O Brasil reúne condições que deveriam favorecer sua inserção ativa na disputa tecnológica global: biodiversidade única, matriz energética predominantemente renovável, um dos sistemas financeiros digitais mais avançados do mundo e população jovem em larga escala. Ainda assim, o país ocupa de forma sistemática a posição de consumidor de tecnologia produzida fora de suas fronteiras, pagando em moeda estrangeira por soluções desenvolvidas, em grande parte, a partir de dados que em boa medida foram gerados aqui. Não é uma situação nova. É um padrão que se repete, pois mudam os produtos, mas mantém-se a dependência.
Do ciclo do pau-brasil ao do café, da soja ao minério de ferro, a economia brasileira construiu-se sobre uma lógica persistente: exportar matéria-prima, importar manufatura, pagar royalties tecnológicos a quem agrega valor. O neocolonialismo digital não inventou essa estrutura. Apenas a atualizou com nova roupagem. Se o ouro mobilizou as frotas coloniais do século XVI, os dados pessoais são o ouro do século XXI — e estão sendo extraídos com a mesma lógica de apropriação unilateral, agora sem caravelas, mas com servidores, algoritmos e termos de uso que ninguém lê. A matéria-prima agora é intangível e inclui comportamentos registrados, históricos médicos do SUS, transações financeiras e produções culturais coletadas em escala massiva. O produto importado são modelos de linguagem, algoritmos de decisão, plataformas de intermediação, como os grandes aplicativos de comércio, transporte e comunicação. E a dependência, antes medida em toneladas de commodities embarcadas, mede-se hoje em enormes volumes de dados que atravessam fronteiras sem tarifas, sem visibilidade e, na maior parte dos casos, sem qualquer retorno para quem os gerou.
A primeira forma de extração é a mais silenciosa. Os grandes modelos de linguagem foram treinados com a produção intelectual, artística e científica da humanidade, incluindo obras de autores brasileiros, registros históricos, produções jornalísticas e composições musicais, sem compensação, sem licenciamento e sem reciprocidade. Trata-se da apropriação privada de um patrimônio construído coletivamente ao longo de séculos, convertido em ativo comercial por um punhado de empresas concentradas em dois ou três países. Quando especialistas confirmam que, uma vez incorporadas a um modelo, essas obras não podem ser removidas, pois o chamado 'desaprendizado de máquina' é tecnicamente inviável na prática, a questão vai além do direito autoral. O que está em disputa é o controle sobre o patrimônio intelectual e cultural de países como o Brasil, apropriado sem contrapartida por empresas privadas estrangeiras.
A segunda forma de extração ocorre no território físico. Grandes corporações estrangeiras instalam data centers no Brasil consumindo água potável e energia em quantidades industriais para revender serviços com margens expressivas, deixando contrapartida mínima em empregos qualificados, transferência tecnológica ou capacidade de inovação. O Nordeste, com excedente de energia solar e eólica resultado de décadas de investimento público, tem sido identificado como localização estratégica para essa infraestrutura. Esse movimento já saiu do plano das intenções. O governo federal criou um regime especial de tributação para atrair data centers, com incentivos fiscais bilionários e contrapartidas como o uso de energia renovável e a reserva de parte da capacidade instalada para o mercado interno. No Ceará, a ByteDance, dona do TikTok, anunciou um investimento de R$ 200 bilhões em um data center que enfrenta resistência de comunidades e organizações locais, que apontam falta de transparência no licenciamento ambiental e pressão sobre a água e a energia da região. Tramita ainda no Congresso uma política nacional que garante a esses empreendimentos prioridade de acesso às redes de transmissão elétrica justamente nas áreas com excedente de geração. A pergunta que raramente se faz com a clareza que merece é se esse excedente serve ao desenvolvimento tecnológico brasileiro ou à redução dos custos operacionais de empresas que repatriam seus lucros em dólar.
