Na metade do prazo de quatro anos, o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA) tem 25 ações das 54 ações entregues, segundo o governo federal, mas a peça central da infraestrutura, um supercomputador de R$ 1,06 bilhão, ainda depende de edital, e o marco legal que deveria acompanhar o projeto segue parado na Câmara dos Deputados. “O retrato é de avanço desigual, e o País precisa ser realista sobre o que consegue entregar até 2028”, avalia Diogo Cortiz, professor e pesquisador de tecnologia e inovação.
Cortiz indica que o plano é complexo, com ações que vão do incentivo à adoção da inteligência artificial (IA) à formação de pessoas e à infraestrutura, e que falta um indicador claro do que já foi concluído. “O governo poderia prestar uma conta melhor, mas vemos avanços”, afirma.
O PBIA projeta R$ 23,03 bilhões entre 2024 e 2028, mas a maior parte não é dinheiro novo do orçamento. Segundo o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), R$ 12,72 bilhões vêm de crédito, por meio do FNDCT, da Finep e do BNDES, e R$ 5,57 bilhões do FNDCT não reembolsável, outros R$ 2,90 bilhões dependem do orçamento da União e ainda precisam ser confirmados na programação de cada ano, o setor privado entra com R$ 1,06 bilhão.
O maior eixo é o de inovação empresarial, com R$ 13,79 bilhões, seguido pelo de infraestrutura, com R$ 5,79 bilhões. O eixo de regulação e governança fica com R$ 103,25 milhões.
Para Cortiz, o valor é alto para a realidade brasileira, mas pequeno no cenário global. “Analisando entra essa indústria da inteligência artificial, especialmente com a corrida dos Estados Unidos e China, é uma fração muito pequena”, diz.
O AI Index 2026, da Universidade Stanford, aponta que o investimento privado em IA nos Estados Unidos chegou a US$ 285,9 bilhões em 2025. A União Europeia mobiliza € 200 bilhões pelo InvestAI, com € 50 bilhões públicos e € 150 bilhões privados. Os números não são diretamente comparáveis, já que o PBIA é um plano público de quatro anos, mas mostram a escala da diferença.
Em apresentação à Câmara dos Deputados em agosto de 2025, o MCTI informou R$ 5,7 bilhões desembolsados em crédito para projetos de IA, com 787 projetos apoiados. Também citou sete Institutos Nacionais de Ciência e Tecnologia em IA, contra meta original de quatro, e a atualização do supercomputador Santos Dumont, que passou à 107ª posição do Top500.
O eixo de serviços públicos foi o mais atrasado, com apenas 12 mil dos 115 mil servidores previstos até 2026 haviam sido capacitados naquela data. O balanço mais recente, de janeiro de 2026, fala em 25 ações entregues e 16 em andamento.
Projeto do supercomputador
O principal anúncio veio em 20 de agosto, quando o presidente do Brasil, Luiz Inácio Lula da Silva, lançou o edital para comprar o primeiro supercomputador de Estado dedicado à IA, com custo de R$ 1,06 bilhão, sendo R$ 960 milhões de aquisição e R$ 100 milhões de implantação. A máquina será instalada no Parque Tecnológico Augusto Severo, ligado à UFRN, com execução do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), a meta é implantar o projeto em 12 a 18 meses, após uma consulta pública de dois meses.
Cortiz vê a decisão com bons olhos, sobretudo por abrir espaço a mais de um fornecedor. O edital pode resultar em tecnologia norte-americana, muito possivelmente da Nvidia, ou chinesa. “Além de diversificar o investimento, olhando para diferentes fornecedores, evita a dependência em apenas um fornecedor”, afirma. Contudo, ele critica o ritmo. “Mais lento do que gostaríamos e imaginávamos, porque esse debate já acontece há mais de dois anos”, pontua.
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Com o prazo de implantação, o pesquisador não descarta que o plano termine sem a máquina funcionando. “O tempo da política não é o tempo da tecnologia”, lembra. A cobrança, para ele, precisa vir agora. “Quanto tempo vai ser esperado para que esse computador chegue e seja instalado no Brasil? Tem que haver mais cobrança.”
