A restrição de acesso reposiciona a tecnologia como infraestrutura crítica e impõe às organizações novos requisitos de governança
Por Daniel Barros
A possibilidade de restringir o acesso de determinados países e organizações a modelos avançados de inteligência artificial, prevista no decreto assinado pelo presidente americano Donald Trump, marca um ponto de inflexão importante, estamos migrando do risco de adoção da IA para o risco de dependência da IA. Mais do que uma ferramenta de produtividade, a inteligência artificial passa a se consolidar como infraestrutura estratégica para empresas e países, quando o uso desses sistemas pode ser limitado por razões políticas, econômicas ou de segurança nacional, surge um novo tipo de risco, a dependência de tecnologias que empresas e países não controlam.
Esse movimento exige uma mudança imediata de postura, o principal desdobramento não está apenas no acesso em si, mas na necessidade de governança, as organizações passam a precisar de clareza sobre quais sistemas utilizam, quais fornecedores sustentam suas operações, quais dados são processados e quais decisões dependem desses modelos. Mais do que isso, torna-se essencial entender o impacto de uma eventual interrupção. Como a organização continuará operando se um fornecedor limitar acesso, alterar suas políticas ou simplesmente deixar de oferecer determinado modelo? A discussão deixa de ser centrada em adoção e passa a incorporar gestão, controle e continuidade.
Nesse contexto, práticas como inventário de sistemas, classificação de risco, definição de critérios de uso, avaliação de fornecedores e planos de contingência deixam de ser diferenciais e passam a ser requisitos mínimos. A inteligência artificial, já integrada a fluxos críticos de negócio, precisa ser tratada como qualquer outra infraestrutura essencial.
A justificativa de segurança nacional, por sua vez, é legítima, especialmente diante de tecnologias com potencial de impactar defesa, infraestrutura crítica, cibersegurança e capacidade econômica. No entanto, sua aplicação ampla e pouco delimitada traz efeitos colaterais relevantes, quando as restrições atingem tecnologias já incorporadas a atividades empresariais, científicas e educacionais, os impactos se espalham, a inovação desacelera, competitividade é afetada, o acesso ao conhecimento se torna desigual e a previsibilidade operacional é comprometida.
Leia mais: IBM firma parceria com OpenAI para acelerar oferta de IA
O ponto central não está em negar riscos, mas em exigir critérios claros, proporcionais e transparentes, a segurança não pode ser tratada como uma decisão exclusivamente estatal. Empresas também têm responsabilidade direta nesse cenário, onde precisam avaliar riscos, documentar usos, monitorar fornecedores, revisar cláusulas contratuais relacionadas à disponibilidade, portabilidade e uso dos dados, além de estabelecer limites internos para o uso da IA.
O episódio também escancara uma realidade muitas vezes subestimada, o controle da inteligência artificial é distribuído, mas profundamente assimétrico. Usuários e empresas utilizam esses sistemas, mas não controlam os modelos, a infraestrutura de nuvem, os chips, os dados de treinamento ou as regras de acesso. Grande parte da IA generativa mundial depende de um número reduzido de provedores de modelos, infraestrutura de nuvem e fabricantes de chips, transformando uma decisão empresarial em um risco geopolítico, na prática, essa base tecnológica está concentrada em poucos fornecedores globais, localizados em jurisdições específicas.
Isso significa que decisões tomadas fora do país podem impactar diretamente as operações locais. Empresas brasileiras que dependem de IA para atendimento, análise de dados, automação ou desenvolvimento de produtos estão expostas a mudanças que fogem completamente ao seu controle.
Para o Brasil, o desafio se organiza em três frentes complementares. A primeira é regulatória e institucional, criar um ambiente que estimule o uso responsável, com foco em transparência, gestão de riscos e prestação de contas, sem comprometer a inovação. A segunda é tecnológica e econômica, investir em infraestrutura local, pesquisa aplicada, desenvolvimento de modelos e formação de talentos, reduzindo dependências críticas sem buscar isolamento. A terceira é organizacional, empresas precisam estruturar governança desde já, com inventário de sistemas, avaliação de fornecedores, políticas de uso e planos de contingência.
A construção de soberania tecnológica não depende apenas de decisões governamentais, ela também passa pela maturidade das empresas em compreender o que utilizam, como utilizam e quais riscos assumem. Restrições podem, no curto prazo, proteger ativos estratégicos e reduzir riscos. Mas, no médio e longo prazo, tendem a produzir um efeito conhecido de estimular o desenvolvimento de alternativas.
Para empresas brasileiras, a implicação é direta, não basta acompanhar a evolução da inteligência artificial, é preciso governar sua adoção e as organizações que dependem de IA para processos críticos devem tratá-la como parte da infraestrutura essencial do negócio, com controle, rastreabilidade e gestão de riscos adequados.
Energia, telecomunicações e computação já são reconhecidas como infraestruturas críticas. A inteligência artificial passa a integrar essa lista. Sem governança, uma poderosa alavanca de valor pode rapidamente se transformar em dependência, exposição e fragilidade operacional.
Siga o IT Forum no LinkedIn e fique por dentro de todas as notícias!
Redação
Redação
Andréia Paiva
Redação
Meridiano
