Como superar os gargalos e construir uma base sólida para a soberania digital O Brasil avança no uso e pesquisa em inteligência artificial, mas ainda enfrenta barreiras técnicas significativas para desenvolver e manter bibliotecas, frameworks e modelos pré-treinados próprios. Esses desafios não são apenas tecnológicos — são estruturais, envolvendo infraestrutura, dados, talentos e sustentabilidade de longo prazo. Superá-los é essencial para consolidar uma infraestrutura soberana e sustentável de IA, capaz de gerar inovação contínua e reduzir dependência externa. 1. Escassez de infraestrutura computacional Problema: o país ainda conta com poucos clusters de GPU, pequenos e fragmentados, o que dificulta o treinamento de modelos de grande porte e a manutenção de frameworks em escala. Solução: criar um marketplace nacional de HPC/IA, federando recursos de universidades, ICTs e nuvens públicas. Esse modelo permitiria o uso de créditos compartilhados, com hubs regionais contendo 32 a 128 GPUs e expansão modular conforme a demanda. 2. Dados limitados e despadronizados Problema: faltam datasets curados em português e dados setoriais organizados segundo os princípios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Solução: criar data trusts setoriais — em áreas como saúde, agro, clima e justiça — com governança clara, curadoria contínua, contratos de uso e auditoria LGPD. Esses repositórios poderiam manter data cards e documentação padronizada, garantindo transparência e reutilização. 3. Baixa contribuição upstream em software aberto Problema: há pouca presença brasileira em comunidades globais que mantêm projetos como PyTorch, TensorFlow, HuggingFace e ferramentas de MLOps. Isso reduz visibilidade internacional e a influência técnica do país. Solução: criar microbolsas permanentes para desenvolvedores brasileiros que atuem como maintainers dessas bibliotecas, além de incentivar grupos acadêmicos a contribuir upstream de forma contínua. 4. Talentos dispersos e dificuldade de retenção Problema: engenheiros e pesquisadores de IA aplicada e HPC frequentemente migram para o exterior, atraídos por melhores oportunidades e infraestrutura. Solução: criar programas de residência técnica em bibliotecas e frameworks nacionais, com bolsas competitivas e conexão direta com startups, órgãos públicos e laboratórios de impacto. Isso assegura experiência prática e projetos reais com valor social e econômico. 5. Lacunas em MLOps e reprodutibilidade Problema: falta uma cultura consolidada de versionamento, auditoria e monitoramento contínuo de modelos. A ausência de padrões nacionais dificulta reprodutibilidade e confiança. Solução: adotar padrões nacionais de MLOps, exigindo model cards, data cards e pipelines CI/CD em projetos financiados publicamente. Além disso, criar bibliotecas abertas que simplifiquem conformidade regulatória e auditoria automatizada. 6. Barreiras à sustentabilidade Problema: muitos projetos de IA no Brasil perdem continuidade após o fim de um edital ou contrato, deixando bibliotecas e modelos sem manutenção. Solução: criar fundos plurianuais com financiamento atrelado a entregáveis contínuos, como pull requests, atualizações e suporte ativo a usuários. Esse modelo garante que projetos estratégicos continuem evoluindo ao longo do tempo. Síntese: o caminho da soberania técnica Os desafios do Brasil vão muito além da capacidade computacional. Eles envolvem dados fragmentados, ausência de incentivos à manutenção de software, dispersão de talentos e falta de padronização em MLOps. Superar esses gargalos requer um esforço coordenado entre governo, academia e setor privado, com foco em: Com essas ações, o Brasil pode criar bibliotecas, frameworks e modelos competitivos, adaptados ao português e às demandas locais — construindo, passo a passo, uma soberania digital com propósito e impacto real. A Evolua.ai acredita que o futuro da inteligência artificial no Brasil passa pela autonomia técnica, pela colaboração e pela construção de uma base sólida de conhecimento aberto.
