasil nos
debates e fóruns internacionais sobre IA.
» Desafios : ampliar e qualificar a participação do Brasil em discussões, iniciativas, planos,
normativos e/ou resoluções de alcance global em IA.
IA para o bem de todos
Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
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» Meta: estruturação da rede em 12 meses.
» Impactos esperados: fortalecimento da liderança global do Brasil; consolidação de seu papel
de interlocutor relevante na área de IA; e contribuição para a conformação de uma governança
de IA que garanta o direito ao desenvolvimento.
» Recursos (2024-2028): R$ 25 milhões (FNDCT-não reembolsável).
» Componentes da ação: iniciativa única.
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Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
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Anexo 3. Glossário dos termos utilizados no PBIA12
Aceleradores de aprendizado
de máquina
General-purpose computing on
graphics process unit (GPGPU)
Processador(es) especializado(s) capaz(es) de processamento altamente paralelo e
adequados para executar algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado
profundo.
Agrupamento
Clustering
Agrupamento é a tarefa que tem por objetivo, dado um conjunto de pontos de dados,
dividi-los em grupos cujos pontos sejam tão similares quanto possível. É uma técnica de
modelagem descritiva que pode ser usada para realizar segmentação de dados, entre
outras.
Algoritmo
Algorithm
Conjuntos de regras precisas para transformar entradas especificadas em saídas
específicas em um número finito de etapas.
Alinhamento
Alignment
Conjunto de métodos e técnicas que tem por objetivo garantir que a IA esteja
devidamente alinhada com os aspectos éticos e valores humanos.
Análise e modelagem
descritiva
Descriptive analysis and modeling
Análise e modelagem descritiva compreende um conjunto de métodos e técnicas que
tem por objetivo descrever e sumarizar conjuntos de dados, por exemplo identificando
invariantes e relacionamentos em dados.
Análise e modelagem
preditiva
Predictive analysis and modeling
Análise e modelagem preditiva compreende um conjunto de métodos e técnicas que tem
por objetivo construir modelos a partir de dados históricos que são capazes de realizar
previsões para dados desconhecidos e/ou futuros.
Análise e modelagem
prescritiva
Prescriptive analysis and
modeling
Análise e modelagem prescritiva compreende um conjunto de métodos e técnicas que
tem por objetivo construir modelos a partir de dados históricos que são capazes de
recomendar ações para atingir um resultado desejado.
Anonimização
Anonymization
O processo através do qual dados individualmente identificáveis são alterados de tal
forma que não podem mais ser relacionados a um determinado indivíduo. Importante
ressaltar que a anonimização não necessariamente impossibilita a reidentificação.
Aprendizado ativo
Active learning
Um método que modifica algoritmos de aprendizado de máquina tal que eles sejam
capazes de especificar novas regiões de treinamento e teste para melhorar sua precisão.
Aprendizado de máquina
Machine learning
Subárea da inteligência artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de modelos,
algoritmos e sistemas capazes de aprender a partir de dados para executar uma tarefa
sem serem explicitamente programados para executá-la.
Aprendizado não
supervisionado
Unsupervised learning
Um tipo de aprendizado de máquina que aprende com dados sem supervisão humana.
Modelos de aprendizado de máquina não supervisionados recebem dados não rotulados
e buscam descobrir padrões e invariantes sem nenhuma orientação ou instrução
explícita.
Aprendizado por reforço
Reinforcement learning
É um tipo de aprendizado de máquina que se baseia em recompensas e punições, sendo
inspirada na forma como os humanos aprendem por meio de tentativa e erro.
Aprendizado por transferência
Transfer learning
Uma técnica de aprendizado de máquina em que um algoritmo aprende a realizar uma
tarefa, como reconhecer carros, e se baseia nesse conhecimento ao aprender uma tarefa
diferente, mas relacionada, como reconhecer gatos.
Aprendizado profundo
Deep learning
Aprendizado de máquina baseado em redes neurais artificiais que são organizadas em
múltiplas camadas de processamento, o que em geral significa que a computação de um
conjunto de entradas até gerar uma saída desejada é dividida em várias etapas.
