IA no Brasil: quem está sendo deixado para trás na corrida pela inteligência artificial

A inteligência artificial está em todo lugar — pelo menos é o que parece quando você lê os comunicados das empresas de tecnologia, os discursos dos ministérios e as manchetes dos portais especializados. Na prática, a distribuição dos benefícios (e dos riscos) da IA no Brasil é muito mais desigual do que essa narrativa sugere.

Vamos começar pelo óbvio: o Brasil tem um problema sério de conectividade. Segundo dados da Anatel, cerca de 30 milhões de brasileiros ainda não têm acesso regular à internet — e isso é antes de falar em banda larga de qualidade suficiente para usar ferramentas de IA de forma produtiva. Quem vive em área rural, quem depende de dados móveis com franquia limitada, quem usa um smartphone de entrada com pouca memória: essas pessoas não estão na conversa sobre IA.

O que a IA está mudando (para quem tem acesso)

Para quem está conectado, as mudanças são reais e aceleradas. Ferramentas de geração de texto estão transformando o trabalho de redatores, advogados, consultores e professores. Sistemas de visão computacional estão sendo usados em agricultura de precisão, diagnóstico médico e monitoramento ambiental. Modelos de linguagem estão sendo integrados em atendimento ao cliente, ensino personalizado e análise de dados.

Uma pesquisa da FGV publicada em maio de 2026 estimou que cerca de 40% dos postos de trabalho formais no Brasil têm pelo menos 30% de suas tarefas passíveis de automação por IA nos próximos cinco anos. Isso não significa que esses empregos vão desaparecer — a história da automação é mais complexa do que isso —, mas significa que vão mudar, e que quem não se adaptar vai ficar em desvantagem.

"A IA não é neutra. Ela amplifica o que já existe. Se o que já existe é desigualdade, a IA vai amplificar a desigualdade." — pesquisadora de tecnologia e sociedade

O problema dos dados (e de quem os controla)

Modelos de IA são tão bons quanto os dados com que foram treinados. E aqui há um problema estrutural que raramente aparece nas discussões sobre IA no Brasil: a maioria dos grandes modelos de linguagem foi treinada predominantemente em inglês, com dados do hemisfério norte. Quando esses modelos são usados para tarefas que envolvem contexto brasileiro — dialetos regionais, referências culturais, dinâmicas sociais específicas —, os resultados são frequentemente inadequados.

Iniciativas brasileiras tentam preencher essa lacuna. O projeto Sabiá, desenvolvido por pesquisadores brasileiros, criou modelos de linguagem treinados especificamente com dados em português brasileiro. A Embrapa usa IA adaptada para as condições do agronegócio tropical. Mas o investimento público em pesquisa de IA no Brasil ainda é modesto comparado ao de países como China, Estados Unidos e até alguns países europeus.

Regulação: o Brasil está preparado?

O Brasil aprovou em 2024 uma lei de IA que estabelece princípios gerais e cria obrigações para sistemas de alto risco. É um passo importante, mas especialistas apontam lacunas: a lei é principiológica demais, falta uma autoridade regulatória com dentes, e os mecanismos de fiscalização ainda são frágeis.

Enquanto isso, a IA já está sendo usada em decisões que afetam diretamente a vida das pessoas: concessão de crédito, triagem de currículos, monitoramento de beneficiários de programas sociais. Sem regulação efetiva, o risco de discriminação algorítmica — que reproduz e amplifica preconceitos históricos — é real e documentado.

O que fazer?

Não há resposta simples, mas há caminhos. Investimento público em infraestrutura digital e em formação técnica. Regulação que proteja trabalhadores e consumidores sem sufocar a inovação. Pesquisa em IA que leve em conta as especificidades brasileiras. E, talvez mais importante, uma conversa pública mais honesta sobre quem se beneficia da IA e quem paga o preço.

A corrida pela inteligência artificial não vai esperar o Brasil resolver suas desigualdades históricas. Mas isso não significa que o país precisa aceitar passivamente uma nova camada de exclusão por cima das que já existem.