Eixo 5: Apoio ao processo regulatório e de governança da IA 42
4. Governança e monitoramento do Plano de IA para o Bem de Todos 45
Anexo 1. Ações de impacto imediato 47
Anexo 2. Ações estruturantes 67
Anexo 3. Glossário dos termos utilizados no PBIA 93
Siglas e abreviaturas encontradas nesta publicação 97
Referências 100
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IA para o bem de todos
Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
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Apresentação
É com grande satisfação que apresento a versão final do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), uma
iniciativa estratégica do Conselho Nacional de Ciência e Tecnologia (CCT), do governo federal, sob a
coordenação do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), com o apoio do Centro de Gestão e
Estudos Estratégicos (CGEE), para posicionar o Brasil na vanguarda do desenvolvimento e da aplicação
responsável da inteligência artificial.
Por todo o mundo, testemunhamos uma verdadeira corrida para garantir o domínio das tecnologias
de inteligência artificial. Como nação soberana e comprometida com o bem-estar de nossa população,
não podemos ficar à margem dessa revolução. O PBIA nasce da convicção de que o Brasil não apenas
deve participar dessa jornada, mas pode e deve fazê-lo de modo a refletir nossos valores, prioridades e
desafios particulares.
A inteligência artificial representa um poderoso conjunto de tecnologias com potencial para transformar
praticamente todos os setores da sociedade. Ela exige infraestrutura robusta de computação e tem a
capacidade de apresentar soluções inovadoras para os mais diversos desafios, desde os cotidianos até os
mais complexos problemas nacionais.
Nossa visão é clara: queremos que o Brasil seja um modelo global de eficiência e inovação no uso sustentável
da inteligência artificial, inclusive no setor público. Não desejamos simplesmente importar soluções;
queremos desenvolvê-las aqui, por brasileiros e para brasileiros, considerando nossas particularidades
sociais, culturais e econômicas.
Para concretizar essa visão, o PBIA prevê investimentos de R$ 23 bilhões até 2028. Estes recursos,
provenientes de diversas fontes como crédito, recursos públicos e contrapartida de investimento privado,
serão direcionados para fortalecer nossa infraestrutura tecnológica, capacitar profissionais e fomentar a
pesquisa e inovação em IA no País.
Um dos projetos mais emblemáticos deste esforço é a criação de nossa “nuvem soberana”, uma infraestrutura
nacional de armazenamento de dados. Esta iniciativa é fundamental para proteger informações estratégicas
de instituições públicas nacionais, garantindo nossa soberania digital.
O PBIA não é apenas um plano tecnológico. Nosso objetivo é garantir que a inteligência artificial melhore
a vida do povo brasileiro, promovendo inclusão social e oferecendo soluções tangíveis em áreas prioritárias
como saúde e educação.
Sabemos que, como toda inovação disruptiva, a IA traz tanto oportunidades quanto desafios.
Estamos atentos aos potenciais impactos no mercado de trabalho e, por isso, o Plano coloca ênfase
especial na capacitação profissional e na geração de novas oportunidades de emprego. Queremos não
apenas preparar nossos cidadãos para os empregos do futuro, mas também criar todo um ecossistema
produtivo em torno dessas tecnologias.
A força do PBIA está em sua capacidade de conectar a inovação tecnológica com a resolução de problemas
nacionais concretos. O PBIA representa não apenas um compromisso governamental, mas uma parceria
que envolve toda a sociedade brasileira. Pesquisadores, empresários, trabalhadores, estudantes e cidadãos
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de todas as regiões do País são chamados a contribuir para essa construção coletiva de um futuro onde
a tecnologia serve ao bem comum.
Estamos diante de uma oportunidade histórica. Com o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial, damos
um passo decisivo para garantir que o Brasil não seja apenas um consumidor passivo de tecnologias
desenvolvidas alhures, mas um protagonista ativo na definição dos rumos da inteligência artificial global,
sempre com o olhar voltado para as necessidades e aspirações de nosso povo.
Juntos, faremos da inteligência artificial uma poderosa aliada na construção de um Brasil mais justo,
próspero e tecnologicamente soberano.
Luciana Santos
Ministra da Ciência, Tecnologia e Inovação
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Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
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Introdução1
Inteligência pode ser definida como a capacidade de aprender e executar processos e técnicas adequados
para resolver problemas no contexto de um mundo incerto e sempre variável. Por exemplo, um robô
de automação industrial típico, totalmente pré-programado, é flexível, preciso e consistente, mas
não inteligente.
O termo inteligência artificial (IA) foi proposto originalmente pelo professor John McCarthy em 1955 como
“a ciência e a engenharia de fazer máquinas inteligentes”. Uma definição mais contemporânea descreve
a IA como um conjunto de modelos, algoritmos, técnicas e processos que podem ser implementados
em sistemas computacionais capazes de, para um determinado conjunto de objetivos definidos pelo ser
humano, realizar previsões, fornecer recomendações ou tomar decisões que influenciam ambientes reais
ou virtuais. De forma mais abstrata, alguns definem IA como a “capacidade dos sistemas de computador
ou algoritmos de imitar o comportamento humano inteligente”.
Deste modo, a inteligência artificial (IA) emerge como uma das maiores forças transformadoras de
nossa era, representando não uma revolução isolada, mas a continuidade de ondas anteriores associadas
à informatização e conexão através da Internet, entre outros avanços que continuam a remodelar
profundamente nossa sociedade, economia e estruturas governamentais. A IA, especialmente com os
recentes avanços em IA generativa, surge como uma nova onda de inovação nesse contexto, após as
ondas iniciais da computação e da internet.
Assim como nas ondas anteriores, o momento atual de transformação tecnológica acelerada oferece
oportunidades únicas para países em desenvolvimento acelerarem seu progresso, reduzindo a defasagem
em relação às nações desenvolvidas. O Brasil, em particular, apresenta características que o posicionam de
forma privilegiada nesse contexto. Após diversas reformas, a economia brasileira recuperou sua estabilidade
e acumulou reservas internacionais expressivas.
A recente aprovação da reforma tributária e do novo regime fiscal tem pavimentado o caminho para um
novo horizonte de investimentos para o País, que vem sendo retroalimentado pela nova política industrial
e pelo descontingenciamento dos fundos de desenvolvimento científico e tecnológico (FNDCT e Funttel).
Com uma população jovem e muito ágil na adoção de novas tecnologias, o País também avançou bastante
nas últimas décadas na expansão de sua rede de ensino e pesquisa e na estruturação de seu ecossistema
de inovação. O País também conta com um conjunto de bases de dados nacionais diversas em diferentes
e importantes áreas, como saúde, agricultura e sistema financeiro, entre outras. Também apresenta
iniciativas estruturantes, como os Centros de Pesquisa Aplicada (CPA) (Brasil, 2024) em inteligência
artificial, a Rede Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI)/Empresa Brasileira de Pesquisa e
Inovação Industrial (Embrapii) e o lançamento de editais de estímulo ao desenvolvimento de soluções
inovadoras para diversos setores governamentais e privados. A matriz energética predominantemente
limpa do Brasil (EPE, 2023) representa ainda uma vantagem competitiva importante, possibilitando
o desenvolvimento de soluções de IA mais sustentáveis e alinhadas com os objetivos globais de
redução de emissões.
1 A presente publicação é um documento de referência do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial. Os Anexos 1 e 2, que contêm
as ações de impacto e estruturantes, serão regularmente atualizados. As informações decorrentes de atualizações do Plano
poderão ser acompanhadas por meio do site do MCTI.
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No entanto, para alavancar plenamente seu potencial, o País enfrenta grandes desafios. Por exemplo, faz-se
necessário ampliar substancialmente os investimentos em pesquisa e desenvolvimento (P&D), implementar
uma infraestrutura digital e computacional de ponta, e garantir a interoperabilidade, a disponibilidade
e o acesso aos dados. Na prática, o desafio da implantação de infraestrutura computacional e de dados
significa a instalação de supercomputadores de alto desempenho dedicados à IA, a expansão de data
centers de última geração e o fortalecimento das redes de comunicação de alta velocidade.
