A estratégia Brasileira de IA entre erros e acertos

Já faz algum tempo que estou procrastinando a análise aprofundada da Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA) e do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA), mas esse final de semana finalmente consegui parar para estudá-los e nesse artigo comentarei alguns dos aspectos que me saltaram aos olhos.

O primeiro aspecto que chama a atenção é que os eixos da EBIA misturam temas heterogêneos, sem coerência classificatória e sem alinhamento com frameworks internacionais de governança de IA.

Todas os principais frameworks e estratégias se baseiam em critérios previamente definidos tais como função, risco, governança, domínio tecnológico, capacidade institucional, setor, princípios éticos. Mas o Brasil fez uma salada, ao mesmo tempo em que temos Educação e Segurança Pública representando temas, temos Capacitação e PD&I representando funções, Aplicação nos setores produtivos e aplicação no poder público, representando setores. Se adicionarmos os eixos transversais a coisa piora ainda mais, pois são acrescentados elementos de contexto (aspectos internacionais) e separamos legislação (componente da governança) de sua função governança.

Pode parecer apenas um aspecto teórico-conceitual, mas na realidade essa bagunça conceitual tem impactos bastante práticos já que desorganiza a estratégia, prejudica sua implementação, sua governança e a avaliação de seus resultados. O objetivo de uma estratégia é definir o Norte, se a estrutura escolhida é incoerente, o processo de comunicação desse norte é diretamente prejudicado e apequena-se a estratégia a um catálogo de temas, quando ela deveria estruturar a política e orquestrar as iniciativas.

Avançando dos eixos para os objetivos os problemas se mantêm. Qualquer profissional de administração sabe que um objetivo precisa ser específico, mensurável, alcançável, relevante e temporal. Mas os objetivos da EBIA são genéricos, declarativos e não executivos. Para piorar, eles não definem metas, não estabelecem indicadores, não se articulam com os eixos e não seguem padrões internacionais.

O terceiro elemento central é que são prescritas 74 ações estratégicas, porém elas são tratadas como mera lista de desejos já que não há qualquer análise de prioridade, sinergia e impacto.

Apesar de todas essas fragilidades estruturais, é importante reconhecer que a EBIA também apresenta méritos relevantes, especialmente considerando o contexto brasileiro. O primeiro deles é que o país finalmente produziu uma estratégia nacional de IA, algo que muitos países em desenvolvimento ainda não conseguiram fazer. A simples existência de um documento orientador já representa avanço institucional, pois sinaliza prioridade política, mobiliza atores e cria um marco de referência para políticas subsequentes.

Outro aspecto positivo é que a EBIA incorpora princípios éticos centrais que muitas vezes são omitidos em estratégias de outros países e sua presença demonstra que o Brasil não está ignorando debates sobre direitos humanos, transparência, não discriminação e proteção de dados. Há também um esforço claro de sensibilização para riscos, especialmente em áreas como segurança pública, onde o documento reconhece a necessidade de supervisão, relatórios de impacto e mecanismos de contestação.

Por fim, a EBIA acerta ao valorizar a capacitação e a formação profissional, reconhecendo que o desenvolvimento de IA não é apenas tecnológico, mas humano. Essa ênfase em literacia digital, formação docente, ampliação de cursos e incentivo ao STEM mostra que o documento tenta olhar para o longo prazo, mesmo que ainda falte estrutura para transformar essas intenções em políticas concretas.

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Em síntese, embora a EBIA padeça de problemas estruturais sérios, ela também representa um primeiro passo importante e abre espaço para que documentos posteriores aprimorem os rumos.

As opiniões expressas neste texto são de responsabilidade exclusiva do(a) autor(a) e não refletem, necessariamente, o posicionamento e a visão do Estado de Minas sobre o tema.