Aprendizado supervisionado
Supervised learning
Um tipo de aprendizado de máquina em que o algoritmo compara seus resultados com
os resultados corretos durante o treinamento e promove ajustes no modelo para que os
resultados obtidos e corretos se aproximem.
12 Embora o glossário apresente definições para vocábulos utilizados na elaboração do Plano, é importante informar que não há
consenso entre os especialistas no tema sobre alguns conceitos aqui expostos.
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Auditoria algorítmica
Algorithmic auditing
Auditoria algorítmica é o conjunto de processos, metodologias e técnicas para examinar
um algoritmo em busca de fragilidades e problemas como viés, injustiça ou insegurança,
subsidiando a sua melhoria.
Avaliação de modelo
Model evaluation
Avaliação de modelo é o processo de usar diferentes métricas de avaliação para entender
o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina, bem como seus pontos fortes
e fracos.
Centro de dados
Data center
Centros de dados são instalações que abrigam sistemas de computação, sistemas de
armazenamento e telecomunicações. Eles fornecem um ambiente seguro, distribuição de
energia, sistemas de resfriamento e fontes de alimentação redundantes.
Ciência de dados
Data science
Ciência de dados é o conjunto de processos, metodologias, técnicas, modelos e algoritmos
para extrair conhecimento e apoiar a tomada de decisão a partir de dados.
Classificação
Classification
Classificação é a tarefa de atribuir dados a categorias usando modelos e algoritmos.
É uma técnica de modelagem preditiva que pode ser usada para prever padrões e
resultados em termos de categorias.
Co-piloto
Co-pilot
Software baseado em inteligência artificial projetado para auxiliar os usuários em
diversas tarefas e automatizar recursos em aplicativos compatíveis usando modelos
de linguagem avançados, algoritmos de aprendizado de máquina e interfaces de
conversação para entender as solicitações do usuário e fornecer sugestões, resumos e
geração de conteúdo em resposta.
Confiabilidade
Reliability
Confiabilidade é o grau em que um modelo ou dado pode ser confiável para produzir
resultados precisos e consistentes.
Confidencialidade
Confidentiality
Confidencialidade é o conjunto de processos e técnicas aplicados para a proteção de
dados sensíveis contra acesso não autorizado. Exemplos de processos e técnicas são
criptografia ou anonimização.
Dados
Data
Dados são conjuntos de observações ou medições (conhecidos como atributos)
relacionados a entidades reais ou virtuais, assim como seus relacionamentos.
Dados biométricos
Biometric data
Dados pessoais relativos às características físicas, fisiológicas ou comportamentais de
um indivíduo, que permitam ou confirmem a sua identificação única, tais como imagens
faciais ou dados dactiloscópicos.
Dados de treinamento
Training data Conjunto de dados a partir do qual um modelo é aprendido.
Dados não estruturados
Unstructured data
Dados que não possuem um modelo de dados predefinido ou não estão organizados de
forma predefinida
Dados pessoais
Personal data
Dados pessoais se referem a qualquer atributo relativo a uma pessoa singular identificada
ou identificável; uma pessoa singular identificável é aquela que pode ser identificada,
direta ou indiretamente, em particular por referência a um atributo como nome, número
de identificação, dados de localização ou a um ou mais fatores específicos da condição
física, fisiológica, identidade genética, mental, econômica, cultural ou social dessa pessoa
singular.
Detecção de fraudes
Fraud detection
Detecção de fraudes usa modelos e algoritmos para analisar dados e identificar
atividades suspeitas ou danosas.
Disponibilidade
Availability Garantir o acesso e uso oportuno e confiável da informação.
Diversidade
Diversity
Conjunto de mecanismos e estratégias utilizadas para incluir as muitas comunidades,
identidades, raças, etnias, origens, habilidades, culturas e crenças dos povos.
Empresas nascentes em
tecnologias governamentais
Govtech startups
Empresas nascentes que usam tecnologia para ajudar governos a implementar políticas e
serviços públicos.
Erro
Error A diferença entre o valor observado de uma medida e seu valor verdadeiro ou esperado.
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Escalabilidade
Scalability
A capacidade de aumentar ou diminuir os recursos computacionais necessários para
executar um volume variável de tarefas, processos ou serviços.