Paralelamente, é fundamental intensificar a formação ampla em IA, com o desenvolvimento de programas
de capacitação em todos os níveis, desde a educação básica até a pós-graduação, além da requalificação
da mão de obra existente, de forma a se adequar às novas exigências e oportunidades do mercado de
trabalho, criando uma força de trabalho qualificada tanto para o desenvolvimento quanto para o uso
eficaz e crítico de tecnologias de IA. A formação de um corpo técnico qualificado e a criação de postos de
trabalho compatíveis é fundamental para a retenção de talentos e soberania tecnológica do País. É também
fundamental fomentar ecossistemas de IA nas diversas regiões brasileiras que promovam a colaboração
entre empresas, universidades e governo para impulsionar a inovação e o desenvolvimento de uma
inteligência artificial adequada às características brasileiras.
Tais desafios, típicos de uma nação cuja trajetória de desenvolvimento permanece incompleta,
são multifacetados e demandam soluções inovadoras. Na área da saúde, por exemplo, apesar de o
País contar com um sistema ramificado, descentralizado e universal, há importantes desafios a serem
superados para alcançar uma saúde de qualidade para todos, inclusive para comunidades isoladas
onde o acesso a um posto de saúde pode levar dias. Nesse cenário, a IA apresenta um potencial
transformador para o bem. Quando devidamente implantada, ela pode contribuir para otimizar a
gestão de recursos e fluxos de pacientes, reduzindo filas e tempos de espera; aprimorar a precisão e
velocidade de diagnósticos; e viabilizar soluções de telemedicina avançada, aproximando cuidados
especializados de comunidades remotas.
O Brasil é também um dos maiores produtores de alimentos do mundo (FAO, 2023), mas enfrenta desafios
significativos, como a necessidade de reduzir o desperdício nas etapas de transporte e comercialização, e
apoiar pequenos agricultores que carecem de acesso a informações e tecnologias que poderiam aumentar
sua produtividade. A IA pode desempenhar um papel importante nesse cenário, contribuindo desde
o fornecimento de assistência técnica personalizada sobre as melhores práticas agrícolas, baseadas em
dados de solo e clima, até a otimização das cadeias de insumos e distribuição.
Em suma, ao falarmos sobre a necessidade de uma IA adequada às características brasileiras, devemos
levar em consideração que os desafios do País possuem suas peculiaridades. A disponibilidade de recursos
tecnológicos e materiais é limitada, e tanto a capacidade técnica quanto a literacia em IA são muito
diversas, conformando um cenário único, mas de alta relevância, para a solução desses desafios e
problemas utilizando IA.
Embora a IA não seja uma panaceia, ela se mostra uma forte aliada no desenvolvimento de alternativas
sustentáveis e integradas ao meio ambiente para melhorar a vida das pessoas. Soluções piloto surgem em
novos centros de pesquisa, empresas, startups e universidades. O Brasil, com seus centros de excelência,
pesquisadores e empreendedores altamente qualificados, está na direção certa para enfrentar este amplo
conjunto de desafios com soluções viáveis e eficientes, mas precisa acelerar sua jornada, por meio de
esforços para superação de grandes gargalos.
Foi a partir dessas premissas que a formulação de um Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
(PBIA) foi demandada ao Conselho Nacional de Ciência e Tecnologia (CCT), no dia 7 de março de 2024.
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Na ocasião, o Presidente da República enfatizou a necessidade de desenvolver e adotar uma tecnologia que
melhorasse a vida do cidadão brasileiro e que fosse pautada por princípios éticos e não discriminatórios,
servindo de exemplo para o mundo:
... uma inteligência artificial do bem, e não uma inteligência artificial do mal. Uma
inteligência artificial para ajudar a cuidar da saúde, para ajudar a cuidar do povo
pobre, para melhorar a descarbonização do planeta Terra, e não uma inteligência
artificial para contar fake news todo santo dia aos ouvidos e olhos de bilhões e bilhões
de seres humanos.
O PBIA é, assim, um plano orientado à superação de grandes desafios nacionais em áreas específicas com
potencial de impacto positivo no bem-estar de brasileiras e brasileiros. O Plano inspira-se em experiências
internacionais, adaptando-as à realidade brasileira de modo a aproveitar as vantagens comparativas do
País, como sua matriz energética limpa, capacidade de pesquisa de ponta, e capacitação tecnológica em
setores estratégicos como agricultura, saúde e meio ambiente.
Para concretizar as mudanças almejadas, o PBIA busca:
• melhorar a vida dos brasileiros por intermédio de inovações em inteligência artificial voltadas
para a melhoria da capacidade produtiva nacional e o bem-estar social;
• posicionar o Brasil na vanguarda tecnológica avançada com infraestrutura computacional
para impulsionar pesquisas, desenvolvimentos tecnológicos e inovações de ponta em IA;
• desenvolver modelos de linguagem de grande escala (LLM) [do acrônimo em Inglês, Large
Language Models] para inteligência artificial em português, baseados em dados nacionais; e
• fortalecer a liderança global do Brasil, promovendo o desenvolvimento tecnológico em
inteligência artificial com soberania e compartilhamento internacional de capacidades.
Para alcançar esses objetivos, o Plano enfatiza a necessidade de investimentos significativos e de longo prazo
em P&D, com a criação de mecanismos para incentivar maior participação do setor privado. Fomenta a
colaboração entre academia e indústria, além de apoiar o estabelecimento de um arcabouço regulatório
propício à inovação responsável. Deste modo, o Pbia se alinha a outras iniciativas regulatórias em curso
nos âmbitos legislativo, judiciário e executivo.
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial foi elaborado sob a orientação estratégica do CCT, que
desempenhou um papel central na concepção e direcionamento do Plano.2 As instituições que compõem
o Conselho contribuíram com propostas fundamentais e percepções valiosas, estabelecendo as bases
para uma política de IA alinhada com as necessidades e potencialidades do País.
Ao longo de quatro meses, diversas atividades foram realizadas para elaboração do Plano. Ocorreram duas
reuniões de trabalho do CCT, resultando no recebimento de 38 documentos com mais de 300 propostas.
Organizaram-se também seis oficinas temáticas, com cerca de 300 participantes, sendo estes, membros do
2 Conforme a Portaria MCTI Nº 8.251/2024 (Brasil, 2024a), a elaboração do PBIA foi coordenada por um Grupo de Trabalho
liderado pela Secretaria Executiva (Sexec/MCTI), incluindo representantes da Secretaria de Ciência e Tecnologia para
Transformação Digital do MCTI (Setad/MCTI), do CCT e um assessor especial da Ministra de Estado da Ciência, Tecnologia
e Inovação. Contou com a participação de representantes dos seguintes órgãos e instituições: Secretaria de Articulação e
Monitoramento da Casa Civil da Presidência da República (SAM/CC/PR), Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio
e Serviços (MDIC), Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos (MGI), Ministério da Justiça e Segurança Pública
(MJSP), Ministério das Relações Exteriores (MRE), CGEE, Confederação Nacional da Indústria (CNI) e acadêmicos.
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CCT, especialistas em IA, representantes de instituições públicas de Tecnologia da Informação (TI), do setor
privado, sociedade civil, governo federal, e órgãos de regulação e controle. Nestas oficinas os participantes
compartilharam perspectivas sobre visão de futuro, aplicações potenciais e necessidades específicas de
cada setor. Paralelamente, foram conduzidas mais de 30 reuniões bilaterais com instituições públicas e
privadas, visando a identificar e desenhar iniciativas concretas de aplicação de IA em áreas prioritárias,
com o objetivo de enfrentar gargalos específicos e de relevância para a população brasileira. Esse processo,
que contou com a participação ativa de 117 instituições públicas, privadas e da sociedade civil, assegurou
que o PBIA fosse construído sobre uma base sólida de conhecimento técnico, alinhado às demandas reais
dos diversos setores da sociedade e do governo.
O resultado desse processo foi uma proposta de Plano Brasileiro de Inteligência Artificial que
representa um compromisso ambicioso e necessário com o futuro do Brasil. O PBIA visa a desenvolver
e implementar tecnologias de IA que impulsionem o progresso econômico e tecnológico do
País, atendendo simultaneamente às necessidades reais da população brasileira e respeitando nossa
diversidade e valores culturais. O PBIA propõe a criação de um ecossistema de inovação responsável,
onde o desenvolvimento tecnológico e as considerações éticas e sociais caminham lado a lado. Com essa
abordagem, o Brasil se posiciona na vanguarda do desenvolvimento de IA, servindo como um exemplo
global de utilização dessa tecnologia em benefício de toda a sociedade. Nos capítulos seguintes, está
detalhado como essa visão se traduz em ações concretas para realizar o potencial transformador de
uma IA para o Bem de Todos.