A terceira forma de extração é a mais dolorosa porque envolve gente: a fuga de pesquisadores. O Brasil forma cientistas e engenheiros de alto nível, muitos deles em universidades públicas financiadas pelo Estado, e os perde sistematicamente para laboratórios estrangeiros que oferecem infraestrutura, salários e perspectivas de carreira incomparáveis ao que o país consegue reter. Cada pesquisador que parte leva consigo não apenas sua capacidade individual, mas o potencial de construir, a partir daqui, soluções que reflitam problemas brasileiros. A IA intensifica esse ciclo: quanto mais o país depende de tecnologia externa, menos incentivo há para investir em desenvolvimento próprio; quanto menos investe, mais talentos perde; quanto mais perde, mais dependente fica.
Há uma dimensão dessa dependência que aparece pouco no debate público e que é, possivelmente, a mais grave, pois envolve quem define o que é conhecimento válido e quais problemas merecem atenção. Modelos treinados predominantemente em inglês e a partir de fontes do Norte Global não são neutros. Eles carregam pressupostos sobre o que conta como conhecimento válido, quais problemas merecem atenção e quais contextos existem ou são invisíveis. Um modelo que não foi alimentado com a literatura do Sertão, com os registros de comunidades quilombolas, com a produção científica sobre doenças negligenciadas tropicais ou com os padrões linguísticos do português brasileiro é estruturalmente enviesado em favor de quem o concebeu. Quando esse modelo é usado para tomar decisões sobre crédito, saúde, segurança pública ou educação no Brasil, os vieses chegam à vida das pessoas. Casos documentados de prisões injustas por erros em sistemas de reconhecimento facial que não foram treinados com dados de populações negras são a expressão mais visível de um problema mais amplo e mais difuso.
A isso se soma uma concentração de poder computacional sem precedente democrático. Treinar modelos de fronteira exige infraestrutura que poucos países e menos ainda empresas privadas detêm no mundo. Esse poder está se tornando tão estratégico quanto o controle de combustíveis fósseis foi no século XX, e está igualmente concentrado em poucas mãos. A própria arquitetura da internet, com seus sistemas de endereçamento e domínios administrados pela Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN), permanece sob influência direta dos Estados Unidos, o que significa que o acesso global à rede está sujeito, em última instância, a decisões tomadas em Washington. Sobre essa base, as grandes corporações exercem poder sobre o que bilhões de pessoas ao redor do mundo recebem como informação, conselho ou resposta, sem qualquer mandato democrático para tanto.
Nesse contexto, a regulação não é um obstáculo à inovação, é um instrumento de soberania. A experiência europeia com o AI Act, marco regulatório aprovado pela União Europeia em 2024 que classifica os sistemas de IA por nível de risco e estabelece obrigações proporcionais ao potencial de dano, demonstra que é possível construir marcos legais que protejam direitos fundamentais sem inviabilizar o setor. O Brasil tem o PL 2338/2023, aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e em tramitação na Câmara dos Deputados, que aponta na direção correta, mas cuja eficácia depende de dois fatores tratados separadamente: a resistência ao lobby que busca enfraquecê-lo antes da votação e a construção de mecanismos de fiscalização com real capacidade de dissuasão. Sem isso, a regulação se torna mais um custo operacional. Grandes corporações com receitas na casa dos bilhões de dólares têm demonstrado capacidade de absorver multas regulatórias e continuar operando sem alterar substancialmente suas práticas. Regulação sem poder de coerção não é soberania.
O país tem alternativas concretas, como o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial que prevê investimento de R$ 23 bilhões entre 2024 e 2028 e representa um reconhecimento de que a questão passou a ser tratada como estratégica. O Brasil tem capacidade técnica para desenvolver soluções próprias. O potencial do Nordeste para sediar infraestrutura de dados sustentável, aproveitando o excedente de energia renovável, é real e documentado. O que falta não é diagnóstico nem recurso inicial: é a decisão política de tratar soberania tecnológica com a mesma seriedade dispensada à soberania territorial e monetária, e de não negociá-la em troca de promessas de investimento que raramente se cumprem nos termos anunciados.
Nas colônias clássicas, o reconhecimento da dependência estrutural como escolha política, e não como destino natural, levou séculos. O neocolonialismo digital opera em outra escala de tempo. À medida que os modelos se consolidam, as infraestruturas se instalam e os padrões tecnológicos se fixam, o custo de reverter a dependência cresce. O Brasil já perdeu janelas históricas desse tipo antes. A Inteligência Artificial abre outra, mas não ficará aberta indefinidamente.
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