O futuro da IA no Brasil depende da união de forças entre empresas e universidades
Hoje, a Inteligência Artificial (IA) é capaz de interagir fluentemente e com flexibilidade por meio da linguagem natural, abrindo um cenário rico em oportunidades, como a oferta de experiências que combinam escala e personalização extrema. Junto com essas capacidades, surgem novos desafios relacionados à privacidade, ética, controle tecnológico e estabelecimento de responsabilidades.
A capacidade de transformar essas novas tecnologias em soluções concretas depende diretamente da disponibilidade de profissionais qualificados, capazes não somente de explorar as novas oportunidades, mas também de compreender e mitigar suas limitações e riscos.
Nesse sentido, as universidades brasileiras de pesquisa enfrentam um dilema de relevância. Apesar de serem instituições essencialmente orientadas para o longo prazo, focadas na pesquisa básica e na formação de lideranças futuras, elas dependem quase que integralmente de financiamentos que oscilam conforme a conjuntura econômica de curto prazo. Para garantir investimentos sustentáveis, as universidades precisam comunicar à sociedade claramente como seus objetivos de longo prazo dialogam com estas demandas imediatas do mercado.
Compreender os diferentes papeis desempenhados pela universidade é essencial para harmonizar objetivos imediatos e estratégicos. Frequentemente, importantes inovações tecnológicas surgem a partir de aplicações práticas inesperadas de conceitos fundamentais. O código de barras, por exemplo, foi uma inovação decorrente da pesquisa básica em lasers – e, mais recentemente, evoluiu graças aos avanços no campo da visão computacional.
É impossível prever de onde virá a próxima inovação de ruptura. Por isso, é crucial cultivar a diversidade de ideias e estimular diálogos constantes entre diferentes áreas do conhecimento, bem como estreitar o relacionamento entre pesquisadores e indústria. Interações aparentemente fortuitas podem transformar conceitos teóricos aparentemente abstratos – como, por exemplo, a Teoria dos Números ou Álgebra Linear – em soluções práticas que sustentam indústrias bilionárias. Dessa forma, as universidades atuam como incubadoras naturais dessa diversidade inovadora.
Novas ideias precisam percorrer várias etapas até serem convertidas em benefícios concretos para a sociedade e cada etapa demanda tipos específicos de pesquisadores: os “pioneiros”, que abrem novos campos; os “expansores”, que desenvolvem essas áreas; os “organizadores”, que formam as próximas gerações; e os “aplicadores”, que levam essas ideias diretamente ao mercado.
No Brasil, no entanto, os incentivos têm tradicionalmente privilegiado os “expansores” devido ao foco, por vezes excessivo, na contagem de publicações. Essa concentração compromete a sustentabilidade do ecossistema, pois são necessários pioneiros para abrir novas fronteiras e aplicadores para transformar pesquisas em valor econômico.
Para empresas atuando em áreas tão dinâmicas como a IA, adaptabilidade é essencial. Obsolescência rápida é uma certeza para empresas sem capacidade para inovarem. Toda tecnologia tem partes fundamentais que permanecem (por exemplo, algoritmos e estruturas de dados), e partes que obsolescem (por exemplo, uma linguagem de programação particular). A chave para a inovação está quase sempre em novas formas de utilizar fundamentos para revisitar os problemas que se quer resolver. Dominar conceitos é, portanto, chave para garantir a sobrevivência dos negócios. E é justamente nas universidades, com seu fluxo constante de pessoas ávidas por novos conhecimentos e com seu permanente estímulo à troca de ideias é que se encontra o ambiente adequado para domínio e desenvolvimento dessas ideias fundamentais que sustentam a capacidade de inovação.
Dentre as instituições brasileiras de ponta, a Universidade de São Paulo (USP) tem buscado fomentar maior interação entre pesquisa e inovação via parcerias com o setor produtivo. Um exemplo disso é o Centro de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina (CIAAM-USP), ligado diretamente à Reitoria, que facilita a conexão das empresas ao ecossistema de inovação aberta da universidade. Essa colaboração entre academia e mercado tem criado novas possibilidades, tanto para a pesquisa quanto para a formação de líderes técnicos.
Este movimento é igualmente verdade para uma variedade de indústrias diferentes, incluindo aquela dedicada à experiência do consumidor (CX), que emergiu como um dos campos principais para integração de IA em atividades de comunicação humana, com tecnologias como chatbots ou modelos de hiper-personalização e predição, que revolucionam como as empresas interagem com seus clientes.
Cada vez mais ganham força iniciativas como os hubs de inovação aberta, que unem especialistas em IA e pesquisadores para explorar o uso de agentes conversacionais em colaboração com humanos, focando na experiência do usuário em geral (UX) e CX, em particular. Além disso, estreitam relações duradouras com os futuros líderes técnicos em IA do país. No CIAAM-USP há ações interessantes nesse sentido, como o recém inaugurado TELUS Digital Research Hub, cujo objetivo é apoiar o desenvolvimento da próxima geração de pesquisadores em IA e incentivar inovações em CX impulsionadas por IA.
O futuro não pertence apenas àqueles que dominam a tecnologia de hoje, mas sim aos que entendem que a inovação duradoura nasce do diálogo constante entre ciência fundamental e aplicações práticas. Para o Brasil assumir protagonismo na era da Inteligência Artificial, é urgente fortalecer nossas universidades como espaços vivos de colaboração com a indústria, ousadia intelectual e criatividade tecnológica.
Esse é o caminho para transformar promessas em realidade.