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1. O contexto da inteligência artificial no
mundo e no Brasil
1.1. O que é inteligência artificial?
Para os propósitos deste Plano, define-se inteligência artificial como o conjunto de modelos,
algoritmos, técnicas e metodologias que podem ser implementados como sistemas computacionais
que produzem resultados como previsões, classificações, recomendações e decisões, a partir de
processos de aprendizagem baseados em grande volume de dados 3, com potencial para influenciar
ambientes físicos e virtuais. Podemos destacar as seguintes características típicas desses sistemas
baseados em inteligência artificial:
• operam com diferentes graus de autonomia para atingir objetivos definidos explícita ou
implicitamente;
• utilizam insumos (p.ex., dados) gerados por máquinas (p.ex., sensores, câmeras) e/ou humanos
para perceber e analisar ambientes;
• constroem modelos abstratos a partir desses insumos por meio de uma variedade de processos
e técnicas de treinamento automatizados em diferentes graus;
• aplicam esses modelos a diferentes cenários, para realizar inferências, gerar informações (p.ex.,
previsões, recomendações), executar ações ou apoiar a tomada de decisões;
• podem ser especializados em tarefas de variado grau de especificidade, desde atividades
peculiares a sistemas de propósito geral, capazes de realizar uma gama de trabalhos: e
• incluem subtipos como IA generativa, capazes de gerar, modificar significativamente ou
sintetizar diversos tipos de conteúdo, incluindo texto, imagens, áudio, vídeo e código de
software, muitas vezes de forma indistinguível do conteúdo produzido por humanos.
Esta combinação de análise e modelagem de dados com alto poder computacional confere à IA um potencial
transformador sem precedentes, capaz de transformar diversos setores da sociedade e da economia.
1.2. O potencial transformador da inteligência artificial
A inteligência artificial representa uma das forças tecnológicas mais transformadoras de nosso tempo,
com potencial para remodelar praticamente todos os setores da atividade humana. A emergência da
IA generativa, capaz de gerar conteúdos significativos, novos ou aperfeiçoados a partir de dados existentes,
amplia ainda mais esse potencial transformador. A IA já está reformulando setores inteiros, desde a
educação até o entretenimento, exigindo uma reavaliação contínua das políticas públicas para garantir
que seu uso seja benéfico e ético.
A disponibilização de múltiplos modelos de IA generativa para uso público a partir de 2022 marcou um
momento crucial na evolução da inteligência artificial. Tais modelos atraíram milhões de usuários em
poucos dias, demonstrando o amplo interesse e a acessibilidade da IA generativa para o público geral.
Se, por um lado, as capacidades de geração de conteúdo demonstradas por esses modelos levaram a uma
3 É comum ser baseado em grandes volumes de dados, mas não se trata de condição necessária para a IA.
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percepção de que o mundo está diante de uma nova “revolução tecnológica”, por outro, a inteligência
artificial não é de fato um fenômeno novo. Suas raízes estão no desenvolvimento inicial da computação
nos anos 1940 e 1950 (Figura 1 ), consolidando-se nos anos 1980-1990, e se desenvolvendo de maneira
acelerada a partir do início do século XXI.
Primórdios
Anos 1940: Alan Turing propõe a ideia de “máquinas que podem pensar” e introduz
o conceito teórico da “Máquina de Turing”.
1950: Turing publica “Computing Machinery and Intelligence ”, propondo o
Teste de Turing.
1956: Conferência de Dartmouth cunha o termo “inteligência artificial”.
Anos 1960-1970: Desenvolvimento de primeiros programas de IA, como ELIZA.
Consolidação
1971: Lançamento do microprocessador Intel 4004, marcando um avanço
significativo na capacidade de processamento.
Anos 1980: Avanços em sistemas especialistas e redes neurais.
1997: Deep Blue da IBM derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.
Anos 1990-2000: Desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina,
aumento do poder computacional e acesso a grandes quantidades de dados.
Era Moderna
2006: NVIDIA lança a plataforma CUDA, permitindo o uso de GPUs para
aprendizado profundo.
2010: Início de avanços significativos em deep learning .
2012: Rede neural AlexNet vence a competição ImageNet usando GPUs.
2016: Google lança a Tensor Processing Unit (TPU); AlphaGo derrota Lee Sedol no Go.
2022: OpenAI lança ChatGPT, tornando a IA acessível ao público em geral.
2025: Lançamento do modelo de IA chinês que revolucionou o mercado com
custos reduzidos de operação e menor uso de recursos computacionais em relação
à concorrência.
Figura 1 – Dos primórdios à Era Moderna: uma linha do tempo da inteligência artificial
Fonte: Elaboração própria
Revoluções tecnológicas são verdadeiras “constelações interdependentes de inovações técnicas” muito
mais amplas e profundas do que tecnologias revolucionárias individuais, e incluem uma tecnologia de
aplicação pervasiva (por exemplo, motor de combustão interna ou, no caso atual, microprocessadores)
e um insumo barato (por exemplo, petróleo ou dados). Elas moldam não apenas a economia, mas
também as estruturas governamentais e a própria sociedade, produzindo um novo “paradigma tecno-
econômico” – isto é, a forma mais adequada de se aproveitar o potencial da revolução tecnológica
em curso. Compreender a dinâmica de uma revolução tecnológica é essencial para que países emergentes
como o Brasil possam identificar e aproveitar as janelas de oportunidade que surgem, permitindo acelerar
seus processos de desenvolvimento e reduzir a defasagem em relação aos países líderes. Essas janelas se
modificam à medida que as tecnologias evoluem, exigindo estratégias ágeis e flexíveis. Nessa transição,
abrem-se simultaneamente duas janelas: o rejuvenescimento de setores maduros, impulsionado pela rápida
absorção das novas tecnologias em suas fases iniciais, e o surgimento de novas aplicações tecnológicas,
que frequentemente criam, no processo, novos setores industriais (Perez, 2001 ). Para aproveitá-las, os países
em desenvolvimento precisam fortalecer suas capacidades tecnológicas, humanas e gerenciais, além de
adotar novos modelos organizacionais e estabelecer parcerias estratégicas.
A experiência asiática recente demonstra que o Estado desempenha um papel fundamental na articulação
desse processo de desenvolvimento, atuando de forma descentralizada e sinérgica com os demais atores
públicos e privados para promover o aprendizado, a inovação e os investimentos necessários.
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O contexto da inteligência artificial no mundo e no Brasil
Entretanto, o processo de transformação disruptiva traz também múltiplos impactos da IA sobre
a sociedade. Primeiramente, a IA tem o potencial de transformar profundamente a democracia e a
integridade da informação. Ela pode tanto fortalecer processos democráticos por meio de análises mais
precisas de dados que ajudam a aperfeiçoar a entrega de serviços e bens públicos, quanto representar
riscos à democracia, exigindo vigilância constante contra a disseminação de desinformação que afeta a
percepção dos cidadãos sobre a realidade social.
A relação homem-máquina e as questões éticas associadas são também críticas, pois redefinem interações
e atribuições, enquanto trazem à tona questões sobre justiça, transparência, autonomia, responsabilidade,
amparo a questões éticas e valores humanos, entre outras (Meira, 2024). Por exemplo, se modelos de
inteligência artificial são capazes de tomar decisões autônomas e colocá-las em prática, quem é legalmente
responsável por decisões equivocadas? Quando essas decisões envolvem custos de oportunidade ou
aspectos éticos, como a máquina deve pesá-los em seus processos decisórios? Essas questões normativas
extrapolam o escopo tecnológico e adentram campos da filosofia, sociologia e direito. O desenvolvimento
acelerado da IA demanda marcos regulatórios ágeis que garantam seu uso ético e seguro, protegendo
organizações e consumidores finais sem inibir a inovação.
De maneira semelhante, nas áreas de educação e trabalho, a IA oferece oportunidades de personalização do
ensino e do aprendizado contínuo, mas desafia estruturas tradicionais de emprego, exigindo adaptação e
requalificação (ABC, 2023). Entender a dinâmica das revoluções tecnológicas é também importante quando
se trata dos efeitos de novas tecnologias sobre empregos e ocupações. Historicamente, as revoluções
industriais-tecnológicas suscitam preocupações sobre o desemprego tecnológico. Este fenômeno é
recorrente desde a primeira revolução industrial, que desencadeou o movimento ludista no início do
século XIX (Perez; Leach, 2022).
