A adoção de inteligência artificial tornou-se prioridade em quase todos os conselhos e comitês executivos do Brasil, com a expectativa de ganhos de produtividade, automação de processos e criação de novos produtos. Há, contudo, uma questão estratégica que raramente entra na pauta dessas discussões: praticamente toda a infraestrutura de inteligência artificial utilizada no país opera sobre a plataforma de três empresas norte-americanas. AWS, da Amazon, Azure, da Microsoft, e Google Cloud, do Google, concentram o processamento, o armazenamento e a hospedagem dos modelos de IA que movimentam a economia digital brasileira.
A consequência direta desse arranjo é que, quanto mais uma empresa brasileira adota a chamada estratégia de IA em primeiro lugar, mais ela transfere dados, modelos e operações para uma jurisdição estrangeira. Os ganhos de eficiência e produtividade que motivam essa corrida ainda estão sendo medidos. A dependência, por sua vez, já é concreta e atual, mas não aparece registrada nos relatórios formais de risco das organizações.
A AWS é a divisão de computação em nuvem da Amazon e lidera o mercado global de infraestrutura como serviço. O Azure é a plataforma equivalente da Microsoft e figura como a segunda maior do setor. O Google Cloud, por sua vez, é a offering de nuvem do Google e tem crescido aceleradamente entre empresas que já utilizam o ecossistema da companhia. Juntas, essas três provedoras dominam a maior parte do mercado mundial de computação em nuvem, e no Brasil a concentração é ainda mais expressiva.
A coluna de análise publicada no Valor Econômico pelo jornalista André de Moura levanta uma provocação direta aos tomadores de decisão: o que está sendo feito hoje para diversificar jurisdição, criar redundância e garantir que a operação corporativa continue funcionando no dia seguinte, caso haja alguma interrupção no fornecimento desses serviços. A pergunta aponta para uma vulnerabilidade que extrapola a esfera técnica e atinge a estratégia de negócios.
O conceito de soberania tecnológica, que ganhou destaque em debates europeus nos últimos anos, diz respeito à capacidade de um país ou empresa manter autonomia sobre suas tecnologias, dados e infraestrutura crítica. Na União Europeia, a preocupação levou à criação de iniciativas como o Gaia-X, um projeto de nuvem que busca reduzir a dependência em relação às gigantes americanas. No Brasil, o debate ainda é incipiente, apesar de a exposição ser comparável.
As empresas brasileiras que adotam IA em seus produtos e processos não apenas armazenam dados em servidores estrangeiros. Elas também consomem modelos de linguagem, ferramentas de visão computacional e arcabouços de aprendizado de máquina desenvolvidos e controlados por empresas sediadas nos Estados Unidos. Isso significa que atualizações, mudanças nos termos de uso, alterações de preços e até decisões regulatórias do governo americano podem afetar diretamente a operação de companhias brasileiras.
A questão da jurisdição é particularmente sensível quando se considera o cenário geopolítico atual. Os Estados Unidos vêm endurecendo suas políticas de controle de tecnologia, com medidas que restringem a exportação de semicondutores avançados e ferramentas de inteligência artificial para países considerados adversários estratégicos. Embora o Brasil não seja alvo dessas restrições, a dependência concentrada em uma única jurisdição cria um risco sistêmico que tende a ser subestimado.
Há também o fator custo. À medida que as empresas brasileiras se tornam mais dependentes de modelos e infraestruturas de IA estrangeiras, qualquer reajuste tarifário por parte das provedoras tem efeito cascata sobre a operação nacional. A precificação desses serviços é feita em dólar, o que adiciona uma camada adicional de exposição cambial que muitas empresas não contabilizam em suas projeções de longo prazo.
A posição do Brasil na cadeia global de inteligência artificial é ambígua. De um lado, o país é fornecedor, pois contribui com dados, talentos e casos de uso que alimentam o desenvolvimento e o aprimoramento dos modelos das big techs globais. De outro, é refém, já que não controla a infraestrutura nem os modelos sobre os quais sua economia digital passa a depender cada vez mais.
Para os profissionais de tecnologia que lideram iniciativas de IA nas empresas brasileiras, a mensagem da análise é clara: a eficiência operacional obtida com a adoção acelerada não deve ofuscar a necessidade de avaliar riscos estratégicos. Diversificar provedores, considerar alternativas regionais e incluir a dependência tecnológica nos mapas formais de risco corporativo são passos que podem fazer diferença na continuidade dos negócios.
O debate sobre soberania tecnológica ainda esbarra em limites objetivos. O Brasil não possui, no momento, empresas capazes de competir com AWS, Azure e Google Cloud em escala e capacidade de processamento. Desenvolver alternativas nacionais ou regionais exigiria investimento substancial em data centers, capacitação de mão de obra e pesquisa em arquitetura de sistemas distribuídos, áreas em que o país ainda tem um caminho longo a percorrer.
O que a análise coloca em evidência não é a necessidade de abandonar as soluções disponíveis no mercado, mas sim de incorporar a consciência da dependência ao planejamento estratégico. Ignorar essa realidade pode significar, no futuro, descobrir que a autonomia das empresas brasileiras foi comprometida de forma irreversível por decisões tomadas em sede em outro país.
