O Portal Terra fez um levantamento das propostas dos presidenciáveis para tecnologia, e o resultado é um guarda-chuva de termos vagos: soberania tecnológica, IA brasileira, data centers. Para quem constrói software todos os dias, essas palavras soam como ecos de reunião de planejamento: soam bem, mas não dizem o que será feito na segunda-feira. E é exatamente essa distância entre a retórica e a implementação que precisa entrar no radar de quem trabalha com produto e privacidade neste momento de campanha eleitoral. A tecnologia virou pauta de campanha, mas ainda não virou projeto de governo.
Não se trata de exigir que candidatos saibam Kubernetes ou entendam os detalhes de uma pipeline de dados. Mas uma política pública de tecnologia, se aprovada, vai afetar diretamente o ambiente regulatório e de infraestrutura onde nossos produtos rodam. Uma lei de inteligência artificial pode obrigar a documentação de modelos; uma política de data centers pode mudar os custos de hospedagem; uma decisão sobre soberania de dados pode redefinir o que podemos fazer com dados de usuários. Por isso, sou a favor de olhar essas promessas com um filtro técnico, mas sem perder a dimensão política.
O que realmente significa "soberania tecnológica"?
Soberania tecnológica virou uma palavra de ordem no debate público. Em um nível superficial, significa que o país deve ter controle sobre sua infraestrutura digital, seus dados e seu conhecimento técnico. Mas, na prática, uma nação não se torna soberana apenas porque construiu um data center em território nacional. Soberania envolve cadeia de suprimentos de semicondutores, capacidade de manutenção, domínio de protocolos, propriedade intelectual de software, formação de mão de obra especializada e independência em relação a plataformas estrangeiras de serviços críticos.
É um erro tratar a soberania como um projeto binário, em que se é totalmente dependente ou totalmente autossuficiente. Hoje, mesmo países com grandes indústrias de tecnologia, como Alemanha e Japão, importam componentes e usam serviços de nuvem estrangeiros. O que eles têm é um alto grau de capacidade de escolha e de negociação. É isso que o Brasil deveria buscar: não autarquia digital, mas autonomia estratégica. Soberania de verdade é ter clareza sobre seus pontos críticos e trabalhar para reduzi-los, e não prometer uma independência impossível em um mundo globalizado.
Outra dimensão importante é o papel do governo como indutor, e não como operador. Ao usar seu poder de compra, o Estado pode exigir que seus sistemas sejam construídos com tecnologias abertas, que sigam padrões de interoperabilidade e que respeitem a proteção de dados. Isso, sim, tem efeito sistêmico. Mais do que criar estatais de tecnologia ou barrar players internacionais, uma boa política pública pode incentivar o ecossistema nacional por meio de exigências inteligentes de compliance e segurança. O setor privado responde a esses sinais com inovação.
Data center no Brasil não é sinônimo de dados protegidos
Uma das propostas que costumam aparecer é a construção de data centers para garantir a soberania de dados. Há um equívoco aí: ter um data center fisicamente localizado no país não significa que os dados estejam protegidos ou sob jurisdição brasileira. Se a operação é de uma multinacional, se os contratos são regidos por direito estrangeiro e se o pessoal técnico não está capacitado para operar a infraestrutura, o data center é apenas um galpão com servidores. Ele não gera soberania por si só. Além disso, a localização influencia em questões como latência e consumo energético, mas o dado continua sendo da empresa que o coletou, sujeito à LGPD e aos acordos internacionais aplicáveis.
Isso não significa que data centers no Brasil sejam inúteis. Eles podem reduzir latência, melhorar a experiência de usuários locais e criar empregos técnicos. Mas o ganho principal é econômico, não necessariamente de soberania ou privacidade. Para o engenheiro de produto, o que importa é entender que a residência dos dados é só um dos elementos de uma estratégia de proteção. O mais relevante são as políticas de acesso, a criptografia, a gestão de identidades e a capacidade de auditar quem viu o quê. Nenhum data center substitui isso.
IA brasileira: apostar em modelos abertos pode ser o caminho
Outro tema que surge é a criação de uma "inteligência artificial brasileira". É preciso desmontar essa ideia. Construir grandes modelos de linguagem do zero exige investimentos bilionários em computação e talento de altíssimo nível. Não é um projeto de quatro anos; é uma corrida contínua. O Brasil pode ser mais inteligente ao apostar em modelos abertos, que podem ser customizados e hospedados localmente, ou em parcerias públicas que priorizem português e dados regionais. Isso ainda é um projeto de soberania, mas com outra natureza.
O caso dos modelos abertos
Para produtos digitais, a IA nacional tem um efeito prático importante: a possibilidade de processar dados pessoais sem envio para jurisdições estrangeiras. Isso está diretamente ligado à privacidade. Ao usar APIs de grandes provedores, uma empresa pode acabar violando a LGPD, dependendo da transferência internacional de dados. Modelos locais, seja por desenvolvimento próprio, seja por ajuste fino de modelos abertos, reduzem esse risco. Mas a decisão técnica deve ser orientada por uma análise de risco, não por um sentimento nacionalista.
Privacidade em produto: onde a política encontra o código
Uma política pública de tecnologia pode transformar a privacidade de um produto em requisito funcional, não em acessório. Se uma futura regulamentação de IA exigir que todo sistema de recomendação tenha um registro de decisões, engenheiros de software precisarão planejar as arquiteturas com mecanismos de auditoria desde o início. Se o arcabouço de segurança digital determinar que produtos tenham mecanismos de autenticação em duas etapas, o roadmap de tecnologia será afetado. Por isso, o programador que deseja continuar relevante deve acompanhar o debate regulatório de perto.