Analisando publicações das décadas de 1920 e 1930, período marcado pela revolução da produção
em massa, observa-se uma retórica similar de apreensão quanto às tecnologias de automação
mecânica. 4 Contudo, nas duas décadas subsequentes, essas mesmas inovações tecnológicas
contribuíram significativamente para o advento da era conhecida como “Anos Dourados” do
capitalismo. Este período foi caracterizado por indicadores econômicos notavelmente positivos:
níveis de ocupação dos trabalhadores próximos ao pleno emprego; aumento substancial dos salários
reais; concomitantemente ao crescimento dos lucros empresariais. Foi neste período, inclusive, que
o Brasil se industrializou e cresceu de maneira acelerada.
A trajetória histórica sugere um padrão: após um período inicial de apreensão, as sociedades tendem
a se adaptar às novas tecnologias, frequentemente resultando em benefícios econômicos e sociais
abrangentes. Este processo de adaptação envolve a reconfiguração do mercado de trabalho, o
desenvolvimento de novas habilidades e a criação de setores econômicos anteriormente inexistentes.
O paralelo histórico entre a IA e outras inovações disruptivas, como a introdução dos plásticos na
década de 1930 ou a eletrificação no final do século XIX, oferece lições valiosas. Essas tecnologias,
inicialmente vistas como ameaças ao emprego em setores estabelecidos, acabaram por gerar novas
indústrias e oportunidades de trabalho.
É importante notar, contudo, que a transição raramente é uniforme ou sem desafios. Este processo requer
uma abordagem proativa na formulação de políticas públicas que facilitem a transição, promovam a
4 Dados da Web of Science mostram que o termo “desemprego tecnológico” surgiu em publicações científicas em 1930, teve um
pico até 1942, depois caiu em desuso, ressurgindo brevemente nos anos 1960 e ganhando força novamente apenas a partir dos
anos 2000. O Google Ngram Viewer mostra padrão similar em livros, com picos em 1933 e após 2010.
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requalificação da força de trabalho e estimulem a inovação em setores emergentes. Tais políticas são
essenciais para que países e regiões aproveitem as janelas de oportunidade tecnológica abertas durante
períodos de transformação, maximizando os benefícios socioeconômicos e minimizando os impactos
negativos dessas mudanças.
Outro aspecto crítico é o impacto da IA sobre o meio ambiente e sustentabilidade ambiental. Os efeitos
são duais e por vezes contraditórios. Por um lado, a IA oferece ferramentas para monitoramento
ambiental, otimização do uso de recursos em processos produtivos, e eficiência de sistemas de energia.
Por outro, modelos de IA levantam preocupações sobre consumo energético e de recursos hídricos.
Segundo estimativas da Agência Internacional de Energia (IEA), em 2026, data centers serão responsáveis
por cerca de 6% do consumo total de eletricidade nos Estados Unidos da América (EUA), 5% na
União Europeia e 3% na China, e por 18% na Dinamarca e 30% na Irlanda (WEF, 2024). Devido à
necessidade de água para refrigerar infraestruturas de computação e armazenamento de dados, estima-
se que a cada sessão interativa com o modelo GPT-3 (10-50 perguntas e respostas) consome meio
litro de água fresca. O consumo de água para resfriamento dos data centers do Google, estimado em
19 bilhões de litros de água em 2022 (Berreby, 2024), é comparável ao de uma cidade de 150 a 200 mil
habitantes (Florianópolis com 500 mil habitantes, por exemplo, consome cerca de 25 bilhões de litros
de água por ano). Outro fator que deve ser considerado ao avaliar o impacto da IA no meio ambiente
é o potencial dano ambiental gerado pela fabricação de computadores, bem como o descarte de
resíduos eletrônicos provenientes de máquinas obsoletas.
Soberania tecnológica e cooperação internacional emergem como temas centrais, com países buscando
autonomia estratégica e reconhecendo a necessidade de colaboração global. Nesse contexto, questões
relacionadas à segurança de dados e aos modelos construídos a partir deles ganham nova dimensão,
exigindo novos arcabouços para proteção de propriedade intelectual e privacidade individual. A IA tem
profundas implicações para direitos humanos e inclusão, podendo ampliar oportunidades ou exacerbar
desigualdades (Lamb, 2024). Sistemas de IA que exibem vieses raciais, como carros autônomos com
dificuldades em reconhecer pedestres negros, evidenciam riscos de perpetuação de injustiças históricas.
Modelos de linguagem com viés de gênero também ameaçam reforçar estereótipos prejudiciais. Ademais,
o acesso desigual à infraestrutura e recursos para desenvolvimento de IA pode aprofundar o fosso
tecnológico entre nações, ampliando disparidades globais. Essas questões, somadas aos desafios de
segurança cibernética, exigem abordagens inovadoras e colaborativas para assegurar um futuro digital
mais equitativo e resiliente.
Esses impactos críticos da IA ilustram a amplitude e a profundidade de sua influência na sociedade
contemporânea. Eles ressaltam a necessidade de uma abordagem holística e estratégica para o
desenvolvimento e a implementação da IA, que considere não apenas seus benefícios potenciais,
mas também os desafios éticos, sociais, ambientais e econômicos que ela apresenta. Diante desses
impactos, é fundamental desenvolver uma estrutura robusta de governança e regulação ética
para a IA. Isso inclui a criação de marcos regulatórios que promovam a inovação responsável, garantam
a proteção de direitos individuais e coletivos, e estabeleçam padrões éticos para o desenvolvimento
e uso de sistemas de IA, que, ao mesmo tempo, devem satisfazer requisitos cada vez mais complexos
de segurança e robustez. À medida que avançamos na era da IA, é imperativo que governos, empresas
e sociedade civil trabalhem juntos para moldar um futuro em que a IA seja verdadeiramente uma
força para o bem comum.
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O contexto da inteligência artificial no mundo e no Brasil
1.3. Janelas de oportunidades para o Brasil
Aproveitando o impulso global da integração da IA em diversas esferas da atividade humana, o Brasil se
apresenta como um terreno fértil para a apropriação, adoção e adaptação dessas tecnologias. O País possui
vantagens únicas que podem ser exploradas para impulsionar o desenvolvimento tecnológico, e para
promover o crescimento econômico inclusivo e melhorar a qualidade de vida da população. Abrem-se,
assim, janelas de oportunidades para o Brasil se destacar e avançar no campo da inteligência artificial,
especialmente nas seguintes áreas:
• IA sustentável com matriz energética limpa: a matriz energética predominantemente
renovável do Brasil oferece uma vantagem competitiva única para o desenvolvimento de IA
sustentável. O País pode se posicionar como líder em data centers e infraestrutura de IA de
baixo impacto ambiental, atraindo investimentos e promovendo inovações em computação
verde e eficiência energética em IA. Importante ressaltar que a IA sustentável vai além do uso
de energia limpa, demandando novos mecanismos e tecnologias de hardware e software que
promovam o uso racional de energia e sua adequação à realidade do País;
• IA para meio ambiente e biodiversidade: a vasta diversidade ambiental do Brasil, combinada
com desafios de preservação, cria oportunidades únicas para aplicações de IA em monitoramento
ambiental e na gestão sustentável de recursos;
• IA na saúde pública e no SUS: o Sistema Único de Saúde (SUS), um dos maiores sistemas de
saúde pública do mundo, oferece uma oportunidade para aplicações de IA em larga escala. O
vasto volume de dados de saúde gerados pelo SUS pode impulsionar soluções inovadoras para
melhorar diagnósticos, otimizar recursos, prever surtos de doenças e personalizar tratamentos,
além de atuar de forma pervasiva e personalizada em prevenção de doenças e qualidade de
vida para a população como um todo, potencialmente servindo como modelo global. O perfil
genético da população brasileira é outro ativo intangível estratégico que pode beneficiar o
desenvolvimento de aplicações de IA na área da medicina e biotecnologia;
• IA na agricultura: como um dos principais produtores agrícolas globais, o Brasil pode utilizar
IA para aumentar a produtividade, sustentabilidade e competitividade do setor. Importante
mencionar que a IA pode trazer benefícios em toda a cadeia de valor da produção de
alimentos, da análise dos solos à logística de distribuição e comercialização, passando pelo
acompanhamento das safras e o impacto de outros fatores, como clima e umidade;
• IA para inclusão social e redução de desigualdades: o potencial da IA para melhorar acesso
a serviços essenciais e criar oportunidades econômicas pode ajudar a abordar desafios sociais
persistentes;
• Desenvolvimento de modelos de IA em português: a posição do Brasil como o maior país
lusófono oferece uma oportunidade única para liderar o desenvolvimento de IA em português,
beneficiando uma comunidade global. Tal oportunidade se estende também para modelos
de IA que contemplem as línguas dos povos originais;
• Desenvolvimento de soluções de IA para problemas locais: a capacidade de criar soluções
adaptadas às necessidades específicas do Brasil pode gerar inovações relevantes para outros
países em desenvolvimento;
[PAGE 22]
20
• Aplicação de IA na administração pública: o tamanho continental do Brasil e a vasta
quantidade de dados governamentais oferecem um terreno fértil para otimizar processos e
melhorar serviços públicos por meio da IA;
• Pesquisa e desenvolvimento em IA: a existência de centros de pesquisa em IA e a colaboração
entre academia, governo e indústria criam um ambiente propício para avanços tecnológicos; e
• Formação e retenção de talentos em IA: o mercado de trabalho em expansão e o interesse
crescente em IA oferecem oportunidades para desenvolver uma força de trabalho especializada.
