Não vamos ter um ChatGPT BR — mas o país pode dominar IA no agro e fintechs
O Brasil dificilmente vai disputar a camada mais cara da inteligência artificial — o treinamento de modelos generalistas do porte do ChatGPT exige investimentos e infraestrutura que poucos conseguem suportar. Mas isso não significa ficar para trás: Segundo Manoel Lemos, investidor e curador de IA (AI in Action) no São Paulo Innovation Week, a soberania em IA pode vir pela forte adoção e especialização em aplicações setoriais, como agronegócio e serviços financeiros.
Por que não teremos um ChatGPT brasileiro
Modelos de grande porte demandam três insumos críticos: capacidade computacional massiva (GPUs), energia e grandes volumes de dados, além de times altamente especializados. Um ciclo de treinamento pode custar centenas de milhões ou até bilhões de dólares. Isso torna pouco provável que o Brasil — sozinho — crie um modelo generalista competitivo com os líderes globais.
No entanto, essa camada fundamental não é a única frente da soberania tecnológica. É possível conquistar autonomia prática construindo capacidades de uso, governança e integração da IA em setores onde o País já tem dados e know‑how proprietários.
Onde o Brasil pode liderar: aplicações setoriais
Focar em modelos menores e especializadas por domínio é uma rota viável e estratégica. No agronegócio, por exemplo, combinar imagens de satélite, sensores e dados climáticos com modelos adaptados por região permite prever pragas, otimizar insumos e reduzir perdas. Nas fintechs, modelos de scoring e de detecção de fraude treinados em dados locais e que entendem o comportamento do consumidor brasileiro oferecem vantagens competitivas claras.
Essas aplicações não exigem o mesmo investimento dos modelos generalistas, mas dependem de datasets proprietários, governança de dados e integração com processos de negócio — ou seja, soberania de uso, não necessariamente de treino.
Três pilares para capturar valor
Para transformar potencial em resultados, empresas e organizações precisam trabalhar em três frentes:
- Dados: qualidade, rotulagem, repositórios e governança. Modelos só são tão bons quanto os dados que os alimentam.
- Infraestrutura: acesso a GPUs ou soluções em nuvem, pipelines confiáveis e observabilidade para colocar modelos em produção.
- Cultura e processos: mentalidade de experimentação, squads multidisciplinares e métricas claras para escalar projetos que funcionam.
Manoel Lemos recomenda começar por projetos de eficiência (automatizar tarefas repetitivas), evoluir para mudanças na forma de trabalhar (escalabilidade de atendimento personalizado) e, por fim, repensar o modelo de negócio com IA no centro.
Erros comuns na adoção de IA
Alguns equívocos se repetem entre empresas que tentam adotar IA:
- Achar que IA é mágica: esperar resultados imediatos sem investimento em dados e processos leva à frustração.
- Ignorar a qualidade dos dados: sem governança e limpeza, os modelos têm desempenho ruim.
- Parar na primeira tentativa: a tecnologia evolui rápido; é preciso testar continuamente e iterar.
- Não preparar times: depender exclusivamente de fornecedores impede captura completa de valor e aprendizado interno.
Corrigir esses pontos exige roadmaps claros com provas de conceito, métricas de sucesso e equipes com domínio do problema de negócio, não apenas da tecnologia.
Agentificação: a próxima onda
Uma tendência apontada por Lemos é a chamada "agentificação": agentes de IA cada vez mais autônomos que não só respondem perguntas, mas executam tarefas integradas a sistemas, acionam APIs, consultam fontes externas e encadeiam ações. Esse salto transforma o software de um simples instrumento de interação para um executor de processos.
As consequências práticas são grandes: aumento de produtividade, automação de fluxos complexos e oportunidades de produto para empresas que souberem combinar agentes com dados locais e regras de negócio. Investir nessa camada específica pode gerar multiplicadores de eficiência em indústrias brasileiras.
Onde observar e aprender
Eventos e iniciativas que conectam mercado, pesquisa e investimentos ajudam a acelerar a curva de aprendizado. O São Paulo Innovation Week, por exemplo, traz discussões e cases reais sobre IA aplicada — e Manoel Lemos atua como curador do conteúdo de IA no evento (AI in Action). Participar dessas conversas e acompanhar entrevistas com especialistas ajuda gestores a identificar onde testar e como estruturar times.
Conclusão
O recado é claro: soberania em IA no Brasil passa por uso inteligente e localizado da tecnologia, não por reproduzir o esforço financeiro de treinar um ChatGPT nacional. Focar em aplicações setoriais, preparar dados e infraestrutura, cultivar cultura de experimentação e investir em agentes específicos são passos práticos para capturar valor real.
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