O desenvolvimento da Inteligência Artificial no Brasil : potencialidades e desafios atuais

Abstract

Este trabalhou objetivou conhecer as potencialidades e os desafios relacionados ao atual estágio de desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA) no Brasil, considerando os cenários nacional e internacional, a capacidade transformadora dessa tecnologia e as implicações para a Defesa Nacional. A fundamentação teórica necessária à exploração do tema consistiu em quatro principais aspectos: o modelo Benchmarking de Processos (BP) descrito por Albertin, Kohl e Elias (2016); o Índice de Prontidão Governamental para Inteligência Artificial (IPGIA) 2022 produzido pela consultoria Oxford Insights (2022); o suporte estatístico descritivo apreciado sob a ótica de Correa (2003); e o conceito da Matriz Importância-Desempenho (MID) apresentado por Slack, Chambers e Johnston (2009). A dinâmica metodológica englobou a apresentação de esquema analítico para se atingirem os objetivos propostos; a seleção de atores internacionais para a realização dos comparativos necessários; a maneira como os dados foram tabulados e tratados estatisticamente; a exposição dos resultados encontrados; e uma limitação da pesquisa. A utilização do modelo BP, por meio do método de cinco fases do IPK, foi essencial para a estruturação do trabalho e formulação das recomendações político-estratégicas. A pesquisa bibliográfica junto ao IPGIA 2022 resultou na tabulação de 602 índices de desempenho do Brasil e dos atores “América do Sul” e “OTAN”, frente a 14 atributos: um índice geral, três pilares (Governo, Setor de Tecnologia e Dados e Infraestrutura) e dez dimensões (Visão, Governança e Ética, Capacidade Digital, Adaptabilidade, Maturidade, Capacidade de Inovação, Capital Humano, Infraestrutura, Disponibilidade de Dados e Representatividade dos Dados). O tratamento estatístico envolvendo o conceito de percentil possibilitou a adaptação dos dados para os eixos X (importância) e Y (desempenho) da MID, nos contextos “Brasil x América do Sul” e “Brasil x OTAN”. Ademais, o detalhamento dos indicadores componentes de cada pilar e dimensão aprofundou a análise da MID. A categorização dos atributos, conforme as zonas estabelecidas pelos marcos teóricos da MID, revelou que os fatores avaliados no contexto “Brasil x América do Sul” se situaram na zona adequada, a despeito de a dimensão Adaptabilidade ter apresentado desempenho mediano e o Brasil ser superado por Chile, Colômbia, Uruguai e Paraguai nesse aspecto. Em se tratando de “Brasil x OTAN”, identificaram-se as dimensões Visão e Capacidade Digital na zona adequada; nenhuma dimensão na zona de excesso; o índice geral, os três pilares e as dimensões Maturidade, Capacidade de Inovação, Capital Humano, Infraestrutura e Disponibilidade de Dados na zona de melhoramento; e as dimensões Governança, Ética e Adaptabilidade e Representatividade dos Dados na zona de ação urgente. Dessa forma, o objetivo geral da pesquisa foi alcançado. Ressalta-se que foi identificada uma limitação relacionada ao lapso temporal de alguns dados apresentados no IPGIA 2022, podendo não refletir o quadro mais atualizado de alguns países. Como principal contribuição, o presente trabalho apresentou nove recomendações político-estratégicas ao Ministério da Defesa para o desenvolvimento da IA no Brasil. Adicionalmente, expôs um método científico replicável aos processos de acompanhamento da conjuntura do desenvolvimento dessa tecnologia, mediante as adaptações necessárias para os cenários e contextos de interesse.__________________________________________________________________________________ ABSTRACT This work aimed to understand the potentialities and challenges related to the current stage of development of Artificial Intelligence (AI) in Brazil, considering both national and international scenarios, the transformative capacity of this technology, and its implications for National Defense. The theoretical foundation necessary for exploring the topic consisted of four main aspects: the Benchmarking of Processes (BP) model described by Albertin, Kohl, and Elias (2016); the Government AI Readiness Index (IPGIA) 2022 produced by Oxford Insights (2022); descriptive statistical support from the perspective of Correa (2003); and the concept of the Importance-Performance Matrix (IPM) introduced by Slack, Chambers, and Johnston (2009). The methodological approach included the presentation of an analytical framework to achieve the proposed objectives, the selection of international actors for necessary comparisons, the way data were tabulated and statistically treated, the presentation of the obtained results, and a research limitation. The use of the BP model, through the five-phase IPK method, was essential for structuring the work and formulating policy strategic recommendations. The bibliographic research using the IPGIA 2022 led to the tabulation of 602 performance indices for Brazil and the "South America" and "NATO" actors across 14 attributes: a general index, three pillars (Government, Technology and Data Sector, and Infrastructure), and ten dimensions (Vision, Governance and Ethics, Digital Capacity, Adaptability, Maturity, Innovation Capacity, Human Capital, Infrastructure, Data Availability, and Data Representativeness). The statistical treatment involving the concept of percentile allowed the adaptation of data to the X-axis (importance) and Y-axis (performance) of the IPM, in the contexts of "Brazil vs. South America" and "Brazil vs. NATO". Furthermore, the detailing of the component indicators of each pillar and dimension deepened the IPM analysis. The categorization of attributes, according to the zones established by the theoretical frameworks of the IPM, revealed that the factors evaluated in the "Brazil vs. South America" context were in the adequate zone, despite the Adaptability dimension showing median performance and Brazil being surpassed by Chile, Colombia, Uruguay, and Paraguay in this aspect. Regarding "Brazil vs. NATO," the Vision and Digital Capacity dimensions were in the adequate zone; no dimension was in the excess zone; the general index, the three pillars, and the Maturity, Innovation Capacity, Human Capital, Infrastructure, and Data Availability dimensions were in the improvement zone; and the Governance, Ethics and Adaptability, and Data Representativeness dimensions were in the urgent action zone. Thus, the overall objective of the research was achieved. It is emphasized that a limitation was identified concerning the temporal gap in some data presented in the IPGIA 2022, which might not reflect the most updated situation of some countries. As the main contribution, this work presented nine policy-strategic recommendations to the Ministry of Defense for AI development in Brazil. Additionally, it outlined a replicable scientific method for monitoring the development of this technology, through necessary adaptations for various scenarios and contexts of interest.