Entre a ciência e a indústria, o elo que falta

Vannevar Bush (1890-1974) foi um dos mais influentes formuladores da política científica do século XX. Engenheiro e dirigente da mobilização científica norte-americana durante a Segunda Guerra Mundial, foi retratado no filme Oppenheimer. A pedido do presidente Franklin Roosevelt, em 1944, Bush produziu e entregou ao presidente Harry Truman, em 1945, o relatório "Science, the Endless Frontier". Nele, Bush defendia que o Estado deveria financiar fortemente e prioritariamente a pesquisa científica básica, mesmo que não-orientada para alguma aplicação, porque considerava a pesquisa básica a fonte de novos conhecimentos científicos, dos quais poderiam resultar avanços tecnológicos, novas indústrias, empregos e melhoria das condições de vida. A extraordinária mobilização da ciência durante a guerra, da medicina ao Projeto Manhattan, reforçou a convicção de Bush de que o investimento em ciência produziria benefícios econômicos e sociais muito além do esforço militar.

Vannevar Bush nunca utilizou, em seu relatório, a expressão "abordagem linear e ofertista de ciência e tecnologia". Mas seu trabalho tornou-se uma das principais referências da concepção que posteriormente seria conhecida como modelo linear de inovação.

A concepção associada ao relatório influenciou por décadas as políticas de ciência e tecnologia em diferentes países e encontrou expressão nos instrumentos brasileiros de apoio à pesquisa e à inovação. Muitos dos conceitos que caracterizam as políticas e instrumentos de ciência e inovação brasileiros foram inspirados em Vannevar Bush. Os países que lideram a inovação há muito deixaram de depender exclusivamente dessa lógica, combinando o financiamento à ciência com política industrial centradas em inovação empresarial, interação, demanda e desenvolvimento de capacidades tecnológicas.

A partir da década de 1980, estudos sobre inovação mostraram uma realidade muito menos linear. O processo de inovar não é sequencial ou automático. Tampouco se origina necessariamente nas universidades e centros de pesquisa para, em seguida, chegar às empresas como aplicação do conhecimento científico. Décadas de estudos sobre inovação mostraram que as empresas ocupam posição central nesse processo, acumulando conhecimento e capacidades e interagindo com clientes, fornecedores, concorrentes, universidades e outras organizações.

Em auditorias recentes sobre os programas de PD&I dos setores de petróleo, gás e mineração e sobre a Política de Conteúdo Local do petróleo e gás, o TCU identificou problemas que se iluminam mutuamente. Quando lidos em conjunto, sugerem uma explicação mais profunda para parte das fragilidades observadas: a persistência de traços da velha lógica linear no desenho dessas políticas. Não por acaso, o Tribunal cobra o mapeamento da capacidade produtiva e tecnológica da cadeia fornecedora, aponta a insuficiente articulação entre conteúdo local e PD&I e defende que os resultados socioeconômicos sejam avaliados.

Os dois problemas são, na realidade, duas faces da mesma moeda. Financiar pesquisa não garante que as empresas adquiram capacidade para transformar conhecimento em inovação. E obrigar a comprar localmente não garante que empresas brasileiras acumulem conhecimento, engenharia e capacidade para competir. O elo insuficientemente desenvolvido nas duas políticas é o mesmo: a construção de capacidades tecnológicas nas empresas.

O Brasil não precisa escolher entre ciência e indústria, nem entre PD&I e conteúdo local. Precisa conectá-los por meio de uma política industrial que articule ciência, inovação, demanda e desenvolvimento de capacidades empresariais. O objetivo não deve ser apenas pesquisar no Brasil ou comprar no Brasil, mas fazer com que empresas brasileiras acumulem conhecimento, engenharia e capacidades tecnológicas para inovar, competir, atender a demanda local e exportar.

O legado de Bush continua relevante: sem ciência não há fronteira tecnológica. Mas, 80 anos depois, sabemos também que entre ciência e desenvolvimento existe algo que nenhuma política pode tratar como automático: o aprendizado das empresas.

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