Brasil e IA: além da infraestrutura, o desafio da produtividade tecnológica

O Brasil no mapa da Inteligência Artificial

O debate sobre o papel do Brasil na corrida global da Inteligência Artificial ganhou um novo contorno. Durante o Web Summit Rio, Priscyla Laham, presidente da Microsoft Brasil, destacou que o país possui os ingredientes necessários para ser um gerador de valor tecnológico, superando o papel de mero hospedeiro de infraestrutura estrangeira.

Para profissionais de tecnologia, a mensagem é clara: não basta apenas ter data centers com energia limpa e custos operacionais competitivos. O verdadeiro ganho, segundo a executiva, está no aumento da produtividade através da implementação inteligente de soluções locais.

Ecossistema de desenvolvimento em números

O Brasil conta com uma base expressiva de talentos. Com quase 5 milhões de desenvolvedores ativos no GitHub, o país demonstra uma capacidade de execução que muitas vezes é subutilizada por falta de foco em soluções próprias. Essa massa crítica é o motor necessário para evitar a dependência tecnológica externa.

No entanto, a transição para um modelo de maior valor agregado exige coordenação. O risco real é a estagnação como um hub de hardware e servidores, sem o devido desenvolvimento de software e produtos que resolvam problemas específicos do nosso mercado.

Capacitação e o gargalo da qualificação

A promessa de transformar o país no 'Frontier Brasil' passa obrigatoriamente pela educação. A Microsoft reportou que, de um investimento de R$ 14,7 bilhões anunciado no final de 2024, cerca de 3,8 milhões de pessoas concluíram trilhas de treinamento, com 1 milhão de certificados emitidos.

Para quem atua em times de produto ou operações, o desafio é integrar esse conhecimento na rotina. Como discutimos em Botsitting: O Custo Oculto da IA que Consome a Produtividade dos Times, a tecnologia só gera valor se for aplicada para otimizar processos, e não apenas para criar novos débitos técnicos ou administrativos.

O que muda na prática para o seu dia a dia

A mudança de patamar exige que empresas e profissionais parem de ver a IA apenas como uma camada externa de consulta. A criação de soluções locais é o caminho para garantir soberania e eficiência.

• Foco em produtividade: A IA deve ser usada para eliminar tarefas repetitivas, permitindo que o time foque em desenvolvimento de alto valor.
• Desenvolvimento local: Aproveitar o ecossistema de devs para criar ferramentas sob medida, evitando a dependência exclusiva de modelos fechados.
• Governança e aplicação: Assim como visto em Segurança em IA: o caso xAI e a importância da governança no desenvolvimento, a aplicação de modelos exige governança clara desde o dia um.

Para times que ainda gerenciam projetos e orçamentos em planilhas desconexas, plataformas como a Orqueza centralizam a gestão, permitindo que a equipe foque menos no administrativo e mais na entrega técnica de valor.

Fonte: canaltech.com.br