Comprar é rápido, legislar é lento e ninguém pergunta à sociedade do que ela realmente precisa.
O termo “inteligência artificial” (IA) é um guarda-chuva amplo, que inclui tanto sistemas de classificação e predição – que selecionam currículos, avaliam crédito, leem exames de imagem e estão em uso há mais de uma década – quanto a “IA generativa”, que parece revolucionar nossas sociedades ao produzir textos, imagens, áudios ou códigos a partir de um comando em linguagem natural. O uso, pelo Estado, de uma ou de outra, implica riscos diferentes e ne-nhuma delas é isenta deles. Quando uma IA apenas seleciona beneficiários para um programa social, aplica os critérios – justos ou preconceituosos – de quem a programou e dos dados com que foi treinada. Quando outra, generativa, produz uma peça jurídica ou um projeto de política pública, pode estar “criando”, a partir de lógica interna, um discernimento que escapa aos princípios de justiça, equidade e solidariedade que deveriam orientar o operador humano.
Produzir IA, geri-la e usá-la são capacidades distintas – e, para a maioria dos países, inclusive o Brasil, o quanto essa tecnologia de fato contribuirá para o desenvolvimento econômico e para a busca do bem comum dependerá de como governos, empresas de tecnologia e sociedade souberem interagir para regulá-la e usá-la com sabedoria.
A pressa de comprar e o vácuo da fiscalização. Nessa interação, o Estado tem sido um parceiro ágil – e complacente – das empresas de tecnologia. Nos Estados Unidos, a agência federal de compras negociou acesso de milhões de servidores públicos a assistentes de IA generativa (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok) por valores simbólicos; as próprias empresas subsidiaram a entrada, com US$ 1,5 bilhão em economia declarada. Em Singapura, 80% dos 150 mil funcionários públicos já usam o assistente generativo do governo. Nenhum dos dois países avaliou, antes da adoção em massa, os riscos específicos da IA generativa – alucinação, viés, dependência de fornecedor.
No Brasil, o Judiciário identificou 178 iniciativas de IA, das quais quase metade já usa a fatia generativa; mas 57,6% dos profissionais acessam por contas pessoais, fora de controle institucional: o Estado comprou a tecnologia sem antes desenhar a governança para usá-la. Segundo a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE), 35 dos 36 países-membros já usam algum tipo de IA em serviço público, mas só 39% avaliam risco antes de implantar um sistema e apenas 17% mantêm registro público de algoritmos. As cifras bilionárias para infraestrutura seguem a mesma lógica de pressa, aparente-mente mirando mais uma aparência do que uma realidade concreta.
A lógica política e seus percalços. Vender um assistente generativo como “modernização” administrativa é mais simples – e mais rentável em escala – do que vender um sistema de checagem independente para saber se está havendo discriminação sem que ninguém perceba. Mas os governos também têm motivos para preferir comprar a legislar. Um contrato de aquisição se negocia em meses e entrega algo tangível ao eleitor – um assistente que atende o cidadão, um tribunal mais rápido – sem depender de maioria parlamentar; legislar é lento, gera adversários poderosos e raramente rende dividendo eleitoral visível.
Soma-se a isso a competição internacional: anunciar somas bilionárias funciona como sinal de liderança tecnológica, mesmo quando a execução real fica muito aquém do anunciado – a InvestAI, da União Europeia, promete 200 bilhões de euros para o desenvolvimento do parque tecnológico europeu, combinando programas já existentes, investimentos privados e recursos que dependem de orçamentos que ainda nem foram aprovados. É essa combinação de incentivo comercial e político – vender modernização, mostrar resultado rápido, sinalizar liderança na corrida global – que explica por que tanto a compra de assistentes de IA generativa quanto os grandes anúncios de infraestrutura avançam bem mais depressa do que as regras para os supervisionar.
Os descompassos da regulação. A China, apesar de ter um Estado centralizador e controlador, não tem lei geral sobre IA, mas foi a primeira entre os grandes reguladores a mirar diretamente a fatia generativa: quem quiser oferecer um serviço desse tipo precisa se registrar no governo, e todo conteúdo gerado por IA tem de vir identificado como tal, para que o usuário saiba que não foi feito por uma pessoa – resposta a um risco concreto, o de ser enganado por algo que parece real e não é. Ainda na China, em abril de 2026, um tribunal de Hangzhou decidiu que substituir um funcionário por IA não é, por si só, motivo legal para demiti-lo ou rebaixar seu salário – a empresa precisaria antes tentar realocá-lo ou treiná-lo, e acabou condenada a indenizá-lo. Não é garantia de emprego, mas cria um ônus para quem usar a IA como justificativa de corte de custos – exatamente o tipo de proteção que o Brasil deixou pelo caminho.
A União Europeia foi na direção oposta: tentou regular a categoria ampla de uma vez, com quatro níveis de risco, mas adiou por 16 meses as regras mais pesadas, as de emprego, crédito, educação e justiça, agora previstas para dezembro de 2027. Os Estados Unidos recuaram de vez: revogaram as diretrizes da adminstração anterior e o governo federal processa estados que tentam legislar por conta própria, como o Colorado, cuja lei contra discriminação algorítmica teve a aplicação suspensa. No Brasil, o projeto de marco regulatório foi aprovado pelo Senado em 2024 e está parado na Câmara desde então – mas já chegou parado sem a proibição de demissões em massa por automação, retirada do texto ainda durante a tramitação no Senado.
O que sobra para a sociedade. É a sociedade quem menos participa da negociação e mais absorve seus efeitos. Números como “40% dos empregos ameaçados pela IA” – de análises do FMI sobre exposição à IA, não sobre desemprego efetivo – medem tarefas automatizáveis em tese, não perda líquida de vagas; estudos com dados reais de emprego encontram efeito próximo de zero sobre o total de ocupações. Mas há um sinal que não desaparece: pesquisadores de Stanford, usando folhas de pagamento de milhões de trabalhadores nos Estados Unidos, documentaram que o emprego de jovens de 22 a 25 anos em ocupações muito expostas à IA generativa está cerca de 19% abaixo do esperado – diferença que cresce desde meados de 2025. Não são demissões em massa, mas uma desaceleração nas contratações de pessoas de nível júnior: a tecnologia permite que seniores façam sozinhos o que antes exigia contratar alguém mais novo.
Quem deveria dar o ritmo. Hoje, o desenvolvimento da IA acontece em uma interação assimétrica: empresas ditam o ritmo da oferta, Estados compram depressa e regulam devagar, e a sociedade, que deveria arbitrar entre os dois, é ouvida por último. O Brasil ilustra bem esse desequilíbrio: comprador público relativamente ativo – Judiciário digitalizado, supercomputador ampliado, novo regime tributário para data centers – e legislador paralisado, sem que trabalhadores, pesquisadores ou usuários dos serviços públicos tenham tido peso proporcional nessa equação. Contribuir para o desenvolvimento econômico e para o bem comum não é propriedade automática da tecnologia: é o resultado de como a interação entre esses três atores evoluirá.
