A inteligência artificial deixou de ser uma aposta futura para se tornar uma prioridade real e urgente nas organizações brasileiras. Em 2024, o Brasil se consolidou como um dos principais mercados emergentes em inteligência artificial, com 72% das empresas afirmando já utilizar soluções de inteligência artificial, um salto considerável em relação aos 55% registrados em 2023, segundo levantamento da McKinsey.
A aceleração se reflete também nos investimentos. Apenas neste ano, R$ 13,9 bilhões foram movimentados no ecossistema de startups no Brasil, sendo R$ 5,8 bilhões destinados exclusivamente às iniciativas de IA, o equivalente a 42% de todo o capital de risco investido, de acordo com estudo da Liga Ventures. As empresas buscam, cada vez mais, aplicar a IA para transformar negócios, criar vantagem competitiva e atender melhor seus clientes. Mas, à medida que a tecnologia avança, surgem novas questões fundamentais: quem controla os dados? Os modelos são auditáveis? As decisões são explicáveis? A IA é, de fato, confiável? O futuro da IA empresarial só será sustentável se for guiado por três pilares centrais: abertura, controle e confiança.
O avanço da IA no Brasil é expressivo: 65% das empresas afirmam que aumentaram seus orçamentos nessa tecnologia em 2024, e a IA generativa já está presente em dois terços dessas organizações. O interesse também vem do usuário final: o Brasil é o segundo país da América Latina em adoção e desenvolvimento de Inteligência Artificial, e 54% da população brasileira afirma já ter utilizado ferramentas de IA generativa, segundo levantamento do Google e Ipsos. Não por acaso, o Brasil também ocupa a 4ª posição global em volume de acessos em IAs conversacionais, com mais de 5% do tráfego mundial.
Esse crescimento, no entanto, exige estruturas abertas e interoperáveis. A inovação real acontece quando as empresas têm liberdade para escolher seus modelos, frameworks e provedores de nuvem, sem ficarem presas a soluções proprietárias ou ecossistemas fechados. Assim, defender uma abordagem de arquitetura híbrida e aberta, que permita às empresas inovar com flexibilidade, velocidade e segurança, tanto no ambiente on-premise quanto em múltiplas nuvens é o caminho mais viável.
Outro fator crítico é o controle sobre os dados. Em setores altamente regulados, como saúde, financeiro e jurídico, manter a governança e a soberania dos dados é uma exigência. Isso significa garantir que as informações estejam protegidas, que os modelos estejam sendo treinados de forma ética e segura e que os fluxos de dados sejam auditáveis. No Brasil, onde grandes corporações estão liderando as contratações em IA, esse controle se torna ainda mais relevante para garantir conformidade, evitar vieses e proteger a reputação institucional.
Por fim, sem confiança, a inteligência artificial perde sua força. A confiança não nasce apenas do desempenho dos modelos, mas da sua capacidade de explicação, rastreamento e integridade. O usuário precisa entender como e por que uma decisão foi tomada. O gestor precisa garantir que os algoritmos estejam alinhados com as políticas internas e com a legislação vigente. A sociedade precisa ter certeza de que a tecnologia está a serviço do bem comum e não apenas da eficiência.
Uma IA confiável começa com dados confiáveis e o avanço dessa tecnologia na América Latina e mundialmente é irreversível. Assim, o caminho para a geração real de valor passa por três escolhas estratégicas: ser aberta para inovar, ser controlada para proteger e ser confiável para escalar com responsabilidade. É assim que se constrói o futuro.
Rúbia Coimbra, Vice-Presidente da Cloudera para a América Latina.
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Fonte: TI INSIDE Online - Leia mais