Espaço de dados industrial
Industrial data space
Ambiente virtual, baseado em padrões e modelos de governança, que permite que
empresas troquem dados com segurança.
Exceção
Outlier
Uma exceção é um ponto, pertencente a um conjunto de dados, que é significativamente
diferente da maioria dos outros pontos pertencentes ao mesmo conjunto. Exceções
podem ser causadas por uma variedade de fatores, incluindo erros de medição, erros de
entrada de dados ou ocorrências raras.
Explicabilidade
Explainability
A capacidade de fornecer uma explicação interpretável por humanos para uma decisão
ou previsão automatizada e produzir intuições sobre as suas causas, potencialmente
alinhadas com o raciocínio humano.
Factualidade
Factuality
Factualidade, ou precisão factual, refere-se à capacidade de um modelo ou algoritmo de
gerar respostas corretas, verificáveis e produzidas a partir de fontes confiáveis.
Grandes dados
Big data
Extensos conjuntos de dados em termos de volume, variedade, velocidade e/
ou variabilidade que requerem uma arquitetura escalável para armazenamento,
manipulação e análise eficientes
Hiperparâmetros
Hyperparameters
Parâmetros que são usados para configurar um modelo ou para especificar o algoritmo
usado para minimizar a função de perda em aprendizado de máquina.
IA confiável
Reliable AI
IA confiável compreende modelos, algoritmos e sistemas que sejam justos, seguros,
protegidos, resilientes, responsáveis, transparentes e interpretáveis, entre outras
características e estejam em conformidade com a legislação pertinente.
IA ética
Ethical AI
IA ética compreende modelos, algoritmos e sistemas que garantam seu uso em
conformidade com aspectos éticos e valores humanos.
IA responsável
Responsible AI
IA responsável é um conjunto de métodos e processos para desenvolver, usar e implantar
sistemas de IA que sejam éticos, confiáveis e benéficos para a sociedade. Ela visa a criar
soluções de IA que sejam justas, confiáveis e transparentes, e que respeitem os valores
humanos.
IA robusta
Robust AI
IA robusta é a capacidade de um sistema de IA de executar de forma confiável e
consistente em uma variedade de condições. Sistemas de IA robustos são projetados para
lidar com ambientes inesperados ou em mudança.
IA sustentável
Sustainable AI
IA sustentável é o uso de inteligência artificial (IA) de uma forma que seja
ambientalmente responsável e socialmente justa.
Inferência
Inference
Aplicação de um modelo de aprendizado de máquina no contexto de uma tarefa. Por
exemplo, um modelo classificador rotula uma amostra desconhecida.
Integridade
Integrity
Grau em que um sistema, produto ou componente impede o acesso não autorizado ou a
modificação de programas ou dados de computador.
Interoperabilidade
Interoperability
Interoperabilidade é a capacidade de diferentes sistemas se comunicarem entre si e
compartilharem dados ou modelos.
Interpretabilidade
Interpretability
Capacidade de explicar ou apresentar o raciocínio de um modelo de IA em termos
compreensíveis para um ser humano.
Justiça
Fairness
Justiça compreende processos, técnicas e algoritmos com vistas a garantir que sistemas de
IA não tratem as pessoas injustamente, por exemplo discriminando com base em fatores
como raça, gênero ou deficiência.
Limpeza de dados
Data cleaning
Limpeza de dados é o processo de identificar, corrigir ou remover registros de dados
imprecisos ou ruidosos.
Mineração de dados
Data mining
Conjunto de processos, técnicas e algoritmos para extração automática de conhecimento
ou padrões que são interessantes (novos, úteis, implícitos etc.) de grandes volumes de
dados.
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MLOps
(Machine Learning Operations)
MLOps é um conjunto de práticas e processos para gerenciar o ciclo de vida dos sistemas
que implementam modelos e algoritmos de aprendizado de máquina, de forma que esses
modelos sejam projetados, desenvolvidos, testados e implantados de forma consistente e
confiável
Modelos de linguagem de
grande escala (LLM)
Large language models
Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) são modelos de aprendizado profundo,
em geral treinados com grandes volumes de dados, que tem por objetivo processar,
entender e gerar linguagem humana.
