Soberania da IA: controlando a inteligência em um mundo fragmentado (Parte 4)

Nas três primeiras partes desta série, examinamos a soberania de TI desde o início: o contexto jurídico e geopolítico, a camada de infraestrutura física e o papel estratégico da computação em nuvem. Cada camada revelou o mesmo desafio subjacente: como se beneficiar dos ecossistemas digitais globais sem abrir mão do controle.

Em nenhum outro lugar esse desafio é mais visível do que na inteligência artificial.

A IA evoluiu rapidamente de uma ferramenta experimental para um impulsionador central da automação, análise e diferenciação competitiva. À medida que as empresas incorporam a IA nos fluxos de trabalho operacionais e nos processos de tomada de decisão, surgiu uma nova questão ao nível da administração: O quão soberana é a nossa IA?

A soberania da IA não é mais um conceito teórico ou orientado por políticas. Ela está se tornando uma preocupação prática para empresas que dependem de dados confidenciais, operam em várias jurisdições e dependem cada vez mais de plataformas de IA controladas fora de seu alcance legal.

O que realmente significa soberania da IA?

A soberania da IA é a capacidade de uma organização desenvolver, implantar e operar sistemas de IA sob jurisdições, controles e estruturas de governança de sua escolha.

Na prática, ela gira em torno de três elementos intimamente relacionados:

• Localidade e proveniência dos dados: onde os dados de treinamento e inferência são armazenados e processados, e se a origem e a composição dos dados de treinamento podem ser controladas, explicadas e defendidas sob as estruturas legais e regulatórias aplicáveis.
• Modo controle: quem hospeda, opera e pode modificar modelos de IA.
• Independência operacional: se os recursos de IA permanecem disponíveis, em conformidade e auditáveis sob pressões regulatórias ou geopolíticas.

A IA soberana não implica rejeitar a inovação global ou reconstruir todas as capacidades internamente. Em vez disso, significa garantir que os aspectos mais críticos da IA — dados, modelos e lógica de decisão — não estejam sujeitos a acesso estrangeiro indesejado, governança opaca ou perturbações externas.

Por que a IA se tornou um ponto crítico de soberania?

A IA introduz riscos de soberania que diferem fundamentalmente dos sistemas de TI tradicionais.

Residência de dados e efeitos de aprendizagem

Ao contrário do software clássico, os sistemas de IA podem aprender com os dados. Quando as empresas enviam dados para plataformas externas de IA — especialmente por meio de APIs —, a forma como esses dados são registrados, retidos ou reutilizados depende do provedor, do nível de serviço e dos controles contratuais.

Embora muitos provedores agora ofereçam proteções de nível empresarial e opções de residência de dados, as empresas continuam responsáveis por verificar se o tratamento dos dados está em conformidade com os requisitos regulatórios e de governança interna. A transparência limitada dos pipelines de processamento de IA de terceiros pode tornar a verificação independente e a audibilidade um desafio, especialmente para dados regulamentados.

Concentração da capacidade de IA

Os modelos avançados de IA e a infraestrutura necessária para executá-los estão concentrados em um pequeno número de fornecedores globais. Esses fornecedores operam sob regimes jurídicos nacionais que podem permitir o acesso extraterritorial aos dados ou impor restrições à exportação ou ao uso de tecnologias avançadas de IA.

À medida que a IA se torna parte integrante dos principais processos de negócios, essa concentração introduz uma dependência estratégica. Se o acesso a uma plataforma de IA estrangeira for restringido — devido a mudanças regulatórias, sanções ou mudanças na política do provedor —, fluxos de trabalho críticos podem ser afetados sem aviso prévio.

A pressão regulatória está se intensificando

Os reguladores estão cada vez mais tratando a IA como um domínio que requer governança explícita. Novas estruturas aplicam uma abordagem baseada no risco, impondo obrigações mais rigorosas quando os sistemas de IA influenciam decisões regulamentadas, processam dados pessoais ou afetam direitos fundamentais.

As empresas continuam responsáveis pelos resultados de conformidade, mesmo quando os recursos de IA são fornecidos por terceiros. A soberania, nesse contexto, torna-se um pré-requisito para a responsabilidade, em vez de uma preferência arquitetônica opcional.

Em junho de 2024, a União Europeia (UE) adotou as primeiras regras mundiais sobre IA. A Lei da Inteligência Artificial será totalmente aplicável 24 meses após a sua entrada em vigor. Esta regulamentação estabelece um quadro comum para a utilização e o fornecimento de sistemas de IA na UE. A nova lei oferece uma classificação para sistemas de IA com diferentes requisitos e obrigações adaptados a uma abordagem baseada no risco. Alguns sistemas de IA que apresentam riscos “inaceitáveis” são proibidos. Uma ampla gama de sistemas de IA de “alto risco” que podem ter um impacto prejudicial na saúde, segurança ou direitos fundamentais das pessoas é autorizada, mas sujeita a um conjunto de requisitos e obrigações para obter acesso ao mercado da UE. Os sistemas de IA que apresentam riscos limitados devido à sua falta de transparência estarão sujeitos a requisitos de informação e transparência, enquanto os sistemas de IA que apresentam apenas um risco mínimo para as pessoas não estarão sujeitos a obrigações adicionais. O regulamento estabelece também regras específicas para os modelos de IA de uso geral (GPAI) e estabelece requisitos mais rigorosos para os modelos GPAI com “capacidades de alto impacto” que possam representar um risco sistémico e ter um impacto significativo no mercado interno.

A UE implementará uma infraestrutura de avaliação Agentic segura, extensível e em constante evolução para medir os sistemas de IA de uso geral (GPAI) ao abrigo da Lei da IA da UE.