Também é importante que o mercado não trate a LGPD apenas como um checklist jurídico. Experiências de produto que coloquem o consentimento como parte da jornada, que expliquem o uso de dados de forma simples e que ofereçam opções reais de exclusão tendem a ganhar a confiança dos usuários. E confiança é ativo de engenharia: reduz atrito em integrações, minimiza riscos de segurança e, no fim, aumenta a adoção. Privacidade bem implementada é uma decisão de arquitetura, não uma planilha de conformidade.
Um exemplo de arquitetura em produto de saúde
Um exemplo prático: um produto de telemedicina que processe prontuários e utilize um assistente de IA para triagem. Se o modelo for hospedado no exterior, o engenheiro precisa garantir que a transferência de dados esteja em conformidade com a LGPD. Caso contrário, o produto fica vulnerável a sanções e, pior, à desconfiança dos usuários. Um modelo local não resolve mágicamente todos os problemas, mas reduz drasticamente a superfície de exposição. Esse tipo de decisão de arquitetura é diretamente influenciado por políticas de soberania digital — bem mais do que por qualquer evento de lançamento de plano de governo.
Os riscos de promessas tecnológicas eleitoreiras
Toda promessa de campanha carrega o risco de se tornar uma política pública mal-executada. No campo da tecnologia, esse risco tem um custo alto. Uma reserva de mercado improvisada para data centers pode aumentar o custo de infraestrutura para empresas de todos os portes. Exigir que sistemas de IA sejam "nacionais" pode dar origem a um capitalismo de compadres, em que o que importa é a nacionalidade da empresa, não a qualidade da solução. O Estado deve ser um bom cliente e um bom regulador, não um sócio malinado.
A história recente do Brasil com a chamada reserva de mercado na área de informática já mostrou que protecionismo sem capacitação não gera desenvolvimento. Lição importante: soberania não se compra com barreiras; ela se constrói com investimento em pesquisa, educação e um ambiente de negócios que não puna o erro. Candidatos que propõem soluções tecnológicas precisam explicar como vão criar incentivos para atrair talentos e capital, não apenas como vão "proteger o país". Proteger sem desenvolver é congelar o atraso.
Quatro perguntas essenciais para avaliar propostas de tecnologia
Para ajudar nessa análise, sugiro quatro perguntas que todos nós deveríamos fazer antes de votar em qualquer proposta de tecnologia:
- Como essa proposta reduz a dependência externa sem ignorar a realidade da cadeia global de tecnologia?
- Existe um plano concreto de formação de talentos para manter, operar e evoluir a infraestrutura prometida?
- A regulamentação de inteligência artificial favorece a inovação ou cria barreiras para pequenas empresas e desenvolvedores independentes?
- Como a política de dados trata a transferência internacional de informações pessoais à luz da LGPD?
Perguntas como essas ajudam a separar o discurso da prática. Não se trata de desqualificar propostas, mas de exigir que elas saiam do plano das intenções e entrem no campo do desenho técnico. Um país que deseja soberania digital precisa de políticas que sobrevivam ao primeiro contato com a realidade — e essa seleção natural começa no debate eleitoral.
O mercado de trabalho e o desenvolvimento de talentos
Se as promessas eleitoreiras se materializarem, ainda que parcialmente, o mercado de trabalho em tecnologia no Brasil pode passar por mudanças. Projetos de infraestrutura de data centers vão demandar profissionais de operação, redes e segurança. Uma IA brasileira exigirá cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Mas o gargalo é pré-existente: falta gente qualificada. O Estado, ao mesmo tempo que cria demanda, deve ampliar a base de formação. Caso contrário, as vagas serão preenchidas por estrangeiros ou ficarão abertas, e o discurso de soberania virará uma ironia.
Para aqueles que estão em início de carreira, a mensagem é clara: habilidades em privacidade, ética de dados e segurança são cada vez mais centrais. Não são mais temas de compliance; são temas de engenharia. Dominar essas competências aumenta a empregabilidade e a capacidade de influenciar as decisões de produto. Em um mundo de promessas políticas sobre tecnologia, quem domina a implementação tem mais poder para separar o que é factível do que é fantasia. E essa é uma habilidade rara — tanto no mercado de trabalho quanto no debate público.
Minha recomendação
Minha recomendação para quem trabalha com tecnologia é não se deixar levar pelo tom épico das promessas de campanha. Vamos avaliar propostas como avaliaríamos um requisito de sistema: pedindo detalhes, testando os limites, pedindo exemplos. Qual é o plano de investimento? Como será a regulação? Quais os prazos? Quem será responsável pela execução? Faz parte do nosso ofício perguntar "e se falhar?" — e é isso que falta no debate público.
A discussão eleitoral tem o mérito de colocar a tecnologia na centralidade política. O desafio é transformar esse interesse em políticas coerentes com as limitações e potencialidades do país. Como engenheiro, não acredito em atalhos, nem em soluções que ignoram as restrições reais de infraestrutura, orçamento e talento. Mas acredito que um debate técnico honesto pode fazer com que o Brasil, em vez de sonhar com uma soberania absoluta, construa os alicerces de uma autonomia prática. E isso, sim, seria um produto que valeria a pena colher.