Qualidade dos dados
Data quality
Qualidade dos dados é uma medida de quão bem os dados atendem às necessidades de
um modelo, algoritmo ou sistema baseado em IA.
Rastreabilidade
Traceability
Rastreabilidade é a capacidade de rastrear e documentar dados e decisões tomadas por
um sistema de IA ao longo de seu ciclo de vida, o que inclui a manutenção de um registro
detalhado de como um modelo de IA foi treinado e como ele processa informações para
derivar suas decisões.
Redes neurais artificiais
Artificial
Neural networks
Um modelo de computação composto por uma série de elementos de processamento
simples e altamente interconectados, inspirado no cérebro humano.
Regressão
Regression
Regressão é a tarefa de atribuir dados a valores numéricos usando modelos e algoritmos.
É uma técnica de modelagem preditiva que pode ser usada para prever tendências e
estimativas.
Reprodutibilidade
Reproducibility
Reprodutibilidade é a capacidade de obter resultados iguais ou semelhantes ao executar
um modelo ou algoritmo no mesmo conjunto de dados.
Tecnologia profunda
Deep tech
Conjunto de tecnologias avançadas que são baseadas em descobertas científicas e
inovações com potencial disruptivo.
Transparência
Transparency
Transparência é o grau em que as pessoas conseguem entender como funcionam
modelos, algoritmos ou sistemas de IA.
Viés
Bias
Viés é um erro sistemático que ocorre quando a saída de um modelo ou algoritmo é
distorcida, o que pode levar a previsões imprecisas e degradação de desempenho.
IA para o bem de todos
Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
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Siglas e abreviaturas encontradas nesta publicação
ABC | Academia Brasileira de Ciências
Abruc | Associação Brasileira das Instituições Comunitárias de Educação Superior
Abruem | Associação Brasileira dos Reitores das Universidades Estaduais e Municipais
AI Act | Regulamento europeu sobre inteligência artificial (IA) que atribui três categorias de risco às
aplicações de IA
Ancine | Agência Nacional do Cinema
Andifes | Associação Nacional dos Dirigentes das Instituições Federais de Ensino Superior
ANPG | Associação Nacional de Pós-Graduandos
ANS | Agência Nacional de Saúde
Ater | Assistência Técnica e Extensão Rural
AVC | acidente vascular cerebral
Bacen | Banco Central do Brasil
BESM-Inpe é o Modelo Brasileiro do Sistema Terrestre (MBST) ou BESM [do acrônimo em Inglês para
Brazilian Earth System Model ocean-atmosphere (BESM-OA)]. Trata-se do primeiro modelo climático
nacional, desenvolvido pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe); o Programa Fapesp de
Pesquisas em Mudanças Climáticas Globais (PFPMCG); a Rede Clima; e o Instituto Nacional de Ciência
e Tecnologia para Mudanças Climáticas (INCT-MC).
