Em 12 de setembro, o CEO da Anthropic, Dario Amodei, fez algo raro no Vale do Silício: pediu publicamente que a própria Indústria tirasse o pé do acelerador. Em um longo ensaio, defendeu desacelerar o avanço dos modelos mais poderosos de Inteligência Artificial (IA) até que os mecanismos de segurança consigam acompanhá-los. O alerta veio com uma estimativa concreta. Entre 6 e 12 meses, enxames de agentes autônomos poderiam ser capazes de tomar a internet, com prejuízos de centenas de bilhões de dólares. Sam Altman, da OpenAI, e Elon Musk endossaram a tese em poucas horas. Estava aberta a polêmica.

Chamou atenção não apenas o conteúdo, mas também quem o dizia. Quando os próprios fabricantes pedem regras, a pergunta que vem à cabeça é: trata-se de responsabilidade verdadeira ou de estratégia para erguer barreiras aos concorrentes? Críticos não demoraram a apostar na segunda hipótese. A reação das duas potências que lideram a corrida foi imediata e reveladora. Donald Trump rejeitou qualquer nova regulação, afirmando que o único controle que a IA precisa é de um presidente forte e lembrando que os Estados Unidos estão à frente da China. Pequim classificou os alertas como alarmismo e viu no texto uma tentativa velada de conter o seu desenvolvimento. Desconfiança mútua e competitividade seguem sendo os motores da IA no mundo. Ninguém quer ser o primeiro a frear.

Há um ponto fundamental para o leitor brasileiro. O que se discute lá não é o que se discute aqui. O debate aberto por Amodei trata de um punhado de laboratórios capazes de treinar modelos de mais avançados, chamados de “fronteira”. As propostas incluem testes obrigatórios antes do lançamento, avaliadores independentes com acesso interno às empresas, controle da exportação de chips avançados e coordenação entre países. É uma regulação pontual, voltada para quem constrói a tecnologia no limite do que é possível.

No Brasil, a principal proposta, o Projeto de Lei (PL) 2.338/2023, segue outra lógica. Aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e, hoje, em análise em comissão especial na Câmara, o projeto propõe uma regulação geral e horizontal inspirada na legislação europeia. Classifica usos por grau de risco e distribui obrigações de avaliação, documentação, governança e prestação de contas por toda a cadeia, incluindo as empresas que utilizam IA apenas no dia a dia. O varejista que usa um sistema para prever demanda, a clínica que adota uma ferramenta de triagem e a pequena agência que atende clientes com um assistente virtual passam a conviver com uma nova camada de burocracia, mesmo sem desenvolver tecnologia alguma.

O risco da proposta é pagarmos o custo da regulação sem colher o benefício da segurança. Os riscos da IA na saúde, no crédito ou nos transportes são diferentes entre si e já têm quem os conheça a fundo — Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), Banco Central (BC), Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), agências reguladoras de transporte, Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD). Embora o texto preveja a articulação com esses órgãos, sua espinha dorsal continua sendo um código único para toda a economia. Regras setoriais, calibradas por quem entende de cada mercado, tendem a ser mais precisas, mais baratas e mais eficazes.

Há ainda um fato que precisa ser dito sem constrangimento: o Brasil não está na disputa global pelos modelos de fronteira, liderada por Estados Unidos e China. Nossa capacidade de influenciar o ritmo dessa corrida por meio de lei é nula. Uma norma brasileira não vai desacelerar um modelo treinado na Califórnia ou em Shenzhen, mas pode, sim, desacelerar a adoção da IA pelas empresas brasileiras.

Mas essa constatação não deve ser, de forma alguma, um convite à inação, pelo contrário. Se o País, atualmente, não tem voz na fronteira, precisa construi-la. Nesse sentido, é muito bem-vindo o anúncio, em agosto, de um supercomputador de cerca de R$ 1 bilhão em Macaíba, na região metropolitana de Natal, e de nova infraestrutura de supercomputação no Sudeste, dentro de um pacote de R$ 2,5 bilhões do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA). Trata-se de um passo importante para um país em que 60% do processamento de IA é realizado no exterior e que quer se posicionar nesse debate.

Mas é preciso ir além (e mais rápido). Um supercomputador, sozinho, não cria um ecossistema. Quatro frentes são decisivas. A primeira é prioridade política — a IA precisa estar no centro de uma estratégia nacional, com coordenação no mais alto nível do governo, como estiveram o pré-sal e a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa). A segunda é crédito, com financiamento de longo prazo e a custo competitivo para startups, empresas e centros de pesquisa que queiram treinar e adaptar modelos, somado ao poder de compra do Estado como primeiro cliente de soluções locais. A terceira é capacidade computacional em escala, ao aproveitar nossa energia limpa e abundante, consolidando um regime tributário competitivo a datacenters (como o Redata) e garantindo regras estáveis que atraiam investimento. A quarta é gente: formação em massa, retenção de talentos e uma política migratória que facilite a vinda de pesquisadores e engenheiros de qualquer lugar do mundo. A quinta, enfim, seria o estímulo massivo à adoção acelerada da IA pelo setor privado para impulsionar a competitividade brasileira em todos os segmentos.

O Brasil dispõe de energia renovável abundante, um mercado de mais de 200 milhões de consumidores, dados em português, comunidade científica respeitada e um parque industrial diversificado. Temos condições de ser mais do que usuários de tecnologia.

A lição do debate americano é simples. Cada país regula da posição que ocupa. Quem está na fronteira discute como frear com segurança. Quem ainda não chegou lá precisa discutir como acelerar. Ainda há tempo de corrigir a rota; trocar a regulação genérica e burocrática por regras setoriais, proporcionais e inteligentes e pisar firme no acelerador do desenvolvimento. É assim que o Brasil terá, um dia, lugar à mesa em que o futuro da IA está sendo decidido.

Artigo originalmente publicado no jornal Valor Econônico.