Democratizando o Acesso à IA de Alta Performance no Brasil
Um dos maiores gargalos para a aplicação de inteligência artificial em áreas como saúde, química ou clima é a enorme complexidade da pilha de software necessária para operar infraestruturas de alto desempenho (HPC). Um pesquisador que domina genômica ou modelagem climática, por exemplo, não deveria precisar ser especialista em programação paralela ou engenharia de software. No entanto, essa é a realidade atual. O resultado? Infraestruturas subutilizadas, lentidão na inovação e desperdício de potencial científico e econômico. O Desafio A pilha de software em IA e HPC envolve camadas complexas de: Essas barreiras técnicas afastam pesquisadores de outras áreas do uso prático da IA — mesmo quando há infraestrutura disponível no país. Investimentos Estratégicos Necessários 1 — Plataformas de abstração e interfaces intuitivas 2 — Ferramentas de software livre adaptadas ao Brasil 3 — Integração com workflows científicos 4 — Infraestrutura como serviço nacional 5 — Capacitação e suporte técnico contínuo Caminhos para Viabilizar a Democratização Síntese Democratizar o acesso à IA de alto desempenho no Brasil exige muito mais que hardware: exige ferramentas abertas, interfaces amigáveis, workflows científicos reutilizáveis e suporte técnico especializado. Quando um pesquisador puder rodar um experimento de IA em um supercomputador nacional com a mesma facilidade de usar um aplicativo web, teremos dado um passo decisivo rumo à soberania científica e tecnológica do país. evolua.ai — Inteligência que impulsiona o Brasil. Apoiamos a construção de um ecossistema de IA soberano, acessível e conectado ao desenvolvimento nacional.
Inferência de modelos: onde a IA pode gerar mais impacto no Brasil
A inferência é o momento em que a inteligência artificial sai do laboratório e começa a gerar valor no mundo real. É quando os modelos já treinados passam a ser aplicados em decisões, diagnósticos, previsões e interações cotidianas — o ponto em que a IA realmente transforma vidas e economias. No contexto brasileiro, com infraestrutura limitada e grande demanda social, o foco deve ser o uso de modelos otimizados e acessíveis, capazes de trazer benefícios concretos e imediatos ao desenvolvimento econômico e social. 1. Saúde pública e bem-estar A IA pode apoiar o Sistema Único de Saúde (SUS) em várias frentes: Impacto: mais eficiência no SUS, redução de custos e acesso ampliado à saúde em regiões remotas. 2. Agricultura e segurança alimentar A agricultura é uma das áreas com maior potencial de aplicação de inferência de IA no Brasil: Impacto: aumento da produtividade, resiliência climática e fortalecimento da agricultura familiar. 3. Educação e inclusão digital A IA pode ser uma aliada na democratização do conhecimento e no combate à evasão escolar: Impacto: melhoria do aprendizado, inclusão digital e formação de novas gerações mais capacitadas. 4. Justiça, governança e serviços públicos No setor público, a IA pode aumentar a eficiência e transparência: Impacto: redução de gargalos judiciais, fortalecimento da confiança cidadã e gestão mais eficiente do Estado. 5. Clima, meio ambiente e energia A sustentabilidade é um campo onde a IA pode salvar vidas e recursos: Impacto: prevenção de tragédias, economia em seguros e avanço da transição energética. 6. Inclusão financeira e produtiva A IA também pode impulsionar a inclusão econômica: Impacto: redução da exclusão bancária e fortalecimento do empreendedorismo nacional. Síntese: a IA como motor de inclusão e soberania Os cenários mais relevantes de inferência para o Brasil são aqueles que unem demanda social alta e retorno econômico direto: saúde, agro, educação, serviços públicos, meio ambiente e finanças inclusivas. Nesses campos, modelos de médio porte, otimizados para português e execução local, podem gerar ganhos imediatos em produtividade, inclusão e soberania digital — mesmo sem depender de infraestruturas gigantescas. A Evolua.ai acredita em uma inteligência artificial que gere valor para o país — ética, acessível e com impacto real na vida das pessoas.