BNDES | Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social
Capes | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
CC/PR | Casa Civil da Presidência da República
CCT | Conselho Nacional de Ciência e Tecnologia
Cenapad SP | Centro Nacional de Processamento de Alto Desempenho em São Paulo
CGEE | Centro de Gestão e Estudos Estratégicos
CGI.br | Comitê Gestor da Internet no Brasil
CGU | Controladoria-Geral da União
CIT Digital | Comitê Interministerial para a Transformação Digital
CMPIAS | Centro de Monitoramento e Promoção da IA Sustentável
CNI | Confederação Nacional da Indústria
CNIA4I | Centro Nacional de IA para a Indústria
CNPq | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Confap | Conselho Nacional das Fundações Estaduais de Amparo à Pesquisa
Conif | Conselho Nacional das Instituições da Rede Federal de Educação Profissional, Científica e
Tecnológica
Consecti | Conselho Nacional de Secretários Estaduais para Assuntos de Ciência, Tecnologia e Inovação
CPA | Centros de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial
Dataprev | Empresa de Tecnologia e Informações da Previdência
Ebserh | Empresa Brasileira de Serviços Hospitalares
Embrapa | Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
Embrapii | Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial
Enap | Escola Nacional de Administração Pública
98
EPE | Empresa de Pesquisa Energética
FAP | Fundações de Amparo à Pesquisa
Fies | Fundo de Financiamento Estudantil
Finep | Financiadora de Estudos e Projetos
FIP | Fundo de Investimento em Participações
FNDCT | Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
FNDE | Fundo Nacional Desenvolvimento da Educação
Funttel | Fundo para Desenvolvimento Tecnológico das Telecomunicações
GSI | Gabinete de Segurança Institucional da Presidência da República
IA | Inteligência Artificial
Ibama | Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis
Ibrachics | Instituto Brasileiro de Cidades Humanas, Inteligentes, Criativas e Sustentáveis
ICT | Instituições Científicas, Tecnológicas e de Inovação
IES | Instituições de Educação Superior
Ifes | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia
INCT-IA | Instituto de Ciência e Tecnologia em IA
IND | Infraestrutura Nacional de Dados
Inpe | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
LGPD | Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
Lifes | Laboratórios Interdisciplinares de Formação de Educadores
LLM | Large Language Models [linguagem de grande escala]
LMOps | Learning Machine Operations [Operações de aprendizado de máquina]
LNCC | Laboratório Nacional de Computação Científica
Mapa | Ministério da Agricultura e Pecuária
MCTI | Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação
MDIC | Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços
MDS | Ministério do Desenvolvimento e Assistência Social, Família e Combate à Fome
MEC | Ministério da Educação
MEI | Microempreendedor individual
MGI | Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos
MIDR | Ministério da Integração e do Desenvolvimento Regional
MJSP | Ministério da Justiça e Segurança Pública
MLOps | Machine Learning Operations
MMA | Ministério do Meio Ambiente e Mudança do Clima
MME | Ministério de Minas e Energia
MPE | Micro e Pequenas Empresas
MPME | Micro, Pequenas e Médias Empresas
MRE | Ministério das Relações Exteriores
MS | Ministério da Saúde
MTE | Ministério do Trabalho e Emprego
NAIIC | National Artificial Intelligence Advisory Committee
NEES/UFAL | Núcleo de Excelência em Tecnologias Sociais - Universidade Federal de Alagoas
IA para o bem de todos
Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
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NIB | Nova Indústria Brasil
OAI | Office for Artificial Intelligence
Obia | Observatório Brasileiro de Inteligência Artificial
OCDE | Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico
ODS | Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
ONU | Organização das Nações Unidas
P&D | Pesquisa e Desenvolvimento
PBIA | Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
PDDE | Programa Dinheiro Direto na Escola
Pisa | Programa Internacional de Avaliação de Estudantes
Pnae | Programa Nacional de Alimentação Escolar
PNPD em IA | Programa Nacional de Pós-doutorado em Inteligência Artificial da Capes
PRF | Polícia Rodoviária Federal
PTE | Plano de Transição Ecológica
RFB| Receita Federal do Brasil
RFEPCT | Rede Federal de Educação Profissional, Científica e Tecnológica
SAM/CC/PR | Secretaria de Articulação e Monitoramento da Casa Civil da Presidência da República
SBPC | Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência
Sebrae | Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas
Serpro | Serviço Federal de Processamento de Dados
Setad/MCTI | Secretaria de Ciência e Tecnologia para Transformação Digital do MCTI
Sexec/MCTI | Secretaria Executiva do MCTI
SGD | Secretaria de Governo Digital do MGI
Sinapad | Sistema Nacional de Processamento de Alto Desempenho
Sine | Sistema Nacional de Emprego
Sisp | Sistema de Administração dos Recursos de Tecnologia da Informação
STEM | do acrônimo em Inglês para: Science, Technology, Engineering and Mathematics ou Ciências,
Tecnologia, Engenharia e Matemática
SUS | Sistema Único de Saúde
TI | Tecnologia da Informação
TIC | Tecnologias da Informação e Comunicação
UF | Unidades da Federação
UFAL | Universidade Federal de Alagoas
100
Referências
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artificial no Brasil: GT-IA da Academia Brasileira de Ciências / coordenador do GT – IA Virgílio
Augusto Fernandes Almeida. Rio de Janeiro, RJ: 2023. Disponível em: http://www.abc.org.br/wp-content/
uploads/2023/11/recomendacoes-para-o-avanco-da-inteligencia-artificial-no-brasil-abc-novembro-2023-
GT-IA .pdf
ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DAS EMPRESAS DE SOFTWARE - ABES. Mercado Brasileiro de
Software – Panorama e Tendências 2024. São Paulo: ABES, 2024. Disponível em: https://abes.com.br/
dados-do-setor/
BERREBY, David. As use of A.I. soars, so does the energy and water it requires. Fev 2024. Disponível
em: https://e360.yale.edu/features/artificial-intelligence-climate-energy-emissions
BRASSCOM. Demanda de talentos em TIC e estratégia Sigma-TCEM: Relatório de Inteligência e
Informação BRI2-2021-007 - v112. São Paulo: 2021. Disponível em: https://brasscom.org.br/wp-content/
uploads/2021/12/BRI2-2021-007-01-Demanda-de-Talentos-em-TIC -e-Sigma-TCEM-v117.pdf
BRASIL. Governo Federal. Portal Brasileiro de dados abertos. 2025. Disponível em: https://dados.gov.