Apesar da propensão da população brasileira para a adoção de novas tecnologias, é importante problematizar
essa característica (Cetic.br, 2023a). Conforme destacado no relatório da Academia Brasileira de Ciências
(ABC) (ABC, 2023), o contexto brasileiro é crítico: apenas uma pequena parcela da população tem acesso à
educação de qualidade. Isso impacta diretamente a capacidade do País de desenvolver e implementar avanços
tecnológicos substanciais. Ademais, existe uma disparidade notável entre a presença de pesquisadores
brasileiros de renome internacional em IA e a capacidade do País de traduzir esse conhecimento em
inovações aplicáveis em larga escala. Essa lacuna entre excelência acadêmica e implementação prática
representa um obstáculo para a adoção generalizada e eficaz de tecnologias de IA no Brasil.
Para que o País possa efetivamente se beneficiar da IA, é fundamental desenvolver um conjunto de políticas
que não apenas promova a inovação tecnológica, mas também aborde as desigualdades educacionais
e socioeconômicas existentes. Isso inclui investimentos em educação tecnológica, desenvolvimento de
infraestrutura digital e políticas que facilitem a disseminação e aplicação do conhecimento em IA de forma
mais ampla e inclusiva na sociedade brasileira. Assim, para maximizar os benefícios da IA, é importante
que seu desenvolvimento seja guiado por uma estratégia nacional soberana, alinhada aos interesses da
população brasileira. Isso requer uma abordagem que considere não apenas os aspectos técnicos, mas
também os impactos sociais, éticos e econômicos da tecnologia (ABC, 2023).
O Brasil enfrenta uma corrida contra o tempo para aproveitar as janelas de oportunidade existentes.
Para isso, é necessário estabelecer uma estrutura de coordenação estratégica, desenvolver capacidades
tecnológicas e infraestrutura adequada, adotar novos modelos regulatórios e organizacionais, e estabelecer
parcerias estratégicas internacionais (Meira, 2024; ABC, 2023).
A liderança estatal na promoção de parcerias e sinergias entre diferentes atores do ecossistema de inovação
tem um papel-chave, tanto no campo da regulação e governança da IA, como no fomento e indução
ao investimento privado.
1.4. Aspectos econômicos da IA e desafios para
aplicação na indústria brasileira
A inteligência artificial apresenta grande potencial de impulsionar diversos setores da economia, não
apenas em sua própria cadeia produtiva, mas também em setores correlatos. A cadeia de valor da
IA é complexa e abrangente. Engloba hardware, infraestrutura de dados e aplicações. No âmbito do
hardware, inclui-se a produção de chips especializados, processadores, data centers e equipamentos de rede.
A infraestrutura de dados compreende soluções de armazenamento, processamento e gerenciamento
de dados (incluindo aspectos de curadoria, de segurança e de privacidade), bem como plataformas de
computação em nuvem e ferramentas para desenvolvedores. Um componente fundamental é o software,
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IA para o bem de todos
Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
21
O contexto da inteligência artificial no mundo e no Brasil
que compreende desde ambientes de desenvolvimento, bibliotecas, sistemas de tempo de execução,
implementações de modelos e algoritmos, ao que genericamente denominamos pilha de software
e que é utilizada para desenvolvimento de aplicações. O software inclui as plataformas de execução,
monitoramento, gerenciamento, manutenção e evolução dos vários componentes mencionados, que são
utilizados para as atividades de MLOps5. Também se incluem na cadeia de valor as redes de transmissão
(físicas e sem fio) de alta velocidade. Já as aplicações abrangem uma vasta gama de soluções baseadas
em IA para empresas e consumidores finais.
A IA generativa, um segmento em rápida expansão, possui uma cadeia de valor própria que se sobrepõe
e complementa a cadeia mais ampla da IA. Esta inclui hardware otimizado para treinamento e inferência
de modelos, plataformas de nuvem que fornecem recursos computacionais elásticos e em larga escala,
modelos fundacionais que servem como base para aplicações específicas, hubs de modelos e ferramentas
de MLOps (que nesse cenário já estão sendo denominadas LMOps) para gerenciamento, otimização,
auditoria, rastreamento e monitorização, além de aplicações finais e serviços especializados.
Um ecossistema de IA estruturado e robusto cria transbordamentos que estimulam inovações e
desenvolvimentos em diversos segmentos tecnológicos e setores econômicos. O impacto econômico
da IA já é significativo e promete crescer exponencialmente.
Além dos robustos investimentos privados, diversos países têm anunciado aportes públicos
significativos em IA. Enquanto em 2017, apenas alguns países tinham estratégias nacionais de IA, em 2024,
contam-se mais de 50 iniciativas nacionais estratégicas e governamentais sobre como orientar de forma
abrangente o desenvolvimento e a implantação de IA confiável, conforme contabilizado em relatório
do Observatório de Políticas de IA da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico
(OCDE) (OECD, 2021; 2023). Em nível geral, este Observatório da OCDE registra em sua base de dados
mais de mil políticas e iniciativas relacionadas à IA em 70 países.
Não obstante os esforços públicos de investimento, é a indústria que assume atualmente a liderança na
pesquisa de IA – o que tradicionalmente era domínio da academia (Eastwood, 2023). Isso ocorre porque
a indústria possui maior poder computacional e acesso a grandes volumes de dados, o que habilita a
contratação de talentos, o desenvolvimento de benchmarks líderes de mercado em IA e a continuação
do investimento em pesquisa. No mundo, aproximadamente 70% dos indivíduos com um doutorado
em inteligência artificial conseguem empregos na indústria privada hoje, em comparação com 20% duas
décadas atrás (Eastwood, 2023). Em 2023, a indústria produziu 51 modelos notáveis de aprendizado de
máquina, enquanto a academia contribuiu individualmente com apenas 15 – outros 21 foram desenvolvidos
em parceria entre indústria e academia (Maslej, 2024).
No entanto, é importante notar que a academia ainda desempenha um papel fundamental na pesquisa
de IA, fornecendo um ambiente com a liberdade de explorar e inovar. A migração de talentos da academia
para a indústria traz consigo uma contradição: ainda que desejável do ponto de vista da competitividade
econômica, é também uma preocupação, pois pode ameaçar a capacidade da academia de continuar a
inovar e formar a próxima geração de pesquisadores de IA. Por outro lado, o próprio desenvolvimento de
aplicações de inteligência artificial vem contribuindo para o progresso científico (Maslej, 2024).
No Brasil, observa-se um número crescente de iniciativas voltadas para a aplicação e o desenvolvimento
de ferramentas de IA por empresas privadas e estatais (Tabela 1 ).