Os riscos dos modelos de IA não soberanos

As empresas que dependem fortemente de plataformas de IA operadas externamente enfrentam vários riscos interligados.

Exposição jurisdicional

Os serviços de IA operados por fornecedores sujeitos à autoridade legal estrangeira podem ser obrigados a divulgar dados ou informações operacionais, independentemente do local onde o processamento ocorre.

Dependência operacional

A IA incorporada em fluxos de trabalho críticos para os negócios pode se tornar um ponto único de falha se o acesso for restringido, modificado ou retirado devido a decisões externas fora do controle da empresa.

Incerteza quanto à conformidade

Demonstrar a conformidade regulatória torna-se difícil se os processos de treinamento, práticas de retenção de dados ou comportamento modelo não puderem ser claramente explicados, documentados ou governados.

Vazamento estratégico

Os dados confidenciais usados em prompts, ajustes ou inferências de IA podem expor involuntariamente propriedade intelectual, lógica comercial ou insights competitivos.

Esses riscos aumentam à medida que a IA passa da fase experimental para os sistemas centrais das empresas.

Estratégias para alcançar a soberania da IA

A soberania da IA não exige o abandono dos recursos modernos da IA. Ela exige escolhas arquitetônicas e de governança que preservem o controle onde ele é mais importante.

1. Treinamento e inferência locais

Uma das abordagens mais diretas é executar cargas de trabalho de IA em infraestruturas controladas pela empresa ou em ambientes regionais confiáveis. Os dados de treinamento e inferência permanecem locais, garantindo que informações confidenciais não saiam das jurisdições aprovadas.

Essa abordagem é particularmente relevante para setores regulamentados e casos de uso de alto impacto.

2. Aprendizado federado e IA distribuída

O aprendizado federado permite que os modelos de IA sejam treinados em vários locais sem centralizar os dados brutos. Cada local treina localmente, e apenas as atualizações do modelo — não os dados subjacentes — são agregadas.

Para empresas multinacionais, isso permite a criação de inteligência compartilhada, respeitando as restrições locais de residência e soberania de dados.

3. Modelos de código aberto e auto-hospedados

Muitas organizações estão adotando cada vez mais modelos de IA de código aberto ou desenvolvidos internamente que podem ser hospedados e gerenciados internamente. Embora esses modelos possam ficar atrás das ofertas proprietárias mais recentes, eles oferecem transparência, auditabilidade e controle total sobre o uso dos dados.

Para fluxos de trabalho sensíveis, os benefícios da soberania geralmente superam as diferenças marginais de desempenho.

4. Clusters regionais de IA e infraestrutura soberana

As empresas também estão investindo em clusters regionais de IA — seja nas próprias instalações ou por meio de provedores confiáveis — que garantem que a computação, o armazenamento e a governança da IA permaneçam sob controle local. Isso reflete as estratégias anteriores de nuvem soberana, mas é otimizado para as demandas computacionais da IA.

5. Medidas de segurança ao usar plataformas externas de IA

Nos casos em que os serviços de IA estrangeiros continuam sendo necessários, as empresas exigem cada vez mais:

• Compromissos explícitos de residência e processamento de dados
• Restrições claras sobre a retenção e reutilização de dados
• Modelos de implantação que mantêm a inferência ou o ajuste fino em ambientes controlados pelo cliente

Essas medidas não eliminam o risco de soberania, mas reduzem significativamente a exposição.

Quando a soberania da IA é fundamental — e quando é opcional?

Soberania de IA é critica quando:

• A IA processa dados pessoais ou regulamentados
• Os resultados influenciam decisões regulamentadas ou críticas para a segurança
• Os modelos incorporam lógica de negócios proprietária ou insights estratégicos
• A continuidade operacional deve ser assegurada em todas as circunstâncias

A Soberania de IA é menos rigorosa quando:

• Os dados são públicos, anônimos ou de baixo risco
• A IA é utilizada para produtividade genérica ou análise exploratória
• A experimentação a curto prazo supera as preocupações com a dependência a longo prazo

Assim como no caso da infraestrutura e da nuvem, a abordagem mais eficaz é a classificação da carga de trabalho — aplicando controles de soberania proporcionalmente ao risco comercial e regulatório.

Dependências estrangeiras aceitáveis em IA

A verdadeira soberania da IA não requer isolamento tecnológico.

Muitas empresas aceitam:

• Utilização de modelos desenvolvidos no exterior, implantados e operados localmente
• Aproveitamento da pesquisa global em IA e da inovação de código aberto
• Aluguel de capacidade computacional no exterior para cargas de trabalho criptografadas ou sintéticas

O que importa não é onde a inovação se origina, mas quem controla os dados, os modelos e a tomada de decisões em tempo real.

A soberania é preservada quando as empresas mantêm a capacidade de governar, auditar e sair — sem ficarem presas a dependências opacas ou incontroláveis.

A questão essencial

A IA está rapidamente se tornando um mecanismo de decisão, em vez de uma ferramenta de apoio. À medida que sua influência cresce, também cresce a importância do controle.

Se o acesso aos seus sistemas de IA fosse restringido, inspecionado ou retirado por uma autoridade externa, sua empresa ainda funcionaria como pretendido?

Responder a essa pergunta não é mais opcional. É fundamental para construir estratégias de TI empresariais resilientes, compatíveis e preparadas para o futuro.

O que vem depois?

Na próxima parte desta série, exploraremos soberania da segurança cibernética—onde o controle sobre a identidade, a inteligência contra ameaças e a resposta a incidentes determinam se as empresas podem realmente se defender em um cenário digital cada vez mais fragmentado.