Criar um modelo de inteligência artificial (IA) 100% brasileiro não é um problema só financeiro. Para Telma Woerle de Lima Soares, diretora executiva do Centro de Excelência em Inteligência Artificial (CEIA), da Universidade Federal de Goiás (UFG), a criação esbarra hoje em dois obstáculos que, sozinho, o dinheiro não resolve: a falta de infraestrutura computacional e a escassez de dados em português.

"Do ponto de vista técnico, essa é uma corrida em que o Brasil, para um modelo de linguagem puramente brasileiro, está atrás", afirma Telma em entrevista à EXAME. "E não sei se a gente consegue alcançar."

O principal entrave, na avaliação de Telma, é a infraestrutura. Construir um modelo de linguagem do porte dos que existem no exterior, como o ChatGPT ou o Claude, exige um poder computacional que o Brasil ainda não tem.

Segundo ela, mesmo somando todo o investimento previsto em supercomputadores no país, o resultado seria uma estrutura competitiva, mas não equivalente à das gigantes internacionais.

O segundo obstáculo são os dados. A diretora explica que os conjuntos de dados públicos em português disponíveis hoje não são suficientes para treinar um modelo de linguagem de ponta apenas com material nacional.

"Precisamos olhar a quantidade de dados que você precisa para treinar esses modelos. Hoje, o que temos disponível publicamente não é o suficiente", diz. "Seria preciso fazer essa junção com dados de outras línguas para poder fazer esse treinamento — o que inviabilizaria uma IA soberana."

Onde o Brasil pode se destacar

Segundo a pesquisadora, apesar do Brasil ter chegado atrasado à disputa pelos grandes modelos de linguagem, ainda pode ganhar a corrida em outro terreno.

"Poderíamos atuar em áreas como saúde, questões ambientais... Aqui que o Brasil poderia desenvolver uma inteligência artificial soberana", diz.

Para ela, um modelo voltado à biodiversidade brasileira, por exemplo, resolveria um problema regional com dados que só o país tem — e ainda poderia ser exportado.

A limitação, segundo Telma, continua sendo o poder computacional, mas a escala do desafio é menor do que a de um modelo de linguagem generalista.

Um centro que nasceu de política pública

O CEIA foi criado em 2019, quando o governo de Goiás, por meio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado (FAPEG), procurou os professores Telma e Anderson Soares — que já desenvolviam projetos com empresas desde 2014 — para estruturar uma política pública de centros de excelência. Em 2020, o centro se tornou uma unidade da Embrapii, o que permitiu dividir com as empresas o risco de investir em inovação.

Desde então, cresceu até virar referência nacional.

Hoje mantém parcerias com mais de 60 empresas, reúne centenas de pesquisadores e criou o bacharelado em inteligência artificial da UFG, que se tornou um dos cursos mais concorridos da universidade.

Uma das metas iniciais era captar R$ 50 milhões em projetos com a iniciativa privada.

Dos robôs de entrega ao agro

Com cerca de 90 projetos em execução, o portfólio do CEIA se espalha por quase todas as áreas.

Entre eles está a navegação autônoma do robô de entrega da Synkar, startup sócia do iFood que atua na primeira e na última milha das entregas, além de projetos em saúde, agentes conversacionais, agronegócio, sistemas contábeis e na cadeia de reparo automotivo.

Para Telma, desenvolver essas soluções no Brasil é uma vantagem, não uma limitação.

"O país oferece uma diversidade de dados e de problemas que enriquece as soluções — e muitas delas, uma vez resolvidas aqui, podem ser exportadas", afirma.

A própria Synkar, segundo ela, já mira o mercado internacional. "Quem resolve a navegação autônoma no caos das ruas brasileiras, pode colocar o robô para andar em quase qualquer lugar do mundo", diz.