Sul global carece de bases para adoção sustentável de inteligência artificial
Um recente Índice de Preparação para IA (AIPI), divulgado pelo Fundo Monetário Internacional (FMI), lança luz sobre uma realidade incômoda: muitos países do Sul Global não estão preparados para integrar soluções de inteligência artificial (IA) de forma sustentável. Enquanto debates sobre a aplicação de chatbots em campos de refugiados ou modelos de machine learning para previsão de colheitas ganham força, a pesquisa aponta para a ausência de infraestrutura básica, essencial para que essas iniciativas prosperem.
A disparidade é gritante quando comparados os escores médios do AIPI. Economias avançadas alcançam 0,68, mercados emergentes registram 0,46, e países de baixa renda somam apenas 0,32. Essa diferença reflete déficits estruturais profundos que determinarão quais nações poderão se beneficiar da IA para o desenvolvimento e quais correm o risco de ficar para trás.
Quatro pilares revelam os desafios estruturais da IA no Sul Global
O AIPI avalia a prontidão para a IA em quatro pilares interligados. A performance do Sul Global em cada um deles evidencia barreiras distintas e que se agravam mutuamente, exigindo atenção de todos os envolvidos no desenvolvimento.
Infraestrutura digital e a barreira do custo
A conectividade é frequentemente discutida, mas o AIPI desvenda o verdadeiro gargalo: a acessibilidade financeira. Para alcançar a banda larga universal acessível, a África Subsaariana necessita de um investimento de US$ 418 bilhões, o equivalente a 4,5% de seu PIB regional, um contraste enorme com os 0,02% das economias avançadas. Esse obstáculo se manifesta claramente nos custos dos dados móveis, que chegam a consumir 20% da renda per capita na África Subsaariana, comparado a apenas 1% na América do Norte. Embora 81% da população africana esteja sob cobertura de banda larga móvel, apenas 30% utilizam a internet. Soma-se a isso a precariedade energética: 22% das escolas primárias na região possuem acesso à eletricidade, dificultando até mesmo o carregamento de dispositivos básicos.
Déficit humano e a crise de capital
O segundo pilar expõe uma crise tripla que soluções de treinamento rápido não conseguem resolver: um déficit sistêmico de capacitação. Estima-se que, até 2030, a África precisará de 23 milhões de graduados em Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática (STEM) adicionais para atender à demanda. Um relatório de 2024 revelou que apenas 9% dos jovens entre 15 e 24 anos em 15 países africanos possuem habilidades básicas de informática. As taxas de graduação em áreas STEM variam entre 4% e 12% nos países africanos, o que, na velocidade atual, levaria mais de 150 anos para formar a força de trabalho necessária. A dimensão de gênero agrava o problema, com mulheres representando menos de 15% dos pesquisadores em engenharia e tecnologia em algumas nações da África Ocidental e Central.
Ecossistema de inovação limitado por restrições financeiras
Países de baixa renda enfrentam severas restrições de financiamento que impedem o desenvolvimento de ecossistemas de inovação. Os gastos em Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) em mercados emergentes são significativamente inferiores aos 2-3% do PIB vistos em economias desenvolvidas. Empresas com obstáculos financeiros são 43,1% menos propensas a inovar. Isso cria um ciclo vicioso: sem capacidade de inovação local, os países tornam-se meros consumidores de tecnologias de IA do Norte Global, em vez de criadores de soluções adaptadas às suas realidades. A dependência externa limita a capacidade de moldar o desenvolvimento da IA em torno de prioridades e valores locais.
Vácuo de governança e falta de regulamentação ética
O quarto pilar, que avalia os arcabouços regulatórios, revela a maior fragilidade global: a falta de regulamentação e ética em IA. De acordo com a diretora-gerente do FMI, Kristalina Georgieva, o mundo carece de diretrizes claras. Surpreendentemente, 48% dos países apresentaram nota zero em políticas nacionais de IA, e 49% não possuem diretrizes éticas para o uso responsável da tecnologia. Para profissionais de TIC para o desenvolvimento (ICT4D), esse vácuo de governança representa riscos agudos ao implementar ferramentas de IA com populações vulneráveis, que podem não ter como recorrer em caso de resultados discriminatórios.
“O índice nos força a um confronto desconfortável. Sua utilidade reside não em classificar países, mas em expor a natureza multidimensional e estrutural da preparação para a IA que nosso setor tem ignorado sistematicamente.”
O que o AIPI acerta e onde falha
O AIPI oferece uma visão sistêmica e multidimensional da preparação para IA, distinguindo entre capacidades fundamentais (infraestrutura e capital humano) e de segunda geração (inovação e regulação). Contudo, o índice agrega dados a nível nacional, obscurecendo disparidades internas cruciais, como as diferenças urbanas/rurais e socioeconômicas. Indicadores baseados em percepção também podem não refletir a qualidade real da implementação de políticas. Crucialmente, o AIPI não avalia a adequação cultural e linguística dos sistemas de IA, nem sua capacidade de funcionar em contextos de crise ou com baixa necessidade de consentimento, aspectos vitais para aplicações humanitárias.
Além da medição: o caminho para a mudança
O Índice de Preparação para IA do FMI, apesar de suas limitações, é uma ferramenta diagnóstica valiosa. Ele expõe a necessidade urgente de abordar as lacunas estruturais que impedem o Sul Global de colher os benefícios da inteligência artificial. A mensagem é clara: sem enfrentar esses desafios de base, corremos o risco de perpetuar o colonialismo digital. A construção de capacidade genuína, em vez de dependência, exige que as intervenções sejam fundamentadas nas realidades estruturais reveladas pelo índice, e não em fantasias tecnológicas financiadas externamente.
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