5 MLOps (Machine Learning Operations) 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.
[PAGE 24]
22
Tabela 1 – Iniciativas de aplicação e desenvolvimento de ferramentas
de IA por empresas privadas e estatais no Brasil
Iniciativa Empresa/
Instituição Área Descritivo
ApoIA Startups
- Educação
OpenAI e
Fundação Lemann Educação Apoio a startups com incentivo para criação de
soluções educacionais de IA
Projeto Libras Lenovo Desenvolvimento
Social IA para inclusão digital para deficientes auditivos
ChatGPT4 nas Naves
do Conhecimento
OpenAI e
Prefeitura do Rio
Desenvolvimento
Social IA acessível em comunidades de baixa renda do Rio
Combate à
desinformação
OpenAI, UFBA e
FGV-RJ
Desenvolvimento
Social
Combate à desinformação online no Brasil com
auxílio de IA
Plataforma
Acolhimento WideLabs Desenvolvimento
Social IA para facilitar o processo de adoção infantil
Monitoramento da
Amazônia OpenAI e UFAM
Meio Ambiente,
Clima e
Sustentabilidade
Sistema com IA para combater o desmatamento e
impulsionar sustentabilidade
Batimentos
cardíacos da Floresta
Amazônica - IA
Stefanini
Meio Ambiente,
Clima e
Sustentabilidade
Solução de IA para monitorar qualidade do ar,
da água e detecção de incêndios florestais na
Amazônia
Menos fraudes em
transações Banco do Brasil Indústria, Comércio
e Serviços
Modelos de IA para análise de comportamento de
clientes
Prova de Vida Banco do Brasil Indústria, Comércio
e Serviços
Verificação anual automatizada de atividade de
beneficiários via IA
Pequeno Negócio
+ IA Banco do Brasil Indústria, Comércio
e Serviços
Solução com IA para atendimento personalizado
a MPEs
Otimização do
Sistema Financeiro de
Habitação
Caixa Econômica
Federal
Indústria, Comércio
e Serviços
Solução com IA para otimizar processos e garantir a
quitação de saldos dos contratos do SFH
IA para Soução de
Habitação da Caixa
Caixa Econômica
Federal
Indústria, Comércio
e Serviços
Solução de IA para área de crédito imobiliário,
permitindo a oferta de melhores serviços à
população
Maritalk AI Maritaca AI Indústria, Comércio
e Serviços
Chatbot em português e espanhol para América
Latina
BERTimbau NeuralMind Indústria, Comércio
e Serviços
Modelo de linguagem em português lider na
HuggingFace
Combate a fraude
financeira Stefanini Indústria, Comércio
e Serviços IA para detecção de fraudes em tempo real
IA na indústria do aço Stefanini Indústria, Comércio
e Serviços
IA para eficiência e segurança na indústria
siderúrgica
Wide Jurídico WideLabs Indústria, Comércio
e Serviços IA para automação de tarefas jurídicas
Fonte: Elaboração própria a partir de informações fornecidas pelas empresas
Não obstante o notável número de iniciativas de desenvolvimento e uso de IA por empresas brasileiras,
o contexto é particularmente desafiador. Embora o Brasil figure entre os vinte primeiros países em alguns
rankings de IA, principalmente devido à produção acadêmica, o País enfrenta uma escassez crítica de
profissionais qualificados e uma fuga de cérebros expressiva. A disparidade entre a produção acadêmica
e a capacidade de inovação aplicada é evidente, com a maioria das patentes de IA no Brasil baseadas em
tecnologias estrangeiras. Sem investimentos adequados e políticas públicas eficazes, o País corre o risco
de um declínio tecnológico acelerado (ABC, 2023).
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23
O contexto da inteligência artificial no mundo e no Brasil
Para superar esse desafio, é essencial investir na formação e capacitação de profissionais em IA, desde o
nível técnico até a pós-graduação. Em paralelo, é necessário promover a popularização do conhecimento
sobre IA na sociedade, preparando desde cedo a população para as transformações tecnológicas em curso.
Apesar desses desafios, há sinais de interesse e potencial na indústria brasileira para adoção de IA. Segundo
um estudo da Embrapii realizado em 2021 com 164 empresas industriais (EMBRAPII, 2021 ), a grande maioria
(76%) percebe a IA como uma tecnologia que trará um impacto disruptivo em seus setores de atuação.
Além disso, 95% teriam interesse em desenvolver projetos de P&D em IA em parceria com centros de
pesquisa. Esse interesse da indústria parece ser motivado, em parte, pelo potencial da IA em aumentar a
produtividade, um fator crucial considerando que a produtividade do trabalho no Brasil tem enfrentado
declínios, com uma queda de 24% na indústria de transformação entre 2001 e 2021 (CNI, 2022).
A IA pode aumentar significativamente a eficiência em diversos setores, por exemplo, por meio da
otimização de processos industriais, previsão de demanda e manutenção preditiva na manufatura, do
aumento da eficiência na cadeia de distribuição de alimentos, da análise automatizada de imagens médicas
na saúde, personalização de experiências do cliente no varejo ou do apoio à tomada de decisões a partir
da análise de dados históricos. E esta vantagem é particularmente promissora para micro, pequenas
e médias empresas (MPME). Essas empresas frequentemente enfrentam desafios de produtividade e
competitividade em relação às grandes corporações, devido a custos fixos mais elevados e economias de
escala limitadas. Embora a adoção de IA por MPME possa ser dificultada por altos custos de implementação
e acesso limitado a crédito, os benefícios potenciais em termos de aumento de eficiência e competitividade
são substanciais.
No entanto, é importante notar que a adoção e o impacto da IA na produtividade ainda estão em
estágios iniciais. Conforme destacado pela OCDE (OCDE, 2024), a adoção de IA ainda é limitada em
comparação com outras tecnologias digitais, concentrando-se em certos setores e grandes empresas.
Barreiras como a escassez de poder computacional e de habilidades técnicas ainda precisam ser superadas.
Por um lado, enquanto evidências em nível micro mostram ganhos de produtividade substanciais, por
outro, os impactos macroeconômicos ainda são incertos e dependem de vários fatores. Entre esses
fatores, destaca-se o papel crucial do setor público na criação de um ambiente propício para ganhos
de produtividade em larga escala, através da redução da burocracia, melhoria da eficiência dos serviços
governamentais, e implementação de políticas que facilitem a adoção e difusão de tecnologias inovadoras
como a IA em toda a economia.
A aplicação de IA no setor público em si representa uma oportunidade significativa para melhorar a
eficiência e a qualidade dos serviços governamentais. Globalmente, governos estão explorando o uso de
IA para otimizar processos administrativos, aprimorar a tomada de decisões baseada em dados e oferecer
serviços mais personalizados aos cidadãos. Desde sistemas de detecção de fraudes até chatbots para
atendimento ao público, a IA tem o potencial de transformar radicalmente a forma como os governos
operam e interagem com a população. A IA também pode auxiliar na formulação de políticas públicas
mais eficazes, analisando grandes volumes de dados para identificar padrões e tendências que orientem
decisões estratégicas.
No contexto brasileiro, o setor público já começou a dar passos importantes na adoção de IA, embora
ainda haja um vasto potencial a ser explorado. Conforme resultados Pesquisa sobre o uso das tecnologias
de informação e comunicação no setor público brasileiro (TIC Governo Eletrônico 2023), 30% dos órgãos
públicos federais e estaduais já fizeram uso de ao menos uma tecnologia de IA, com concentração
nos poderes legislativo, judiciário e no ministério público (Cetic.br, 2023b). As aplicações mais comuns
envolvem mineração de texto, predição e análise de dados, além da automação de processos. Os governos
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24
executivos são os que fizeram menos uso de ferramentas de IA em seus serviços e processos, o que indica
um potencial ainda a ser explorado.
À luz do contexto atual da IA no mundo e especificamente no Brasil, as políticas públicas devem
desenvolver ações ao longo de cinco grandes eixos: infraestrutura e desenvolvimento da IA; difusão,
formação e capacitação em IA; IA para melhoria dos serviços públicos; IA para inovação empresarial; e
apoio ao processo regulatório e de governança da IA.
É crucial abordar questões de desigualdade por meio de educação, treinamento e redistribuição, além de
desenvolver uma governança ágil que acompanhe o rápido avanço tecnológico. Em todos os setores, é
fundamental garantir que a implementação de IA seja feita de forma ética e transparente, respeitando a
privacidade dos cidadãos, evitando a perpetuação de vieses, e utilizando responsavelmente as vastas bases
de dados estatais. Essas medidas são fundamentais para garantir que o potencial da IA seja aproveitado
de maneira inclusiva e sustentável, beneficiando toda a população e pavimentando o caminho para uma
“IA para o bem de todos”.
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2. O que é uma IA para o Bem de Todos?
O Brasil encontra-se em um momento singular de sua trajetória tecnológica, com a oportunidade de
aproveitar as janelas de desenvolvimento abertas pelo impacto transformador da inteligência artificial.
Como visto, o País possui características únicas que o posicionam de forma privilegiada neste cenário.
No entanto, para que o potencial transformador da IA seja plenamente realizado e beneficie toda a
sociedade brasileira, é fundamental que seu desenvolvimento e aplicação sejam guiados por princípios
éticos e inclusivos. Nesse sentido, o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) propõe uma abordagem
centrada no ser humano, alinhada aos interesses nacionais e à defesa do direito ao desenvolvimento, e
orientada para a superação dos desafios sociais, ambientais e econômicos do País. Esta visão se materializa
em cinco pilares que fundamentam uma “IA para o bem de todos”:
I) Centrada no ser humano e acessível a todos, fundamentada no respeito à dignidade, aos
direitos sociais, à diversidade cultural, regional e dos povos, e à valorização do trabalho e
dos trabalhadores, prevenindo a desigualdade e vieses discriminatórios.
