América Latina: Soberania Digital em IA ou Dependência Tecnológica? O Dilema de 2026

A América Latina tem 6,6% do PIB global e recebe 1,1% do investimento em IA. A matemática está errada — e as consequências dessa assimetria serão sentidas por décadas.

O problema em números

Em janeiro de 2026, a ECLAC (Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe) e o CENIA (Centro Nacional de Inteligência Artificial do Chile) publicaram um levantamento que deveria estar em todas as mesas de planejamento estratégico da região: a América Latina, com 6,6% do PIB mundial e 8,4% da população global, atrai apenas 1,1% do investimento total em inteligência artificial.

A discrepância não é apenas financeira. É estrutural. A região participa da economia global de IA principalmente como fornecedora de matéria-prima — dados, minerais críticos, infraestrutura de processamento — e consumidora de tecnologia desenvolvida fora. Os grandes modelos que estão sendo adotados em saúde, educação, crédito e governo em toda a América Latina foram treinados com dados que pouco representam as realidades locais, por empresas que não respondem aos reguladores locais, com critérios de design que refletem outras culturas e contextos.

Isso não é fatalismo: é diagnóstico. E diagnóstico precede prescrição.

Brasil: o caso mais complexo da região

O Brasil ocupa uma posição peculiar nesse cenário. Por um lado, é o país da região mais avançado em termos regulatórios: o PL 2338 tramita no Senado com previsão de aprovação em 2026, a ANPD está ativa e tem demonstrado disposição para atuar em casos envolvendo sistemas de IA, e há um ecossistema de pesquisa e startups que, embora subfinanciado, é o maior da região.

Por outro lado, o Brasil é também o maior exportador de dados da América Latina. Cada interação em plataformas de redes sociais, cada compra online, cada busca no navegador, cada consulta médica registrada em sistema digital alimenta modelos que são desenvolvidos e controlados externamente. A maior base de dados em língua portuguesa do mundo está no Brasil — mas os modelos que aprendem com esses dados não são brasileiros.

Essa tensão não é irresolvível, mas exige reconhecimento explícito. A narrativa dominante no setor de tecnologia tende a apresentar a abertura de dados como benefício líquido — "democratização do acesso", "aceleração da inovação". O que raramente aparece nessa narrativa é a pergunta sobre quem captura o valor gerado por esses dados.

Os três eixos do dilema latino-americano

Para entender o dilema da soberania digital em IA na América Latina, é útil separá-lo em três dimensões distintas:

• Soberania de dados: Quem controla os dados gerados na região? Onde são armazenados? Sob quais leis? Com quais garantias para os cidadãos? A LGPD brasileira avançou significativamente nessa frente, mas a aplicação ainda é inconsistente, e o dado já exportado antes da regulação representa um estoque imenso de informação fora do alcance regulatório local.
• Soberania de modelos: Quais sistemas de IA são usados em decisões que afetam cidadãos latino-americanos? Foram treinados com dados representativos da região? Podem ser auditados por reguladores locais? A dependência de modelos externos cria uma assimetria de responsabilização: quando um sistema falha ou discrimina, o regulador local tem poder limitado sobre o desenvolvedor estrangeiro.
• Soberania de infraestrutura: Onde rodam os sistemas críticos? Quem controla os servidores, os cabos, as redes? A infraestrutura de computação em nuvem da região é dominada por três ou quatro empresas norte-americanas, com crescente participação de empresas chinesas. Uma falha técnica, uma decisão de negócio ou uma sanção geopolítica pode impactar serviços públicos inteiros.

Esses três eixos se alimentam mutuamente. Uma região que exporta dados mas não desenvolve modelos acaba sem capacidade de questionar os sistemas que consome. Uma região dependente de infraestrutura externa não pode garantir continuidade de serviços críticos. E sem regulação efetiva sobre dados, os outros dois eixos ficam ainda mais vulneráveis.

O que a região tem a seu favor

O quadro seria sombrio se não houvesse ativos reais a considerar. A América Latina não parte do zero.

O Brasil tem a maior base de falantes nativos de português do mundo — mais de 210 milhões de pessoas — e, consequentemente, a maior massa de dados em português. Isso representa uma vantagem comparativa real no desenvolvimento de modelos de linguagem para esse idioma: qualquer empresa global que queira servir bem o mercado brasileiro precisará ou de acesso a esses dados, ou de parceria com atores locais. Esse é um ponto de negociação, não apenas uma fragilidade.

A região tem também uma tradição relevante em pesquisa de ciência da computação. Universidades brasileiras como USP, UNICAMP e UFMG têm grupos de pesquisa em IA com reconhecimento internacional. O mesmo vale para instituições no México, Argentina e Chile. O capital humano existe — o que falta é escala de financiamento e conexão com aplicações de impacto.

Em termos regulatórios, o Brasil está genuinamente à frente da maioria dos países em desenvolvimento e em linha com os esforços mais avançados globalmente. O PL 2338, se aprovado com as proteções essenciais preservadas, pode criar um ambiente que combine inovação com responsabilização — um modelo potencialmente exportável para o restante da região.

A janela de 2026

O calendário político de 2026 cria uma janela de oportunidade que não se repetirá tão cedo. No Brasil, as eleições presidenciais e legislativas de outubro de 2026 significam que qualquer regulação de IA que não for aprovada nos primeiros meses do ano enfrentará o limbo eleitoral — quando legisladores focam em outros temas e projetos polêmicos são frequentemente adiados.

