Analisei o relatório da Microsoft Research, “AI Diffusion Report”, e dele observo que a IA está se difundindo mais rápido do que tecnologias históricas como eletricidade, internet ou computadores de uso pessoal.
O relatório mede três índices complementares, o Frontier AI Index, que mostra onde os modelos-de-fronteira são desenvolvidos; o Infrastructure Index, onde existe capacidade (data centers, poder de computação) para treinar/rodar IA em escala; e o Diffusion Index, que mostra onde a IA está sendo realmente usada, por quanto da população.
Fica claro que a adoção da IA é altamente correlacionada com infraestrutura digital, penetração de internet, energia estável e renda. Países com menor desenvolvimento digital ficam muito atrás.
Por outro lado, vemos grandes desafios. Um é a desigualdade de acesso. Regiões como África Subsaariana, Sul da Ásia e América Latina têm taxas de uso muito baixas (<10 %), o que sugere que a difusão de IA pode ampliar ainda mais as desigualdades digitais. Por outro lado, os EUA e China concentram grande parte da capacidade global de data centers e computação para IA. Ou seja, quem constrói primeiro, domina.
Existem barreiras de idioma e cultura. A maioria dos modelos de IA está treinada primariamente para inglês. Para muitos idiomas e contextos locais há lacunas e isso limita adoção plena. Há limites de penetração, e vemos que mesmo em países desenvolvidos, há um teto observado na adoção real, como por exemplo, entre 25-40 % da população sendo usuária.
Outro fator importante é a dependência de educação e energia. Antes de “ter IA”, é preciso ter internet, dispositivos, energia estável, habilidades digitais. Sem isso, IA fica inacessível para muitos.
O Brasil está em uma posição de potencial elevado. No entanto, enfrenta os desafios que o relatório aponta, como desigualdades regionais na conectividade, infraestrutura de data centers menor que nas principais potências, e necessidade de formar mais habilidades digitais e especializadas.
Para “capturar” os benefícios da IA, precisamos avançar em expandir a infraestrutura local (data centers, computação, rede), formar massa crítica de profissionais em IA e ciências de dados, adaptar modelos de IA para português e contexto local, garantindo que o valor não fique apenas em “importar” soluções estrangeiras e criar estratégias de adoção que não dependam apenas de grandes empresas, mas incluam médias e pequenas empresas, e setores como agro, saúde, educação.
Não basta disponibilizar tecnologia de IA. É preciso garantir que ela esteja acessível, adaptada, integrada e com infraestrutura de suporte. Fazendo isso, o Brasil pode não só “pegar carona” no boom da IA, mas construir vantagem competitiva real em setores onde já tem grande know how, como por exemplo, agro e finanças.
O link para o relatório: https://lnkd.in/dFTcKYeY
