Alguns eventos conectados com o processo eleitoral brasileiro talvez tenham deixado mais claros ao público os riscos da crônica dependência digital do Brasil em relação ao conjunto de serviços oferecidos por outras nações, em especial as do Norte Global.
Os mais afetos ao tema da soberania digital possivelmente têm memória do grave episódio que envolveu o Tribunal Penal Internacional e os efeitos das sanções estadunidenses ao seu Procurador-Geral, Karim Khan, que tiveram como consequência a migração dos serviços digitais da Corte para uma plataforma open source. Até então, a Corte usava os serviços fornecidos pela Microsoft.
De todas as formas, é preciso deixar de lado qualquer ilusão quanto à neutralidade dessas ferramentas tecnológicas. Não é mais possível ignorar que os serviços digitais são centrais para o Estado brasileiro e que a dependência de fornecedores externos é um elemento que fragiliza a soberania nacional. Para ilustrar essa dependência, segundo o Conselho Nacional de Justiça,[1] os 5 (cinco) modelos de linguagem mais usados pelos tribunais brasileiros são de provedores estadunidenses.[2]
O objetivo deste texto não é, entretanto, só a crítica, mas sim propor uma agenda mínima para a problemática apontada.
A primeira e mais urgente medida é produzir e disponibilizar mais modelos nacionais brasileiros, sejam públicos ou privados. Já possuímos algumas soluções desenvolvidas no Brasil, tais como os modelos da Maritaca AI [3] e o SoberanIA,[4] mas ainda nos faltam modelos de pesos abertos facilmente acessíveis ou alternativas mais competitivas frente às soluções de fronteira. Paralelamente, é fundamental executar a integração da IA nos processos e sistemas organizacionais públicos — medida que, associada à reformulação de processos e de governança (desafios muito maiores do que a própria tecnologia), constitui a base para uma adoção efetiva da IA.[5]
Essa medida confere uma capacidade significativa de escalabilidade às soluções de Inteligência Artificial no setor público,[6] uma vez que o Brasil dispõe de diversos sistemas utilizados em âmbito nacional, tais como o SEI (desenvolvido pelo Tribunal Regional Federal da 4ª Região, mas empregado por diversas entidades no país); o PJe (mantido pelo Conselho Nacional de Justiça e adotado por dezenas de tribunais no país), e o SUPP – Sistema Único de Procuradorias Públicas (desenvolvido pela AGU e utilizado por diversas procuradorias do País).
O segundo ponto da agenda, de igual relevância mas que demanda maior tempo de maturação, é a urgente necessidade de investimento em data centers sob controle nacional. Grande parte do esforço dos Estados nacionais em incentivar o desenvolvimento e a pesquisa em inteligência artificial concentra-se na capacidade de “fornecer modelos regulatórios apropriados e passíveis de imitação, incluindo o desenvolvimento de instituições (como comissões, centros de pesquisa de referência, institutos tecnológicos nacionais etc.)”.[7]
As ferramentas digitais, entretanto, não podem prescindir da camada de hardware, cujo controle é absolutamente essencial para garantir a segurança e a soberania dos dados de interesse nacional. Essa afirmação ganha ainda mais relevância no contexto do Cloud Act estadunidense, que permite ao governo daquele país acessar dados armazenados em servidores de empresas nele sediadas, independentemente da localização física dos dados.[8]
É preciso, ao par das iniciativas públicas, fomentar a participação da iniciativa privada de capital nacional decorre da visão de que “governos precisam planejar para o investimento e o desenvolvimento de inteligência artificial”, observada a necessidade de um “engajamento sincronizado entre Estado, indústria, políticas públicas, especialistas e a sociedade”.[9] A dependência tecnológica é um problema de toda a sociedade brasileira; o fato de os desafios da Administração Pública serem mais agudos não afasta a necessidade de uma atuação ampla e coordenada na busca por soluções.
Por fim, o Brasil precisa se olhar no espelho e reconhecer sua total capacidade de ingressar na corrida pela produção de semicondutores. Embora o senso comum dê conta de que a Administração Pública é mera receptora dos avanços tecnológicos, o Estado esteve presente em todas as grandes inovações digitais e tecnológicas que maravilham a humanidade contemporânea: do rádio (e, por consequência, da telefonia celular) à internet, das telas sensíveis ao toque aos comandos de voz.[10]
O Brasil já conta com a estatal Ceitec (a empresa do chip do boi) e não são estranhas ao país empresas estatais ou de origem pública que disputam a liderança em seus setores de atuação (como a Petrobras, a Embraer, o Banco do Brasil e a Embrapa). Ter a capacidade de desenvolver, com tecnologia nacional, ao menos hardwares de aplicação específica (ASICs — Application-Specific Integrated Circuits) capazes de executar aplicações de inteligência artificial a uma fração da complexidade, do custo e do consumo energético dos aceleradores gráficos comerciais,[11] será um passo decisivo para a independência tecnológica do país.
O Estado brasileiro possui uma dimensão imaterial imersa no mundo digital. Por essa razão, é fundamental adotar medidas que assegurem a soberania nacional também nessa projeção da sociedade. A regulação, embora necessária — especialmente nos espaços públicos não estatais — é insuficiente para garantir e proteger os interesses do Brasil no cenário global.
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[1] BRASIL. Conselho Nacional de Justiça. Relatório de resultados do mapeamento de projetos e iniciativas. Brasília: CNJ, 2025. Disponível em: https://www.cnj.jus.br/wp-content/uploads/2025/12/relatorio-resultados-mapeamento-projetos-iniciativas.pdf. Acesso em: 28 jan. 2026.
[2] São: Gemini (Google); GPT (OpenAI); Claude (Anthropic); Llama (Meta); Copilot (Microsoft).
[3] https://www.maritaca.ai/
[4] https://soberania.ai/
[5] Sobre o tema, recomendo a leitura:. The Enterprise AI Playbook: lessons from 51 successful deployments. Stanford: Stanford University, Stanford Digital Economy Lab, 2026.
[6] Escalabilidade é a capacidade de determinado sistema computacional, processo ou componente de ampliar o seu espectro de funcionamento (agregar mais dados, atender mais usuários, utilizar mais hardware, etc) sem perda de desempenho.
[7] POLIDO, Fabricio Bertini Pasquot, Inteligência artificial entre estratégias nacionais e a corrida regulatória global: Rotas analíticas para uma releitura internacionalista e Comparada. Revista da Faculdade de Direito UFMG, Belo Horizonte, n. 76, pp. 229-256, jan./jun. 2020. p. 253.
[8] ESTADOS UNIDOS. Consolidated Appropriations Act, 2018: Public Law 115-141. Division V: Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act (CLOUD Act). 132 Stat. 348, 1213-1217, 23 mar. 2018.
[9] OECD. AI: Intelligent machines, smart policies: Conference summary. OECD Digital Economy Papers, n. 270, OECD Publishing, Paris, 2018. Disponível em: https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/ai-intelligent-machines-smart-policies_f1a650d9-en. Acesso em: 15 dez. 2021.
[10] Sobre o tema: MAZZUCATO, Mariana. O estado empreendedor: desmascarando o mito do setor público vs. setor privado. Tradução Elvira Serapicos. São Paulo: Portfolio-Penguin, 2014. p. 26.
[11] KHAN, Saif M.; MANN, Alexander. AI chips: what they are and why they matter: an AI chips reference. Washington, DC: Center for Security and Emerging Technology, abr. 2020. 71 p. (Issue Brief). DOI: 10.51593/20190014.