Soberania, tecnologia e IA — (Imagem: Falando Tech)

A discussão sobre inteligência artificial soberana vem ganhando espaço no Brasil à medida que a IA se consolida como um ativo estratégico para governos, empresas e setores críticos. Mas esse debate perde força quando se limita aos grandes modelos de linguagem (LLMs).

Na prática, a maioria das soluções que entregam valor em produção — assistentes corporativos, fluxos com agentes e uso de ferramentas, automação de processos e aplicações em contextos governamentais — não é “um modelo”. São sistemas: arquiteturas compostas por múltiplos componentes que operam de forma coordenada, com requisitos reais de segurança, rastreabilidade e manutenção contínua.

Nesse contexto, soberania em IA deve ser entendida de forma ampla. Ela diz respeito à capacidade de controlar, operar, adaptar e evoluir sistemas completos de IA de acordo com necessidades locais, regulatórias e estratégicas. Não se trata apenas de onde um modelo foi treinado, mas de quem domina a arquitetura end-to-end, os dados, a governança, a segurança e os mecanismos que permitem que essas soluções sejam mantidas, auditadas e expandidas ao longo do tempo.

Os LLMs são parte relevante desse ecossistema, mas representam apenas uma parte da equação. Sistemas modernos combinam modelos de linguagem com outros modelos especializados (por exemplo, embeddings e classificadores), mecanismos de busca e recuperação de informação (RAG), camadas de orquestração e roteamento, integrações com sistemas legados e regras de negócio. É essa combinação que permite que soluções operem com previsibilidade, controle e confiabilidade em ambientes sensíveis.

Um diferencial fundamental para a construção de IA soberana está no domínio dos principais componentes da pilha tecnológica. Isso reduz a dependência de APIs proprietárias, facilita a substituição de fornecedores e dá liberdade para provisionar soluções em diferentes ambientes de infraestrutura — nuvem, on-premises ou híbrido, inclusive diretamente na infraestrutura do cliente. Essa portabilidade amplia o controle sobre dados, desempenho, custos e requisitos de compliance.

Mas soberania também é operação. Ela exige capacidade de governar o ciclo de vida do sistema: versionamento, testes e avaliações contínuas, mecanismos de observabilidade e práticas de segurança que sustentem a auditoria e a conformidade. Em setores críticos, o que determina confiança não é só “o modelo”, mas o conjunto de controles que permite explicar, monitorar e corrigir o sistema com segurança.

Nesse cenário, a transferência de tecnologia torna-se um elemento central. Capacitar equipes locais para compreender, operar e evoluir esses sistemas fortalece a autonomia dos clientes e garante que o conhecimento crítico permaneça sob seu controle. No fim, é essa capacidade de criação, manutenção e adaptação contínua que define o verdadeiro nível de soberania tecnológica.

Esse movimento é potencializado pelo avanço de arquiteturas abertas e pelo uso estratégico de tecnologias open source, não como sinônimo automático de soberania, mas como base para reduzir lock-in, aumentar transparência e viabilizar especialização por domínio. Em vez de uma IA monolítica, o progresso acontece por meio de sistemas modulares, compostos por múltiplos modelos e aplicações que evoluem de forma integrada.

Para o Brasil, avançar em sistemas de IA soberanos significa estabelecer bases sólidas para inovação em energia, saúde, indústria, agronegócio, finanças e serviços públicos. Ter controle sobre arquitetura, dados e aplicações permite adaptar a tecnologia às realidades locais, acelerar a adoção responsável da IA e reduzir riscos operacionais, regulatórios e estratégicos.

No fim, o verdadeiro valor da inteligência artificial está menos no modelo isolado e mais nos sistemas completos que emergem da integração contínua entre modelos, dados e processos — sistemas governáveis, auditáveis e alinhados aos objetivos das organizações e do país. Ampliar esse debate é essencial para evitar uma narrativa restrita a modelos, fornecedores ou lançamentos específicos. O foco deve estar em como arquiteturas bem construídas podem ampliar potencial humano, fortalecer negócios, melhorar serviços públicos e simplificar processos complexos.