br/home
BRASIL. Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação - MCTI. Centros de pesquisa aplicada em
inteligência artificial. 2023. Disponível em: https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-o-mcti/
transformacaodigital/inteligencia-artificial-centros
BRASIL. Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação - MCTI. Lançada a terceira rodada do programa
Soluções de IA para o Poder Público. 2024c. Disponível em: https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe
-o-mcti/noticias/2024/02/lancada-a-terceira-rodada-do-programa-solucoes-de-ia-para-o-poder-publico
BRASIL. Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação - MCTI. Portaria MCTI nº 8.251, de 07.06.2024.
Institui Grupo de Trabalho de Apoio Operacional com o objetivo de propor o Plano Brasileiro de
Inteligência Artificial - PBIA. 2024a. Disponível em: https://antigo.mctic.gov.br/mctic/opencms/legislacao/
portarias/Portaria_MCTI_n_8251_de_07062024.html#:~:text=Institui%20Grupo%20de%20Trabalho%20
de,do%20Par%C3%A1grafo%20%C3%9Anico%2C%20do%20art.
BRASIL. Ministério das Minas e Energia – MME. MME e EPE mapeiam soluções para atender
crescente demanda dos Data centers no Brasil. Mai 2024b. Disponível em: https://www.gov.br/mme/
pt-br/assuntos/noticias/mme-e-epe-mapeiam-solucoes-para-atender-crescente-demanda-dos-
w-data-centers-no-brasil
BRASIL. Ministério do Planejamento, orçamento e Gestão – MPOG. Secretaria de Logística e
Tecnologia da Informação. Instrução Normativa nº 4, de 12 abril de 2012. Institui a Infraestrutura
Nacional de Dados Abertos - INDA. 2012b. Disponível em: https://www.gov.br/governodigital/pt-br/
legislacao/InstrucaoNormativaINDA42012.pdf
IA para o bem de todos
Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
101
BRASIL. Presidência da República. Decreto nº 6.666 de 27 de novembro de 2008. Institui no
âmbito do Poder Executivo federal, a Infra-Estrutura Nacional de Dados Espaciais - INDE, e dá outras
providências. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2007-2010/2008/decreto/d6666.htm
BRASIL. Presidência da República. Decreto nº 7.724 de 16 de maio de 2012. Regulamenta a Lei
nº 12.527, de 18 de novembro de 2011, que dispõe sobre o acesso a informações previsto no inciso
XXXIII do caput do art. 5º, no inciso II do § 3º do art. 37 e no § 2º do art. 216 da Constituição. 2012a.
Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2011-2014/2012/decreto/d7724.htm
BRASIL. Presidência da República. Decreto nº 8.777 de 11 de maio de 2016. Institui a Política de
Dados Abertos do Poder Executivo federal. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_
ato2015-2018/2016/decreto/d8777.htm
BRASIL. Presidência da República. Decreto nº 10.046 de 9 de outubro de 2019. Dispõe sobre a
governança no compartilhamento de dados no âmbito da administração pública federal e institui o
Cadastro Base do Cidadão e o Comitê Central de Governança de Dados. Disponível em: https://www.
planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2019-2022/2019/decreto/d10046.htm
BRASIL. Presidência da República. Lei nº 12.527, de 18 de novembro de 2011. Regula o acesso a
informações previsto no inciso XXXIII do art. 5º, no inciso II do § 3º do art. 37 e no § 2º do art. 216
da Constituição Federal; altera a Lei nº 8.112, de 11 de dezembro de 1990; revoga a Lei nº 11.111, de
5 de maio de 2005, e dispositivos da Lei nº 8.159, de 8 de janeiro de 1991; e dá outras providências.
Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2011-2014/2011/lei/l12527.htm
BRASIL. Presidência da República. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de
Dados Pessoais (LGPD). Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_ato2015-2018/2018/lei/
l13709.htm
CENTRO REGIONAL DE ESTUDOS PARA O DESENVOLVIMENTO DA SOCIEDADE DA
INFORMAÇÃO - CETIC.BR. Pesquisa sobre o uso das tecnologias de informação e comunicação
no setor público brasileiro – TIC Governo Eletrônico 2021. Disponível em: https://cetic.br/media/docs/
publicacoes/2/20220725170710/tic_governo_eletronico_2021_livro_eletronico.pdf
CENTRO REGIONAL DE ESTUDOS PARA O DESENVOLVIMENTO DA SOCIEDADE DA
INFORMAÇÃO - CETIC.BR. Pesquisa sobre o uso das tecnologias de informação e comunicação
no setor público brasileiro – TIC Governo Eletrônico 2023. 2023b. Disponível em: https://cetic.br/
media/docs/publicacoes/2/20241104103247/tic_governo_eletronico_2023_livro_eletronico.pdf
CENTRO REGIONAL DE ESTUDOS PARA O DESENVOLVIMENTO DA SOCIEDADE DA
INFORMAÇÃO - CETIC.BR. TIC Domicílios – 2023. São Paulo: CETIC, 2023a. Disponível em: https://
cetic.br/pt/tics/domicilios/2023/domicilios/
CENTRO REGIONAL DE ESTUDOS PARA O DESENVOLVIMENTO DA SOCIEDADE DA
INFORMAÇÃO - CETIC.BR. TIC Empresas – 2023. São Paulo: CETIC, 2023c. Disponível em: https://
cetic.br/pt/pesquisa/empresas/indicadores/
CONFEDERAÇÃO NACIONAL DA INDÚSTRIA – CNI. Produtividade do Brasil tem um dos mais
fracos desempenhos em 2019-2021. Produtividade na indústria, v.6, n.4, Outubro/Dezembro 2022.
102
Disponível em: https://static.portaldaindustria.com.br/media/filer_public/08/87/08875331-10da-49e9-83b6-
b9ec20d184d9/produtividade_na_industria_outubro-dezembro_2022.pdf
EASTWOOD, Brian. Industry now dominates AI research. MIT Sloan School of
Management, may 2023. Disponível em: https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/
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EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA E INOVAÇÃO INDUSTRIAL – EMBRAPII.
Inteligência Artificial terá impacto positivo na competitividade da
indústria, aponta pesquisa. 13 mai, 2021. Disponível em: https://embrapii.org.br/
inteligencia-artificial-tera-impacto-positivo-na-competitividade-da-industria-aponta-pesquisa/
EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA - EPE. Balanço Energético Nacional 2023. Disponível
em: https://www.epe.gov.br/sites-pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoes/PublicacoesArquivos/
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EMPRESA DE PESQUISA ENERGÉTICA - EPE. Balanço Energético Nacional 2024. Disponível em:
https://www.epe.gov.br/pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoes/balanco-energetico-nacional-2024
GOOGLE FOR STARTUPS. Startups & inteligência artificial generativa. Destravando o seu potencial
no Brasil. Disponível em: https://services.google.com/fh/files/events/relatorio_startups_genai.pdf
LAMB, C.L. Ética em IA e IA ética: prolegômenos e estudo de casos significativos. Revista USP, n. 141,
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