Uma “IA para o bem de todos” coloca o ser humano no centro de seu desenvolvimento e aplicação.
Os sistemas de IA devem ser projetados para complementar, ampliar e aprimorar as capacidades humanas,
não para substituí-las. A acessibilidade é fundamental, garantindo que os benefícios da IA não se limitem
apenas aos cidadãos de países desenvolvidos ou a grupos privilegiados, mas alcancem cidadãos de todos
os países e todas as camadas da sociedade, incluindo populações marginalizadas e sub-representadas.
Esta abordagem requer um foco constante na inclusão digital e na redução de desigualdades no acesso
à tecnologia e em relação ao desenvolvimento de habilidades e competências necessárias para um uso
responsável e seguro da IA, ou seja, de forma que as pessoas saibam avaliar adequadamente os riscos e
benefícios. Além disso, as aplicações de IA devem respeitar e promover a diversidade cultural, regional e
étnica, evitando vieses discriminatórios em seus algoritmos e aplicações. Para além de medidas regulatórias,
uma forma de assegurar estes valores é promover a participação ativa de diversos grupos na concepção,
desenvolvimento, implantação e governança de sistemas de IA, assegurando que diferentes perspectivas
e necessidades sejam consideradas.
II) Orientada à superação de desafios sociais, ambientais e econômicos, aumentando o bem-
estar e contribuindo para o alcance dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS).
A “IA para o bem de todos” deve ser direcionada para resolver problemas concretos da sociedade,
contribuindo para o alcance dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) das Nações Unidas.
Para tanto, é possível vislumbrar o desenvolvimento de aplicações de IA em áreas como saúde pública,
educação de qualidade, combate à pobreza, sustentabilidade ambiental, mitigação e adaptação às mudanças
climáticas, ou transição energética. Além disso, é fundamental que a própria cadeia da IA seja sustentável,
otimizando o uso de recursos energéticos e hídricos em sua infraestrutura computacional e data centers,
de modo que a IA atue como um vetor da sustentabilidade e não como um obstáculo. O desenvolvimento
de soluções de IA energeticamente eficientes e a aplicação dessas tecnologias na gestão inteligente de
recursos podem contribuir significativamente para a transição energética e o aumento da resiliência às
mudanças climáticas.
No contexto brasileiro, a IA pode ser particularmente valiosa para enfrentar desafios como o monitoramento
e preservação da Amazônia, a otimização de sistemas de transporte urbano, a melhoria da eficiência na
[PAGE 28]
26
agricultura, a expansão e consolidação do Sistema Único de Saúde (SUS), a promoção da segurança
pública, ou o aprimoramento da prestação dos diversos serviços públicos. É crucial que essas aplicações
sejam desenvolvidas com uma compreensão profunda dos contextos locais e em colaboração com as
comunidades afetadas, garantindo que as soluções sejam verdadeiramente eficazes e sustentáveis.
III) Fundamentada no direito ao desenvolvimento e soberania nacional, promovendo a
autonomia tecnológica e a competitividade econômica.
Uma “IA para o bem de todos” deve promover o desenvolvimento tecnológico e econômico do
País, fortalecendo sua autonomia e competitividade no cenário global. Isso implica investimentos
significativos em pesquisa e desenvolvimento de IA, formação de talentos locais e criação de um
ecossistema de inovação robusto.
A soberania nacional no contexto da IA envolve o desenvolvimento de capacidades próprias ao longo
da cadeia produtiva e de inovação da IA, bem como em áreas estratégicas de aplicação, como saúde,
educação, segurança, meio ambiente, indústria ou gestão pública. É importante que o País tenha controle
sobre seus dados e das tecnologias críticas, reduzindo a dependência de soluções estrangeiras e se
precavendo de potenciais medidas de cerceamento tecnológico. Ao mesmo tempo, deve-se buscar
um equilíbrio entre a proteção dos interesses nacionais e a participação em colaborações internacionais
mutuamente benéficas. Por um lado, tais colaborações devem contribuir para a aceleração do progresso
tecnológico e científico do País para o domínio da IA. Por outro, é fundamental que essas colaborações
fomentem o avanço científico e tecnológico de países em desenvolvimento, com especial atenção às
nações da África e América Latina, promovendo assim uma distribuição mais equitativa do conhecimento,
do acesso a infraestruturas críticas, e das oportunidades que se abrem na era da inteligência artificial.
IV) Transparente, rastreável e responsável, garantindo intrinsecamente a privacidade e soberania
de dados, a segurança cibernética, a proteção do consumidor, a propriedade intelectual,
os direitos autorais e os que lhe são conexos.
A transparência é fundamental para construir e manter a confiança pública na IA. Os sistemas de
IA devem ser desenvolvidos e operados de forma que suas decisões e processos possam ser explicados
e compreendidos por especialistas e leigos. Promover a transparência requer, por exemplo, a divulgação
clara de como os dados são coletados, processados e utilizados, ou dos critérios utilizados nas tomadas
de decisão automatizadas.
A rastreabilidade garante que as ações e decisões da IA possam ser auditadas, permitindo a identificação
e correção de erros ou vieses, bem como a atribuição de responsabilidade. Importante ressaltar a
dificuldade técnica associada à atribuição de responsabilidade sobre resultados gerados por sistemas
baseados em IA, uma vez que, em teoria, quaisquer dos componentes da cadeia de valor da IA possam
ter responsabilidade no resultado. Nesse sentido, responsabilidade implica que haja mecanismos claros
de prestação de contas, permitindo a identificação de quem é responsável pelas decisões tomadas por
sistemas de IA. Isso é particularmente crucial em aplicações de alto risco, como nas áreas de mobilidade
autônoma, saúde ou segurança pública. Além disso, a proteção da privacidade individual, da propriedade
intelectual e autoral sobre textos, imagens ou áudios, por exemplo, e da soberania dos dados deve ser
uma prioridade, com a implementação de robustas medidas de segurança cibernética. A propriedade
intelectual relacionada à IA em si também deve ser protegida de forma que incentive a inovação, mas
não à custa do interesse público.
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O que é uma IA para o Bem de Todos?
De forma mais ampla, esses e outros princípios têm sido agrupados no que se denomina IA responsável,
que pode ser definido como o conjunto de processos, métodos e técnicas para projetar, 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, respeitando os valores humanos.
Alguns princípios típicos de IA responsável são:
• Justiça: garantir que os sistemas de IA não tratem as pessoas de forma injusta, especialmente
grupos sub-representados;
• Transparência: garantir que os sistemas de IA sejam transparentes e explicáveis, ou seja, os
resultados por eles gerados sejam interpretáveis por humanos;
• Confiabilidade: garantir que os sistemas de IA sejam robustos e seguros, no sentido de não
serem suscetíveis a ações maliciosas, por exemplo;
• Privacidade e segurança: garantir que os sistemas de IA protejam a privacidade e a segurança
dos usuários, de forma que previnam qualquer dano aos usuários e à sociedade; e
• Inclusão: garantir que os sistemas de IA sejam inclusivos e beneficiem a todos.
V) Cooperativa globalmente em bases justas e mutuamente benéficas, induzindo o progresso
da humanidade, a proteção da integridade da informação e a defesa da democracia.
Uma “IA para o bem de todos” reconhece que os desafios e oportunidades apresentados pela tecnologia
são globais por natureza. Portanto, é essencial promover a cooperação internacional em pesquisa,
desenvolvimento e governança de IA. Esta cooperação deve ser baseada em princípios de equidade e
benefício mútuo, respeitando a soberania e as prioridades de desenvolvimento de cada nação.
A colaboração global é crucial para abordar questões como a regulamentação da IA, o compartilhamento
de dados (e a taxação de fluxos de dados), a padronização tecnológica e a mitigação de riscos globais.
Ao mesmo tempo, é importante que essa cooperação fortaleça, e não prejudique, a integridade da
informação, a democracia e a segurança nacional dos países participantes.
A “IA para o bem de todos” deve contribuir para o progresso da humanidade como um todo, promovendo
o intercâmbio de conhecimentos e melhores práticas entre nações para superação de desafios globais
e nacionais. Alcançar este objetivo requer esforços para reduzir a disparidade tecnológica entre países
desenvolvidos e em desenvolvimento, garantindo que os benefícios da IA sejam distribuídos de forma
mais equitativa.