Sem novos modelos
A estratégia para desenvolver modelos de linguagem em português é um dos pontos de atenção do plano. Segundo Cortiz, as discussões iniciais consideravam treinar um modelo do zero, com investimento previsto superior a R$ 1 bilhão. O pesquisador defende, porém, o uso de modelos existentes como base. Em sua avaliação, o Brasil não deveria treinar um LLM do zero quando pode partir de um modelo de código aberto.
O argumento é de custo e de capacidade, pois o pré-treinamento, etapa em que o modelo lê todo o conteúdo disponível, exige uma infraestrutura que o País ainda não tem. A alternativa é adaptar modelos abertos com dados em português e sobre o contexto brasileiro. “Afinal, não é pegar o modelo e adotar como ele vem bruto. É desenvolver em cima de algo que já foi pré-treinado”, explica. Para ele, competir na fronteira agora seria um erro, pois “é se iludir, é gastar dinheiro à toa e se frustrar”.
A gestão do plano fica com um Grupo de Trabalho no Comitê Interministerial para a Transformação Digital, coordenado pelo MCTI, que monitora a execução e apresenta relatório anual ao Conselho Nacional de Ciência e Tecnologia. O Observatório Brasileiro de IA (OBIA), do NIC.br, mantém um painel de indicadores. Não há, porém, um relatório público de execução financeira, com valores empenhados e pagos por eixo, e é essa transparência que Cortiz cobra.
Ele lembra que, em análise de plano, vale o que está no papel. “O plano é o que está escrito”. Segundo ele, boa parte dos R$ 23 bilhões é para promover a adoção da IA, mas falta clareza sobre como isso será feito. “Como isso vai ser desenrolado, a gente precisa de um avanço mais rápido.”
Um plano sem lei
A regulação é o outro lado da moeda, o PL 2338/2023 foi aprovado pelo Senado em dezembro de 2024 e aguarda parecer na Câmara. Contudo o relator adiou a decisão para depois das eleições de outubro, segundo o site Antihype, após cinco datas de votação perdidas desde novembro de 2025.
Para Cortiz, a ausência de um marco legal tem efeito indireto sobre o PBIA. O pesquisador avalia que uma eventual regulação poderá complementar o plano, que, por sua vez, dará suporte à sua implementação. “Não tem um impacto direto”, assinala. Em sua avaliação, a prioridade é acelerar a adoção da IA, a capacitação profissional e sua incorporação aos processos industriais.
O Brasil também está atrás de parte do mundo. Enquanto a União Europeia tem lei, mas adiou as regras de alto risco para dezembro de 2027 e agosto de 2028. A Coreia do Sul registra lei em vigor desde janeiro de 2026, com prazo de carência de um ano para multas.
O Japão aprovou uma lei de promoção, sem punições, e o Reino Unido regula por setor, sem lei específica de IA. Nos Estados Unidos, não há lei federal e os estados legislam por conta própria. A China usa regras setoriais, como a obrigação de rotular conteúdo gerado por IA.
O que esperar para o futuro
Cortiz aponta o agronegócio e os serviços financeiros entre os setores com maior potencial de se beneficiar do plano. Para o pesquisador, o setor financeiro também poderá estimular o desenvolvimento de soluções de IA em outras áreas da economia. “Vai acabar sendo um dos grandes propositores de inovações para inteligência artificial, impulsionando outros mercados no Brasil”, observa.
Para o pesquisador, o sucesso depende da chamada hélice tríplice, com academia gerando evidências, governo facilitando e indústria executando, e de olhar para além do corte de custos. “A grande questão da inteligência artificial é que desenvolver ela, permite o desenvolvimento de novos produtos e serviços.”
A expectativa dele para 2028 é de realismo. Os países que se dão bem, afirma, não são apenas os que desenvolvem a tecnologia, mas os que transformam suas economias com ela. Para o Brasil, isso significa ganhar produtividade agora e mirar a fronteira só no médio e longo prazos.
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