O PL 2338, que tramita no Senado, precisa ser aprovado antes que a dinâmica eleitoral consuma a agenda legislativa. A janela é estreita: o primeiro semestre de 2026 é o momento mais propício. Após junho, as prioridades mudam.

Além do Brasil, outros países da região enfrentam suas próprias inflexões políticas em 2026. O Chile, que tem o CENIA como referência regional em pesquisa de IA, está desenvolvendo sua própria estratégia nacional. A Colômbia e o Peru têm debates regulatórios em curso. O que acontecer no Brasil em 2026 influenciará diretamente essas trajetórias — para o bem ou para o mal.

Uma regulação brasileira robusta, que exija transparência algorítmica, imponha avaliações de impacto em sistemas de alto risco e garanta direitos efetivos aos titulares de dados, criaria um precedente para a região. Uma regulação fraca ou capturada por interesses setoriais faria o mesmo — no sentido oposto.

O papel de institutos como o IBGIA

Nesse contexto, o papel de organizações dedicadas à governança de IA vai além do técnico. Governança de IA em países em desenvolvimento é também uma questão de soberania — quem define as regras define quem captura o valor.

O IBGIA foi criado com a convicção de que o Brasil precisa de vozes independentes, tecnicamente qualificadas e comprometidas com o interesse público, para participar dos debates que moldarão as próximas décadas. Não é suficiente que reguladores e empresas negociem bilateralmente: é necessário que a sociedade civil, a academia e o setor produtivo tenham voz ativa na construção de um modelo de governança que reflita valores e interesses brasileiros.

Isso significa contribuir tecnicamente para o debate do PL 2338 — identificando lacunas, propondo melhorias, documentando práticas internacionais relevantes. Significa conectar o debate brasileiro ao debate regional e global, trazendo perspectivas da ECLAC, do CENIA, da União Africana de IA, da União Europeia. E significa formar profissionais capazes de implementar governança de IA nas organizações — porque regulação sem capacidade de execução é letra morta.

O que pode ser feito agora

Soberania digital em IA não se conquista por decreto. É construída por decisões acumuladas — políticas públicas, investimentos, formação de capital humano, padrões técnicos, marcos regulatórios. Algumas ações concretas que podem mover a agulha:

• Aprovação do PL 2338 com proteções essenciais: A regulação de IA que tramita no Senado precisa preservar as cláusulas de transparência algorítmica, avaliação de impacto e direito de contestação de decisões automatizadas. Sem esses elementos, a lei não terá efeito substantivo sobre os sistemas de maior risco.
• Fortalecimento da ANPD: A autoridade nacional de proteção de dados precisa de orçamento, pessoal técnico e mandato claro para atuar em casos envolvendo IA. Uma ANPD bem estruturada é pré-requisito para qualquer regulação efetiva.
• Programas de formação em governança de IA: Profissionais de direito, gestão pública e tecnologia precisam entender os fundamentos de sistemas de IA para exercer supervisão efetiva. O gap de capacidade técnica é um dos principais obstáculos à regulação efetiva na região.
• Cooperação regional em pesquisa: Iniciativas como o CENIA chileno, o IALAB argentino e grupos de pesquisa brasileiros deveriam ter mais mecanismos de colaboração — compartilhamento de dados, projetos conjuntos, mobilidade de pesquisadores. A América Latina como bloco tem mais peso do que cada país individualmente.
• Exigências de localização em contratos públicos: Quando governos contratam sistemas de IA, podem exigir que dados sejam processados localmente, que modelos sejam auditáveis, que haja transferência de conhecimento. Compras governamentais são um instrumento poderoso de política industrial.

Nenhuma dessas medidas é simples ou rápida. Mas todas são possíveis — e algumas podem começar imediatamente, sem depender de aprovação legislativa.

A escolha que não é binária

O título deste artigo faz referência a um "dilema" — soberania ou dependência. Na prática, a escolha nunca é binária. A América Latina não vai, nem deveria, fechar-se ao desenvolvimento tecnológico global. Os melhores modelos de IA hoje são desenvolvidos colaborativamente, com contribuições de pesquisadores de múltiplos países. A infraestrutura de computação tem economias de escala que favorecem provedores globais.

O que está em jogo não é autarquia tecnológica, mas autonomia estratégica: a capacidade de participar das cadeias globais de IA em posição de agente, não de paciente. De negociar condições que beneficiem os cidadãos da região. De construir capacidade local que permita não depender de uma única fonte para sistemas críticos. De definir valores e regras que reflitam o que a sociedade quer — não apenas o que é técnica ou comercialmente conveniente para quem já está no topo.

Essa autonomia não está garantida. Ela precisa ser construída, defendida e renovada. E a janela de 2026, com o debate do PL 2338 no Brasil e as eleições que definirão os próximos quatro anos de política pública, é um momento crítico para começar.

O IBGIA existe para contribuir com essa construção. Se você trabalha com governança, tecnologia, políticas públicas ou direito e quer fazer parte dessa conversa, convidamos você a se associar ao IBGIA e a acompanhar nossas análises pela newsletter do IBGIA. Para organizações que já lidam com sistemas de IA, disponibilizamos gratuitamente um checklist de governança de IA como ponto de partida prático.

A matemática de 6,6% do PIB e 1,1% do investimento em IA pode ser corrigida. Mas não por si mesma.