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3. Plano de ação
3.1. Premissas e objetivo
O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial se baseia em dez premissas fundamentais que orientam sua
estruturação e implantação:
01) Foco no bem-estar social: Como a IA pode melhorar a vida das pessoas? Priorizando ações
que contribuam para a inclusão social e redução das desigualdades, garantindo que os benefícios
da IA alcancem toda a sociedade brasileira;
02) Geração de capacidades e capacitações nacionais: investir em infraestrutura, pesquisa,
desenvolvimento, inovação e formação de talentos brasileiros em IA;
03) Soberania tecnológica e de dados: desenvolver capacidades nacionais em IA para garantir a
autonomia tecnológica e a competitividade econômica do Brasil;
04) Alinhamento estratégico com políticas governamentais, com destaque para a Nova Indústria
Brasil (NIB): integrar a IA às políticas governamentais, especialmente à Nova Indústria Brasil (NIB),
potencializando o uso da IA como ferramenta transversal para impulsionar a competitividade
e inovação nos setores industriais prioritários e facilitar o alcance das seis missões;
05) Sustentabilidade ambiental e alinhamento com o Plano de Transição Ecológica (PTE):
alinhar o desenvolvimento e implementação de IA com os compromissos ambientais do Brasil
e o Plano de Transição Ecológica;
06) Valorização da diversidade: assegurar que a diversidade étnica e cultural brasileira seja refletida
no desenvolvimento de modelos e soluções de IA, evitando preconceitos e discriminações;
07) Cooperação internacional: buscar parcerias internacionais em bases justas e mutuamente
benéficas para o avanço da IA;
08) Ética e responsabilidade no uso da IA: priorizar o desenvolvimento e uso ético e responsável
da IA, respeitando direitos individuais, privacidade e valores democráticos, em conformidade
com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD);
09) Governança participativa: promover a colaboração entre Estado, academia, setor privado e
sociedade civil no desenho, execução, acompanhamento e avaliação do PBIA; e
10) Flexibilidade e adaptabilidade: manter o PBIA flexível para ajustes conforme a evolução da
tecnologia, necessidades nacionais e resultados das ações implementadas.
Estas premissas fundamentam o objetivo central do PBIA:
Promover o desenvolvimento, a disponibilização e o uso da inteligência artificial no Brasil,
orientada à solução dos grandes desafios nacionais, sociais, econômicos, ambientais
e culturais, de forma a garantir a segurança e os direitos individuais e coletivos, a
inclusão social, a defesa da democracia, a integridade da informação, a proteção do
trabalho e dos trabalhadores, a soberania nacional e o desenvolvimento econômico
sustentável da nação.
[PAGE 32]
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3.2. Montante de Investimentos
Para o alcance desse objetivo, o PBIA propõe uma abordagem dual, combinando ações de impacto
imediato, orientadas a desafios específicos e com potencial de trazer benefícios significativos à população
brasileira no curto prazo, com ações estruturantes de médio a longo prazo, que criam capacidades e
capacitações para preencher lacunas para o desenvolvimento sustentável da IA no Brasil.
A Tabela 2 detalha os R$ 23,03 bilhões de investimentos previstos no período 2024 a 2028 pelo
PBIA para as ações de impacto (1,9% do total de investimentos) e cada um dos cinco eixos estruturantes
(ver seção 4.4. para detalhamento): (1 ) Infraestrutura e Desenvolvimento de IA (25,2%); (2) Difusão,
Formação e Capacitação (5,0%); (3) IA para Melhoria dos Serviços Públicos (7,6%); (3) IA para Inovação
Empresarial (59,9%); e (5) Apoio ao Processo Regulatório de Governança da IA (0,4%). Com 98% dos
investimentos previstos, as ações estruturantes – para consolidação e criação de capacidades e capacitações
em IA – formam o cerne do PBIA.
Tabela 2 – Investimentos do PBIA
Investimentos 2024-28
Ações de impacto imediato R$ 435,04 milhões
Infraestrutura e Desenvolvimento de IA R$ 5,79 bilhões
Difusão, Formação e Capacitação em IA R$ 1,15 bilhões
IA para Melhoria dos Serviços Públicos R$ 1,76 bilhão
IA para Inovação Empresarial R$ 13,79 bilhões
Apoio ao Processo Regulatório e de Governança da IA R$ 103,25 milhões
Total R$ 23,03 bilhões
Fonte: Elaboração própria
3.3. Ações de impacto imediato
O primeiro grupo de ações do PBIA é voltado para a resolução de desafios específicos e com potencial de
trazer benefícios significativos à população brasileira. As ações de impacto imediato são iniciativas em curso
ou a serem lançadas no curtíssimo prazo para resolver problemas bem definidos, utilizando ferramentas
de inteligência artificial já desenvolvidas (incluindo modelos comerciais adaptados ao contexto brasileiro
de uso) ou em estágio avançado de desenvolvimento. Focadas em áreas prioritárias, essas ações visam
a demonstrar o potencial transformador da IA por meio de melhorias concretas e mensuráveis na vida
dos cidadãos, com resultados muitas vezes já aferíveis em até 12 meses.
Ao abordarem problemas urgentes e relevantes, essas ações testam soluções imediatas, ao mesmo tempo
em que também estabelecem bases de aprendizagem para futuras expansões e replicações de iniciativas
bem-sucedidas. Para garantir sua eficácia e alinhamento com os objetivos do PBIA, as ações de impacto
imediato são caracterizadas pelos seguintes atributos essenciais:
• Foco em problemas específicos: cada ação aborda um problema bem definido e delimitado,
evitando escopo demasiadamente amplo. O foco em gargalos específicos em uma área
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IA para o bem de todos
Plano Brasileiro de Inteligência Artificial
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Plano de ação
prioritária permite uma abordagem mais eficaz e direcionada, aumentando as chances de
sucesso e facilitando a mensuração dos resultados;
• Uso de tecnologias desenvolvidas e base de dados existentes: as ferramentas de IA
utilizadas já estão em grau avançado de desenvolvimento ou são tecnologias (proprietárias)
comercializadas no mercado, adaptadas ao contexto brasileiro. As ações buscam fazer uso
eficiente de bases de dados disponíveis, contemplando a qualidade e adequação dos dados,
bem como aspectos como privacidade, segurança e mitigação de potenciais vieses;
• Resultados rápidos, mensuráveis e significativos: as ações apresentam o potencial de gerar
benefícios tangíveis e mensuráveis em um prazo relativamente curto, idealmente dentro de
um ano;
• Metas e métricas de impacto claras: são estabelecidos indicadores precisos para monitorar
o progresso e avaliar os resultados da ação, como métricas de saída, resultado e impacto social,
permitindo uma avaliação objetiva do sucesso da iniciativa;
• Potencial de expansão, replicação e sustentabilidade: as ações são projetadas com potencial
de escalabilidade e replicação em outros contextos. Além disso, considera-se a sustentabilidade
financeira da iniciativa no longo prazo, incluindo possibilidades de autossustentação futura; e
• Engajamento e benefício direto da população-alvo: as ações trazem impacto positivo direto
na vida dos cidadãos afetados pelo problema em questão, e sempre que possível envolvem
diretamente a população-alvo no processo, coletando feedbacks e garantindo que a solução
atenda às suas necessidades reais.
As ações de impacto do PBIA abrangem uma ampla gama de setores críticos para o desenvolvimento e bem-
estar do Brasil. Estas ações demonstram o potencial transformador da IA em diversos setores, buscando
soluções inovadoras para desafios prementes da sociedade brasileira. As ações se dividem em nove áreas:
• Saúde
• Agricultura e pecuária
• Meio ambiente, clima e sustentabilidade
• Indústria, comércio e serviços
• Educação
• Desenvolvimento social
• Gestão de serviços públicos
• Trabalho e emprego
• Defesa, segurança pública e cibernética
As ações de impacto imediato estão detalhadas no Anexo 1 e estão distribuídas em 3 tipos: (1 ) Ações de
impacto - Novas, (2) Ações de impacto apoiadas pela Finep (em andamento); e (3) Ações de impacto
aguardando definição de fonte orçamentária.
Programas:
Programa de Apoio ao Aperfeiçoamento do Marco Regulatório para IA
Ver ações
Programa de Apoio à Governança da IA
Ver ações
Ver detalhes do eixo